“智能影像技术多场景落地，走入商业化快车道”

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目前，一方新开发高质量娱乐作品进入深水区； 另一方面，《亮剑》、《天龙八部》等这些电影在各个视频网站上的检索度依然很高，但由于苦于历史技术水平，无法满足目前观众的诉求。

趋势1:AI会唤醒高质量拷贝IP

其实，高质量文案的觉醒趋势是目前娱乐开发的趋势。 文案原创公司的常用方法是翻拍，或者将原影视作品从技术上修复为高清或4k，以精品画质再现。 从效果上看，技术觉醒成了新的选择。

首席执行官龚宇说:“修复老电影需要非常有经验的老师几个月到一年的时间。 现在，用ai的方法，学习老师傅的修复技术，可以把老电影变成高清晰度，也可以变成4k。 添加胶卷颜色的新闻，在机器上学习最聪明的师傅方法进行训练，提高效率，几个小时内修理电影。 ”

随着ai视觉技术的进一步成熟，用ai修复影像作品成为现实。 国内计算机视觉公司影谱科技比较娱乐领域提出业务处理方案，从视频识别、帧重构、帧预测、视频拷贝检索、拷贝逐个发送等维度实现适应性的新视频拷贝。 通过迁移学习、计算机合成图像、轨迹预测等ai方法，帮助实现影像文案写作、角色转换、场景修复等，切实提高制作和每一个的效率。

趋势2:AI缓解娱乐挑战。

随着当今娱乐经济的变化，娱乐领域面临着“双重挑战”。 一个是制作投资和商业利益，另一个是文案/角色的审查和快速交换。

事实上，采用ai技术在一定程度上缓解娱乐公司的“挑战”，将部分场景替换为机械自动化生产的副本( agc-video )，并在agc-video内加载商业视频，是目前最合适的技术处理方法。 以一个视频平台为例，其应用影像谱科技娱乐处理方案是技术的底层，在原创“影视剧短信”作品内大规模加载agc-video，以降低制作投资，换价格，同时提高商业化效率。

从芒果tv、迪士尼等国内外娱乐公司的应用情况来看，结合“agc-video+拍摄视频”完成“电影电视剧综合”的文案开发模式已经被证实是可行的路径，为娱乐ai公司提供了

娱乐ai公司必须处理“训练样本不足、标记不足”的问题——这是深度学习的基础，这两大问题给深度学习带来了严重的“弹药不足”，由此派生出来的“小样本学习”

影谱科学技术通过迁移学习和计算机图像合成两种方式，突破了娱乐ai学习的数据量不足，不能解决像以前流传的机器学习那样用大数据来营养的问题。

影谱科技是国内专注于智能影像生产行业的视觉技术公司，专注于图像、视频、大数据等行业开展技术研究，面向其娱乐行业的业务处理方案是人工智能技术在视频拷贝生产行业的最佳落地实践。

趋势3:AI通过诱发娱乐复制来挖掘潜力

随着ai视觉技术在电影领域应用的深入，应用场景的深度和广度更加接近实效和商业化。 包括《南方日报》、财经网、澎湃、芒果电视、爱琪等在内的多家娱乐公司积极利用ai构建文案产品。

作为视频拷贝制作和生产的一部分，拷贝著作权人通过《影谱科技娱乐处理方案》将机器自动生产的视频拷贝自由嵌入视频拷贝中，或者更换原始视频拷贝的场景和物品，从而提高拷贝著作权人的视频生产效率和商业化效率

作为商业化的一环，“影谱科技娱乐处理方案”实现商业广告画面成为原始视频文案的一部分，或将原本不存在的企业品牌主要物品用“虚拟广告工具”的方法毫无违和感地嵌入视频播放/客户观看的过程中，该技术经常被称为“电影茨” 你可能已经为了屏幕里的产品在当初拍摄时设计出现了，但其实不是。 这些业务拷贝可能是由ai技术实时动态生成的。

在全媒体APP中，由于ai技术的加入，媒体拷贝的写入用ai技术一键生成与之匹配的视频、音频等，缩短转换时间，降低生产价格等，使新闻媒体的融合交换更快、更有效 在一定程度上，影谱科技娱乐处理方案由于之前流传的娱乐公司多媒体文案制作价格高、时间短、广告资源少、形式单一、协调性差、互动性和数据量化标准不足，传播、制作、传播方面

随着文案生产端、每个人的发送端等业务场景中ai自动化水平的提高，技术迭代将成为娱乐领域的第一推动力。 随着5g百倍传输速度的提高，机械自动化生产的复制品( agc )和角色层出不穷，ai唤醒历史作品等新应用层出不穷。 预计这些将成为复印费用的重要部分。

来源：经济之窗