Xem xét hậu trường của AI thị giác trong phát trực tuyến

Bạn đã bao giờ tự hỏi làm thế nào mà các nền tảng phát trực tuyến giúp bạn dễ dàng xem các chương trình yêu thích của mình đến vậy chưa? Không lâu trước đây, giải trí rất khác. Lịch trình TV được cố định và người xem thường xem những gì đang phát sóng. Các dịch vụ phát trực tuyến đã thay đổi mô hình này. Các cuộc khảo sát cho thấy thị trường phát video trực tuyến toàn cầu được định giá 106,83 tỷ đô la vào năm 2023 và dự kiến sẽ đạt 865,85 tỷ đô la vào năm 2034.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã đóng vai trò then chốt trong sự phát triển này. Đặc biệt, chúng ta đang thấy sự gia tăng các đổi mới về thị giác máy tính trong lĩnh vực này. Vision AI cho phép các nền tảng phát trực tuyến hiểu và diễn giải nội dung video bằng cách phân tích các khung hình và nhận dạng các mẫu. 

Bằng cách xử lý dữ liệu trực quan, thị giác máy tính giúp các nền tảng tạo ra các đề xuất thông minh hơn, cải thiện việc tổ chức nội dung và thậm chí tăng cường các tính năng tương tác. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách thị giác máy tính giúp các nền tảng phát trực tuyến cải thiện việc phân phối nội dung, tinh chỉnh mức độ tương tác của người dùng và đơn giản hóa việc khám phá nội dung. Hãy bắt đầu nào!

‍

Tìm hiểu về thị giác máy tính và các nền tảng phát trực tuyến

Khi nói đến nền tảng phát trực tuyến, công nghệ thị giác máy tính có thể giúp chia nhỏ video thành từng khung hình riêng lẻ và phân tích chúng bằng các mô hình như Ultralytics YOLO11 . YOLO11 có thể được huấn luyện tùy chỉnh trên các tập dữ liệu lớn gồm các ví dụ được gắn nhãn. Các ví dụ được gắn nhãn là hình ảnh hoặc khung hình video được gắn nhãn với các chi tiết như đối tượng chúng chứa, hành động đang diễn ra hoặc loại cảnh. Điều này giúp mô hình học cách nhận dạng các mẫu tương tự. Các mô hình này có thể detect các đối tượng, classify cảnh và xác định các mẫu theo thời gian thực, cung cấp thông tin chi tiết có giá trị về nội dung.

Để hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động của điều này, hãy xem một số ví dụ về cách thị giác máy tính được áp dụng trong các nền tảng phát trực tuyến để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và làm cho nội dung dễ tiếp cận hơn.

Nhận dạng khung cảnh cho các đề xuất được cá nhân hóa

Nhận dạng khung cảnh là một kỹ thuật thị giác máy tính phân loại hình ảnh hoặc khung hình video dựa trên nội dung và chủ đề trực quan của chúng. Nó có thể được xem như một hình thức chuyên biệt của phân loại hình ảnh, trong đó trọng tâm là xác định bối cảnh hoặc không khí tổng thể của một cảnh thay vì các đối tượng riêng lẻ. 

Ví dụ: một hệ thống nhận dạng cảnh có thể nhóm các cảnh thành các danh mục như "phòng ngủ trống", "đường mòn trong rừng" hoặc "bờ biển đá" bằng cách phân tích các đặc điểm như màu sắc, kết cấu, ánh sáng và đối tượng. Nhận dạng cảnh cho phép các nền tảng phát trực tuyến gắn thẻ và sắp xếp nội dung một cách hiệu quả.

‍

Nó đóng một vai trò quan trọng trong đề xuất cá nhân hóa. Nếu người dùng thường xem nội dung có cảnh quan thiên nhiên thanh bình như "bờ biển đầy nắng" hoặc nội thất hợp thời trang như "nhà bếp phong cách", nền tảng có thể đề xuất các chương trình hoặc phim có hình ảnh tương tự. Nhận dạng cảnh giúp đơn giản hóa việc khám phá nội dung và cung cấp cho người dùng các đề xuất phù hợp với sở thích xem của họ.

Tạo hình ảnh và hình thu nhỏ

Tạo ảnh và ảnh thu nhỏ là quá trình tạo bản xem trước trực quan cho video để thu hút người xem và làm nổi bật những khoảnh khắc quan trọng. AI và thị giác máy tính có thể tự động hóa quy trình này để đảm bảo ảnh thu nhỏ có liên quan và bắt mắt.

