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流媒体巨头Netflix用AI创作电影预告片省钱又好看

时间:2019-08-24 08:03:31  阅读:333+ 来源:网易智能 作者:责任编辑NO。石雅莉0321

图:流媒体巨子Netflix打造的个性化艺术作品,你能够在阅读其主页时翻滚观看

【网易智能讯8月23日音讯】“咱们在流媒体巨子Netflix上看到的下一个电影预告片或许是由人工智能(AI)发明的。”Netflix首席产品官格里高利·彼得斯(Gregory Peters)在7月份的财报电话会议上表明,这家总部坐落加州洛斯加托斯的公司正在出资一项技能,能够对电影中的人物和场景进行索引,“这样咱们的预告片发明者就能真实把时刻和精力放在发明进程上。”

这并不是科技公司第一次提议将AI带到好莱坞。早在2016年,20世纪福克斯公司(20th Century Fox)就曾与科技巨子IBM接洽,为其恐怖电影《摩根》(Morgan)发明了第一个所谓的“认知电影预告片”。这部电影叙述一名生物改造人类儿童挣脱发明者操控的故事。

IBM的科学家其时表明,机器学习体系沃特森(Watson)经过对电影进行视觉剖析,辨认人物、物体和场景,发明出它认为归于“悬疑类”的预告片。沃特森还参阅了一个内部数据库来辨认心情宽和读音乐心情,以确认某个场景应该是荒诞的、可怕的仍是温顺的。

整个进程在沃特森“观看”完电影后花了大约24小时完结,这表明机器对人类情感分类的才能越来越强。虽然有了这些发展,《摩根》的预告片仍是需求人工修改来完结终究版别的润饰。《摩根》的导演卢克·斯科特(Luke Scott)在预告片中解说这项技能时说:

“人类很简单判别出某个人的心情。而跟着时刻的推移,AI或许能够具有相同的天性。”

关于AI来说,发明艺术仍然是困难的,由于艺术需求发明思想的才能。预告片发明者一般要花几个月的时刻修改编排,并托付原创音乐对完美的宣传材料进行微调,所有这些尽力背面都是出于金钱方面的原因。韦德布什公司的剖析师迈克尔·帕切特(Michael Pachter)说

“预告片堪称是电影的商业广告,真实的电影制片厂最不乐意在这方面节约。”

让电影预告片规模化

但科学家和好莱坞高管表明,机器学习能够协助削减发明预告片所需的时刻,并供给个性化服务。好莱坞构思公司Trailer Park的首席执行官兼构思总监马特·布鲁贝克(Matt Brubaker)说:“AI肯定能带来50%的功率进步,但它终究或许不会像其他商业广告那样有用。”Trailer Park的事务包含为Netflix在内的客户制造电影和电视预告片。

IBM研讨科学家约翰·史密斯(John R. Smith)称,IBM现已使用其机器学习才能,协助为美国大师赛(Masters Tournament)、美国网球公开赛(U.S. Open)和温布尔登网球公开赛(Wimbledon)等大型体育赛事制造精彩录像集锦。史密斯说,机器能够经过剖析数小时的视频来辨认“激动人心时刻的成分”,比方人群喝彩或运动员举起手臂击掌等。

关于Netflix来说,扩展发明和打造个性化预告片的才能将有助于进步其运营本钱,一起还能够协助公司内部的构思人员开发个性化的“主题”,即在阅读流媒体网站时播映的主动视频预览。史密斯说:“许多预告片和集锦制造进程都奉行千人一面的准则,每个人都会看到相同的预告片。但或许你能够为不同的商场制造两到三个预告片,终究你乃至能够打造出愈加个性化的商场。”

这家科技公司现已为坚持用户对其主页的重视支付了昂扬的费用,Evercore剖析师李·霍洛维茨(Lee Horowitz)将其描绘为“就视频内容发现而言,或许是最有价值百科的在线房地产之一”。

谢绝“千人一面”

1.5亿订阅用户收看Netflix的节目时,该公司会依据算法来挑选最能引起用户共识的图片,从而将这些图片出现给用户。Netflix的研讨人员在2017年的一篇媒体文章中写道:“你为何要关怀咱们引荐的特定预告片?关于能让你感兴趣的生疏预告片,咱们能说些什么呢?咱们怎么让你信任这个预告片值得一看?”他们的答案是,精心制造一个完美的图画来将你的眼球招引在主页上。然后,或许你会测验观看。

举例来说,假如《心灵捕手》(Good Will Hunting)预告片描绘的是艺人马特·达蒙(Matt Damon)和米妮·德莱佛(Minnie Driver)之间的温存时刻,那么观看爱情片的观众或许会对这部电影更感兴趣。另一方面,假如要点杰出罗宾·威廉姆斯(Robin Williams),喜剧爱好者或许更乐意看这部电影。

所有这些个性化功用终究都会让Netflix收获颇丰。正如Evercore剖析师霍洛维茨所指出的那样,用户在平台上逗留的时刻越长,他们的参加度就会越高,也就越有或许升级到付费订阅用户。 (选自:CBS News 作者:Sarah Min 编译:网易智能 参加:小小)

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