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“音視頻+無限可能”是一扇 LiveVideoStackCon面向新興領域開啟的大門，在移動互聯網紅利消失、內卷的局面下，智能車、制造、金融、醫療、出海等新興領域還在迫切追尋新技術帶來的增值。在“音視頻+無限可能”，提前看到新機會、新案例、新實踐。

5月20日-21日，LiveVideoStackCon 2022 上海站，和你一同開啟通向未來的大門。

視頻內容生產與消費創新

音視頻技術在整體大環境的影響下，近年來呈現出迅猛的發展趨勢，隨著更多新概念、新技術的涌現，如元宇宙、虛擬沉浸式、VR/AR等，超高清視頻、賽事直播等，未來從生產到消費音視頻在哪些新的業務、產品及場景下能夠創造更多新的價值是我們迫切需要思考的問題。

出品人

張博力

Publisher

安徽廣播電視臺

傳輸工程師

從事電視直播工作十余年，參與過多項大型體育賽事和綜藝晚會的直播工作，熟悉視音頻傳輸技術以及外場轉播技術。參與的項目先后獲得過中國電影電視技術學會科學技術獎二等獎和三等獎、王選新聞科學技術獎二等獎、安徽省廣播影視科技創新獎一等獎和二等獎，華東電視技術年會技術進步獎一等獎和二等獎，論文曾獲ICTC 2019優秀論文獎。

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講師與議題

楊杰

Speaker

芒果TV?

多媒體算法負責人??

楊杰，2019年初加入芒果，參與并主導了芒果TV云原生AI平臺、視頻內容植入平臺、多媒體分析平臺等項目的研發落地。ACM multimedia 2021頂會論文作者。目前是芒果TV多媒體算法負責人。

Topic

視頻內容編輯技術在芒果TV的創新實踐

視頻節目內容制作完成后，可能面臨不可預知的一些變更，包括內容審核的變化、廣告投放的追加等，需要對視頻內容進行再次的編輯，包括遮擋相關內容或植入新的內容。編輯的內容要求與原視頻在運動、環境融合等方面實現高保真效果，同時對時效性有嚴苛的要求。這些都需要應用視頻內容編輯的技術來應對挑戰。

本次分享將分為五個部分，第一分部介紹視頻節目內容后期編輯需求產生的具體原因以及時效要求，第二部分介紹技術實踐中的難點與挑戰，包括具有強烈鏡頭變焦的未標定相機、極端窄基線運動、高度運動場景等，第三部分介紹核心技術解決方案，包括微運動建模、特征跟蹤策略優化、滑窗 BA、基于單應性的初始化等方法，第四部分展示在芒果TV熱門綜藝中的實際應用效果，第五部分介紹我們在電視劇內容編輯上的創新應用。通過以上五個部分將為大家系統的介紹視頻內容編輯技術在芒果TV的創新實踐。

內容大綱：

1. 為什么需要對視頻內容進行再次編輯-那些熱綜節目視頻后期制作內幕

2. 運動及環境融合的高保真要求-視頻內容編輯的難點與挑戰

3. 核心技術及業務流程-技術應用及落地實踐

4. 芒果TV熱門綜藝實戰效果演示-體驗無中生有的樂趣

5. 在電視劇及其他場景的創新應用-技術價值的進一步放大

羅超

Speaker

攜程大數據與AI應用研發部

基礎AI組算法總監

2016年約克大學博士畢業后加入攜程，目前擔任攜程大數據與AI應用研發部基礎AI組算法總監，負責計算機視覺、自然語言處理以及語音處理三個方向的應用研究落地，主要對圖片視頻挖掘、呼叫中心客服質檢、電話機器人等業務線進行技術支持。

Topic

基于圖像理解的廣告視頻自動生成

攜程日常對外投放大量的視頻營銷廣告，人工制作視頻成本高昂。攜程基礎AI團隊研發了一套從圖像理解到視頻全自動化算法平臺。首先根據圖像分類、目標檢測、文字檢測、圖像分割算法理解圖像的構成元素，然后自適應地為不同圖像元素添加不同的特效，包括更換背景、圖像流動、三維重建、特效添加等等生成高質量的視頻；同時根據場景內容生成文本，最終將文本通過語音合成播出。