Đây là cách quy trình hoạt động:

• Phân tích khung hình: Một hệ thống thị giác máy tính có thể bắt đầu bằng cách quét hàng nghìn khung hình video để xác định những khoảnh khắc nổi bật. Chúng có thể bao gồm các biểu cảm cảm xúc, các hành động chính hoặc các cảnh trực quan nổi bật thể hiện rõ nhất nội dung của video.
  ‍
• Phân tích Chuyển động: Sau khi các khung hình tiềm năng được chọn, Vision AI có thể được sử dụng để kiểm tra xem chúng có sắc nét và không bị mờ hay không, giúp tăng chất lượng hình ảnh tổng thể của hình thu nhỏ.
  ‍
• Phát hiện đối tượng và phân tích cảnh: Sử dụng các mô hình như YOLO11 (hỗ trợ các tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng và phân đoạn thể hiện), hệ thống có thể detect các yếu tố quan trọng trong khung hình, chẳng hạn như vật thể, nhân vật hoặc bối cảnh. Bước này xác nhận lại hình thu nhỏ phản ánh chính xác bản chất của video.
  ‍
• Tinh chỉnh hình ảnh: Các khung hình được chọn sau đó được tinh chỉnh bằng cách xem xét các yếu tố như góc camera, ánh sáng và bố cục. 
  ‍
• Cá nhân hóa: Cuối cùng, các thuật toán máy học có thể được sử dụng để cá nhân hóa hình thu nhỏ dựa trên sở thích và lịch sử xem của người dùng. Việc này điều chỉnh hình ảnh cho phù hợp với sở thích cá nhân, khiến chúng có nhiều khả năng thu hút sự chú ý và thúc đẩy tương tác hơn.

Một ví dụ điển hình về ứng dụng thực tế tương tự là việc Netflix sử dụng công nghệ thị giác máy tính để tự động tạo hình thu nhỏ. Bằng cách phân tích các khung hình để detect Dựa trên cảm xúc, bối cảnh và chi tiết điện ảnh, Netflix tạo ra những hình thu nhỏ phù hợp với sở thích của từng người xem. Ví dụ, người dùng yêu thích phim hài lãng mạn có thể thấy hình thu nhỏ làm nổi bật một khoảnh khắc nhẹ nhàng, trong khi người hâm mộ phim hành động có thể được xem một cảnh phim dữ dội, tràn đầy năng lượng.

‍

Tự động xem trước nội dung 

Khi bạn lướt qua một nền tảng phát trực tuyến, những đoạn xem trước ngắn, bắt mắt mà bạn thấy không phải là ngẫu nhiên. Chúng được tạo ra một cách cẩn thận bằng các công nghệ như thị giác máy tính để thu hút sự chú ý và làm nổi bật những khoảnh khắc hấp dẫn nhất của video. Sau khi những khoảnh khắc đẹp nhất được chọn, chúng được ghép lại với nhau thành một bản xem trước mượt mà và hấp dẫn. 

Quy trình đằng sau việc lựa chọn những khoảnh khắc đó bao gồm một số bước chính:

• Phân đoạn cảnh: Video được chia thành các phần nhỏ hơn dựa trên các chuyển đổi tự nhiên, chẳng hạn như thay đổi về ánh sáng, góc máy quay hoặc hình ảnh.
  ‍
• Phát hiện Chuyển động: Các khoảnh khắc động, đầy hành động được xác định để đảm bảo bản xem trước thu hút sự chú ý.
  ‍
• Mô hình nổi bật: Các đặc điểm trực quan như màu sắc, độ sáng và độ tương phản được phân tích để xác định các phần bắt mắt nhất của một cảnh.
  ‍
• Phân tích biểu cảm khuôn mặt: Những khoảnh khắc có biểu cảm cảm xúc mạnh mẽ được chọn để tạo kết nối sâu sắc hơn với người xem.

Phân loại và gắn thẻ nội dung

Khả năng duyệt phim theo thể loại, tâm trạng hoặc chủ đề cụ thể dựa trên việc phân loại và gắn thẻ nội dung chính xác. Các nền tảng phát trực tuyến phổ biến sử dụng thị giác máy tính để tự động hóa quy trình này bằng cách phân tích video về các đối tượng, hành động, cài đặt hoặc cảm xúc, sau đó gán các thẻ có liên quan. Điều này giúp sắp xếp các thư viện phương tiện lớn và giúp các đề xuất được cá nhân hóa chính xác hơn bằng cách khớp nội dung với sở thích của người xem.

Các kỹ thuật Vision AI như phân đoạn cảnh, phát hiện đối tượng và nhận dạng hoạt động có thể được sử dụng để gắn thẻ nội dung một cách hiệu quả. Bằng cách xác định các yếu tố chính như đối tượng, sắc thái cảm xúc và hành động, chúng tạo ra siêu dữ liệu chi tiết cho mỗi tiêu đề. Siêu dữ liệu sau đó có thể được phân tích bằng cách sử dụng máy học để tạo các danh mục giúp người dùng dễ dàng tìm thấy những gì họ đang tìm kiếm và cải thiện trải nghiệm duyệt web tổng thể.

