Video på forespørsel

Tencent Cloud Video on Demand (VOD) bygger på årelang teknisk ekspertise og infrastrukturutvikling fra Tencent, og gir brukere en omfattende Video Platform as a Service (VPaaS)-løsning for lyd- og videoapplikasjoner. Denne løsningen integrerer tjenester som lyd-/videoopptak og -opplasting, lagring, automatisert transkoding, akselerert avspilling, administrasjon av medieressurser og lyd-/videokommunikasjon. Cloud VOD utnytter sine fleksible, raske og høykvalitets videopubliseringsfunksjoner og muligheten til raskt å bygge stabile og pålitelige videopubliseringsmuligheter. Dette lar brukerne fokusere på kjernevirksomheten sin, velge tilsvarende tjenester på forespørsel og reagere smidig på markedsendringer. Som et modent kjerne-VOD-produkt utnytter Video on Demand (VOD) over 2800 globale CDN-akselerasjonsnoder og mer enn 50 lagringsregioner for å oppnå global dekning og effektiv distribusjon av medieressurser. Media Upload støtter ulike metoder, inkludert SDK-er for flere endepunkter, gjenopptakbare opplastinger og QUIC-akselerasjon, og oppnår en suksessrate på 99,5 % opplasting selv under dårlige nettverksforhold. Mediebehandling omfatter dusinvis av funksjoner som transkoding, redigering og skjermdumping, og støtter avanserte formater som H.266 og AV1. Ultra HD-transkoding optimaliserer parametere dynamisk ved hjelp av AI-algoritmer, noe som sikrer videokvalitet samtidig som det sparer opptil 50 % på båndbredde- og lagringskostnader. AI-innholdsgjenkjenning tilbyr presise funksjoner som gjenkjenning av forbudt innhold, tegngjenkjenning og tale-til-tekst, noe som muliggjør innholdsmoderering og personlige anbefalinger. Enten det gjelder innholdsoppretting og distribusjon på kortvideoplattformer, kurslagring og tilgang på forespørsel for utdanningsinstitusjoner, eller langvideooperasjoner for kringkastingsmedier, kan Video on Demand (VOD) utnytte stabiliteten til medieopplasting, omfattende mediebehandling, kostnadseffektiviteten til Ultra HD-transkoding og intelligensen til AI-innholdsgjenkjenning for å bli kjernestøtten for digitalisering av mediebedrifter i store bedrifter. Videre utvider den dype synergien mellom AI-innholdsgjenkjenning og mediebehandling scenariodekningen og driftseffektiviteten til Video on Demand (VOD) betydelig.

Ofte stilte spørsmål

Spørsmål: Hvordan fungerer AI-innholdsgjenkjenning, som den sentrale intelligente motoren, i synergi med mediebehandling og Ultra HD-transkoding for å støtte kjernebehovene til Video on Demand (VOD) og medieopplasting? Hvor ligger de tekniske fordelene?

A: Sentrert rundt "presis analyse + intelligent koordinering, gir " AI-innholdsgjenkjenning datastøtte for to kjernefunksjoner, og styrker tjenestefundamentet til Video on Demand (VOD). For det første, ved å utføre sanntidsgjenkjenning på lyd- og videoinnhold under medieopplasting, gir den presis retning for mediebehandling. For eksempel kan den automatisk merke høydepunktsklipp for å hjelpe redigering eller oppdage innholdstyper for å tilpasse transkodingsparametere. Samtidig koordinerer den med Ultra HD-transkoding for å dynamisk justere bithastigheter basert på innholdskompleksitet, og oppnå "h tapsfri kvalitet + maksimal kostnadsreduksjon." For det andre muliggjør den forbehandling under medieopplastingsfasen, og oppdager automatisk samsvarsrisikoer og formatkompatibilitet for det opplastede innholdet. Dette fanger opp forbudt innhold tidlig og optimaliserer formattilpasning, noe som sikrer smidig påfølgende mediebehandling og distribusjon. Tekniske fordeler er tydelige i to aspekter: For det første, "kostnadsreduksjon og effektivitetsgevinster + presis myndiggjøring" – AI-innholdsgjenkjenning erstatter manuell innholdsanalyse og moderering, og forbedrer den generelle driftseffektiviteten til Video on Demand (VOD) betydelig, samtidig som den gir datadrevet optimaliseringsveiledning for mediebehandling og Ultra HD-transkoding. For det andre, "Fleksibel tilpasning på tvers av flere scenarier" – den oppfyller de raske behandlingsbehovene for kortvideoproduksjon, samtidig som den støtter grundig moderering og transkodingsoptimalisering for lange videoer, og tilpasser seg ulike bransjescenarioer gjennom tilpassede gjenkjenningsmodeller.