該平臺可以支持各種定制化視頻生成任務，基本做到覆蓋面廣、靈活好用，能解決業務中大部分問題；在性能方面，平臺可以做實時高效，每天處理百萬級別圖片。

內容大綱：

1. 深度學習在圖像理解、特效生成、三維重建、語音合成等領域的最新進展

2. 從圖像理解到視頻全自動化生成的技術架構

3. 攜程在深度學習高性能計算優化上的經驗

何璠

Speaker

Telestream

高級售前技術專家

畢業于清華大學，曾在朗訊和愛立信公司研發部門從事軟件開發測試和系統架構工作，09年從電信領域轉入多媒體領域至今，先后供職于愛立信多媒體部門和IneoQuest以及telestream，對從直播頭端到CDN、從直播到點播，從制作到分發等多個領域均有很深入的研究。曾經負責或參與臺灣中華電信/韓國SK Broadband/日本Sky Perfect視頻監測項目、俄羅斯莫斯科世界杯/索契冬奧會/東京奧運會遠程制作等多個項目。

Topic

奧運制播——更高、更快、更強

疫情時代，我們面臨著比以往任何時候都要層出不窮的突發狀況，我們的人手隨時可能缺少，A計劃總是需要有個B計劃甚至C計劃，而場內觀眾的缺失使得奧運賽事能否被精彩呈現在全球電視觀眾面前變得至關重要。

本次分享將大致分為三個部分，首先將介紹如何把復雜的采集轉碼處理流程簡化成“樂高積木塊”。主要采用搭建積木塊的方式定制自己所學的工作流程，流程定制好以后自動運轉，把對人手的依賴降低到最少；其次，在拍攝過程中，攝制HDR的同時生成SDR并幾乎同時實現對兩者的編輯，提供更為豐富的色彩呈現和暗部細節選擇，以能讓觀眾身臨其境；最后，將介紹當制作團隊未在現場的情況下，是如何遠程制作賽事花絮和精彩片段并實時呈現的。

內容大綱：

1. 介紹如何將采集轉碼處理流程簡化，降低人工消耗

2. 介紹在直播賽事設置過程中，如何同時并行處理HDR和SDR畫面，為用戶帶來畫面色彩更豐富、沉浸的視頻體驗

3. 介紹在遠程制作過程中，通過現場采集、粗剪、傳輸過來的賽事視頻是如何遠程制作賽事花絮和精彩片段并實時呈現的

苑盛成

Speaker

北京靈動音科技有限公司

CTO

苑盛成，北京靈動音科技有限公司 CTO，清華大學工程物理系博士，美國羅格斯大學人工智能專業博士后，阿卡貝拉音樂編曲人。專注于基于人工智能的音樂信息提取模型、生成模型、渲染技術，以及跨學科的音樂理解模型。目前負責公司 AI 音樂模型和音頻引擎技術的搭建工作。

Topic

音樂創作引擎實現即時交互體驗的探索

隨著音樂生產所依賴的設備成本不斷降低，音樂消費者與創作者之間的界限正在逐漸消融。我們提出了一種新型音樂創作引擎。借助人工智能和即時演算技術，音樂的創作過程和體驗過程得以實現融合：音樂將不再是視覺場景中的靜態資源，而成為一種可以對用戶即興創作靈感做出實時響應的可交互元素。這使得更多的音樂消費者有機會體驗置身于交互式音樂場景之中的趣味性。

本演講主要介紹這種新型音樂創作引擎的研究成果和技術實踐。

內容大綱:

1. 介紹音樂生產工具的行業背景和當前使用的主流技術

2. 音樂劇本概念配合多級緩沖技術實現音樂創作的即時演算

3. 介紹如何運用人工智能技術降低音樂的學習、理解和創作門檻

4. 實現即興音樂創作過程中的音畫同步

5. 音樂生產工具的未來展望

回顧

點此查看《視頻內容生產與消費創新(Part1)》

超強干貨來襲 云風專訪：近40年碼齡，通宵達旦的技術人生

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【专题介绍】视频内容生产与消费创新（Part2）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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