‍

Lợi ích và thách thức của nền tảng phát trực tuyến hỗ trợ AI

Thị giác máy tính đang cải thiện các nền tảng phát trực tuyến với các tính năng sáng tạo giúp nâng cao trải nghiệm người dùng. Dưới đây là một số lợi ích độc đáo cần xem xét:

• Chất lượng phát trực tuyến thích ứng (Adaptive Streaming Quality): Thị giác máy tính có thể phân tích các cảnh video để phát hiện các khoảnh khắc chuyển động cao hoặc chi tiết cần chất lượng cao hơn. Những thông tin chi tiết này sau đó có thể được sử dụng để điều chỉnh chất lượng phát trực tuyến cho phù hợp với thiết bị và tốc độ internet của người dùng.
  ‍
• Giám sát hành vi thời gian thực: AI có thể được sử dụng để giám sát các luồng trực tiếp để detect vi phạm bản quyền theo thời gian thực. Công cụ này cũng có thể xác định các hành vi trái phép như thêm lớp phủ (ví dụ: logo hoặc quảng cáo) hoặc phát lại luồng phát trực tuyến sang các nền tảng khác.
  ‍
• Phân phối nội dung tiết kiệm năng lượng: Thông tin chi tiết từ Vision AI có thể tối ưu hóa việc phân phối nội dung bằng cách phân tích nhu cầu của người dùng và các kiểu xem. Việc lưu trữ cục bộ nội dung phổ biến và điều chỉnh chất lượng video giúp giảm mức sử dụng băng thông và tiêu thụ năng lượng, giúp việc phát trực tuyến trở nên bền vững hơn.

Mặc dù có nhiều ưu điểm, vẫn có một số hạn chế nhất định cần lưu ý khi triển khai những đổi mới này:

• Yêu cầu tính toán cao (High Computational Demands): Các thuật toán thị giác máy tính đòi hỏi sức mạnh tính toán lớn để xử lý và phân tích nội dung video, điều này có thể dẫn đến tăng chi phí và sử dụng năng lượng.

• Các vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu: Vì thị giác máy tính dựa trên các tập dữ liệu lớn về tương tác và nội dung của người dùng, nên nó có thể làm dấy lên những lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.

• Độ lệch dữ liệu (Data Bias): Các mô hình thị giác máy tính có thể phản ánh sự thiên vị trong dữ liệu huấn luyện của chúng. Điều này có thể khiến chúng ưu tiên một số loại nội dung nhất định và giảm sự đa dạng trong các đề xuất.

Tương lai của AI trên các nền tảng phát trực tuyến

Những đổi mới như điện toán biên và công nghệ 3D đang giúp hình thành tương lai về cách chúng ta sẽ trải nghiệm giải trí. Điện toán biên có thể được sử dụng để xử lý video gần hơn với nơi chúng được phát trực tuyến. Nó giảm độ trễ và tiết kiệm băng thông, điều này đặc biệt quan trọng đối với phát trực tiếp và nội dung tương tác. Thời gian phản hồi nhanh hơn có nghĩa là trải nghiệm mượt mà và hấp dẫn hơn cho người xem.

Đồng thời, công nghệ 3D đang tăng thêm chiều sâu và tính chân thực cho các chương trình, phim ảnh và tính năng tương tác. Những tiến bộ này cũng mở ra những khả năng mới như thực tế tăng cường (AR) và thực tế ảo (VR). Với các thiết bị như kính VR, người xem có thể bước vào môi trường hoàn toàn nhập vai. Ranh giới giữa thế giới kỹ thuật số và thế giới vật chất có thể bị xóa nhòa để tạo ra một mức độ tương tác hoàn toàn mới.

‍

Những điều cần nhớ

Công nghệ thị giác máy tính đang định hình lại các nền tảng phát trực tuyến bằng cách giúp phân tích video thông minh hơn, phân loại nội dung nhanh hơn và đề xuất được cá nhân hóa hơn. Với các mô hình như Ultralytics YOLO11 , nền tảng có thể detect các đối tượng và classify cảnh theo thời gian thực. Điều này giúp gắn thẻ nội dung dễ dàng hơn và cải thiện cách gợi ý chương trình và phim.

Các nền tảng phát trực tuyến được tích hợp với Vision AI mang lại trải nghiệm hấp dẫn hơn cho người xem đồng thời đảm bảo hoạt động nền tảng mượt mà và hiệu quả hơn. Khi công nghệ tiến bộ, các dịch vụ phát trực tuyến có thể sẽ trở nên tương tác hơn, mang lại trải nghiệm giải trí phong phú và sống động hơn.

Bạn tò mò về AI? Hãy truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để khám phá thêm và kết nối với cộng đồng của chúng tôi. Khám phá các ứng dụng khác nhau của AI trong chăm sóc sức khỏe và thị giác máy tính trong nông nghiệp.