Spørsmål: Hva er den viktigste synergistiske verdien mellom medieopplasting og medieprosessering? Hvordan kan Ultra HD-transkoding og AI-innholdsgjenkjenning utnyttes for å styrke konkurranseevnen til Video on Demand (VOD)?

A: Deres kjernesynergistiske verdi ligger i ende-til-ende-styrking av " Effektiv inntak + presis prosessering, som adresserer VOD-smertepunktene med " tungvinte opplastinger og ineffektiv prosessering. " Media Upload bryter ned barrierer for tilgang og overføring fra flere enheter i dårlige nettverk, og muliggjør rask inntak av medieinnhold. Mediebehandling tilbyr omfattende innholdsoptimaliseringsmuligheter, som sikrer at inntatte ressurser møter ulike distribusjonsbehov. Kombinasjonen deres løfter Video on Demand (VOD) fra en "h enkel lagringstjeneste til en "h intelligent prosesseringsplattform. " Synergien deres med Ultra HD-transkoding og AI-innholdsgjenkjenning forbedrer konkurranseevnen til Video on Demand (VOD) betydelig: Ultra HD-transkoding gjør kostnadsfordelen ved mediebehandling mer fremtredende ved å utføre transkoding av høy kvalitet med lav bitrate i mediebehandlingsfasen, noe som reduserer påfølgende distribusjonskostnader. AI-innholdsgjenkjenning gir intelligent veiledning for mediebehandling, for eksempel automatisk gjenkjenning av innholdsstil for å bruke passende filtre eller oppdage kvalitetsfeil for å optimalisere behandlingsparametere. Det gjør også forbehandling under medieopplasting mer intelligent, og unngår proaktivt samsvarsrisikoer og formatproblemer. Denne kombinasjonen av effektiv inntak + presis prosessering + intelligent kostnadsreduksjon + samsvarssikring gir Video on Demand (VOD) sterkere konkurranseevne i markedet.

Spørsmål: Hvordan løser Ultra HD-transkoding problemet med å balansere kostnader og erfaring i medie-VOD? Hvilke fordeler gir synergien med Video on Demand (VOD) og medieopplasting til medieprosessering og AI-innholdsgjenkjenning?

A: Kjerneverdien til Ultra HD-transkoding ligger i "Toveis optimalisering av kvalitet og kostnad, som løser det tradisjonelle smertepunktet for transkoding der man ofte må velge mellom "dårlig kvalitet eller høy kostnad. Ved å bruke AI-algoritmer til å analysere medieinnholdsegenskaper i sanntid og dynamisk justere kodingsparametere, kan den redusere båndbredde- og lagringskostnader med opptil 50 % samtidig som videokvaliteten opprettholdes eller til og med forbedres. Synergien med de to kjernekomponentene gir betydelige gevinster for scenariospesifikke funksjoner: Ved å jobbe med Video on Demand (VOD) og medieopplasting kan Ultra HD-transkoding koble til sanntidsstrømmer fra medieopplasting, noe som oppnår sømløs "Opplasting - Transkoding"-integrasjon og forkorter innholdspubliseringssyklusen. Samtidig gir den mediebehandling optimaliserte kildematerialer av høy kvalitet, noe som forbedrer resultatene av redigering, skjøting og andre behandlingsoppgaver. For AI-innholdsgjenkjenning reduserer de transkodede HD-materialene med lav bitrate forbruket av beregningsressurser under gjenkjenningsprosessen og forbedrer gjenkjenningsnøyaktigheten. For eksempel fører klarere bilder til mer nøyaktig tegngjenkjenning og deteksjon av ulovlig innhold. Videre muliggjør samspillet mellom Ultra HD-transkoding og AI-innholdsgjenkjenning målrettet optimalisering av transkodingsstrategier basert på gjenkjenningsresultater, noe som gjør transkodingsutdataene for ulike typer innhold bedre egnet til spesifikke behov. Denne synergien gjør mediebehandling mer effektiv og har høyere kvalitet, og AI-innholdsgjenkjenning mer nøyaktig og effektiv, samtidig som Video on Demand (VOD) etableres som den foretrukne VOD-løsningen som balanserer både erfaring og kostnad.