Revoluce ve video analýze: Moments Lab přináší MXT-2!
Revoluce ve video analýze: Moments Lab přináší MXT-2!
Dne 7. května 2025 se Bayer 04 Leverkusen podařilo významně zvýšit účinnost produkce médií zavedením videa a indexování fotografií založené na AI z laboratoře Moments. Tato technologie automaticky rozpoznává tváře, objekty, loga, orientační body, texty a zvukový obsah a je používána různými sportovními organizacemi, mediálními společnostmi a novináři k optimalizaci svých pracovních toků.
Je zvláště pozoruhodné, že Bayer 04 Leverkusen zůstal v minulé sezóně neporažený a vytvořil evropský rekord 51 her. Tým sociálních médií asociace pravidelně sdílel nejdůležitější a zábavný obsah, pro který byly každý týden zaznamenány průměrně tři a půl hodiny filmového materiálu. Až do zavedení nové technologie museli členové týmu dělat si poznámky ručně a prohlédnout si nahrávky, aby vyřízli nejlepší okamžiky.Použití momentů laboratoře
Rozhodnutí integrovat laboratoř Moments do výrobního procesu byl vítán Robinem Klütschem, vedoucím vizuálním designérem v Bayer 04. Z nového řešení hlásil značné úspory. Vedoucí inovací, Alexander Hartmann, zdůraznil, jak důležité je rychle najít relevantní obsah, aby udržel krok s rychlostí digitálního marketingu.
Moments Lab také nedávno představil nový model MXT-2 AI na NAB 2025. Tento model má sadu tréninků 1,5 miliardy obrázků, což je více než třikrát více než jeho předchůdce. Zlepšení video analýzy a vytvoření podrobných, přizpůsobitelných popisů je ústředním cílem MXT-2. Předchozí postupy, ve kterých byly přidány metadata, jako jsou názvy a popisy, vyžadovaly hodně času a byly obtížné je skákat.
S MXT-2 mohou zákazníci najít obsah až sedmkrát rychleji z jejich video archivů. Nové funkce „vlastní momenty“ a „vlastní poznatky“ nabízejí časově označené popisy a automatickou klasifikaci videoobsahu. Je třeba zdůraznit, že MXT-2 Google Researchs Vid2Seq přesahuje 47 %, když se video sekvencemi.
inovace při indexování videa
Funkce „vlastní momenty“ umožňuje přesnou segmentaci obsahu, která zahrnuje například automatické zvýraznění jídel při vaření pořadů nebo kompilaci vrcholů ve sportovním hlášení. V rámci „vlastních poznatků“ je kategorizace umožněna podle konkrétních parametrů, což umožňuje efektivní vytváření textů z videoobsahu.
Se zavedením MXT-2 se Laboratoř Moments Lab vidí v pozici zjednodušení vyhledávání a třídění mediálních knihoven v dlouhodobém horizontu. Platforma je buď k dispozici jako platforma pro objevování videa nebo může být integrována do existujících nástrojů prostřednictvím API k urychlení výrobních procesů a zlepšení vyprávění.
| Details | |
|---|---|
| Quellen | |