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# Informatique # Vision par ordinateur et reconnaissance des formes

Coupe ces vidéos : l'avenir du visionnage

Découvre comment le découpage vidéo transforme les expériences de visionnage en mettant en avant les meilleurs moments.

Lingfeng Yang, Zhenyuan Chen, Xiang Li, Peiyang Jia, Liangqu Long, Jian Yang

― 7 min lire


Couper des vidéos Couper des vidéos intelligemment avancées. des techniques de découpage vidéo Trouve facilement les moments clés avec
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Dans le monde d’aujourd’hui, les vidéos sont partout. Des clips de chats rigolos aux vlogs de voyage épiques, internet est rempli de contenu créé par les utilisateurs. Mais beaucoup de ces vidéos peuvent être assez longues, ce qui pousse les spectateurs à faire défiler plein de "moments ennuyeux" avant d'arriver au meilleur. Ça crée un besoin pour quelque chose qui aide les gens à trouver les moments forts sans perdre de temps. Voilà le concept du découpage de vidéo—un outil conçu pour aider les spectateurs à trier les longues vidéos et à dénicher les parties importantes, ou comme on aime l'appeler, "le bon stuff !"

Le défi des longues vidéos

Quand les vidéos deviennent trop longues, c'est vraiment chiant pour les spectateurs de tout regarder, surtout s'il y a des moments où rien ne se passe. Imagine devoir regarder toute la vidéo de vacances de quelqu'un de 30 minutes, juste pour découvrir que le meilleur moment, c'était un clip de 10 secondes d'un dauphin qui saute hors de l'eau. On est tous déjà passés par là, et c’est pas marrant. C’est là que le découpage vidéo entre en jeu. Son but c’est de retirer les parties inutiles tout en gardant les moments excitants.

Qu’est-ce que le découpage vidéo ?

Le découpage vidéo, c'est un peu comme ranger ton placard. Tu sais que tu dois te débarrasser des vêtements que tu ne mets jamais pour faire de la place à ceux que tu aimes. De la même manière, le découpage vidéo vise à enlever les clips non désirés d'une vidéo pour créer une version finale plus courte et plus engageante. Le but, c'est de faire en sorte que les spectateurs puissent apprécier une vidéo sans s'ennuyer avec de longues séquences inintéressantes.

La naissance du découpage vidéo basé sur les agents

Pour faire face au problème des vidéos longues et ennuyeuses, une nouvelle méthode appelée découpage vidéo basé sur les agents (DVA) a été créée. Imagine avoir un assistant sympa qui regarde tes vidéos et te montre les meilleurs moments—DVA, c’est un peu ça ! Ça fonctionne en trois étapes : structurer la vidéo, filtrer les mauvaises parties et composer un montage final qui s’enchaîne bien.

Étape 1 : Structuration de la vidéo

La première étape consiste à décomposer la vidéo en morceaux plus petits. Un peu comme si tu coupais une pizza en parts pour mieux partager, DVA divise les vidéos en clips. Chaque clip est analysé et décrit avec des mots. C’est comme si ta vidéo parlait sa propre langue ! Les clips sont évalués pour leur qualité, y compris leur stabilité, s’il y a des obstructions, ou si le contenu est juste ennuyeux.

Étape 2 : Filtrage des clips

Une fois la vidéo structurée, l’étape suivante consiste à filtrer les clips qui ne sont pas à la hauteur. C’est comme un mangeur difficile à un buffet. DVA passe en revue les clips et décide lesquels garder et lesquels jeter. Si un clip est trop instable ou juste trop ennuyeux, il est éliminé.

Étape 3 : Composition de l’histoire

Maintenant que les clips indésirables sont écartés, il est temps de rassembler ce qui reste. Cette étape se concentre sur l'agencement des clips sélectionnés pour raconter une histoire cohérente. Imagine assembler un puzzle ; tu veux t’assurer que toutes les pièces s’emboîtent bien. DVA organise les clips dans un ordre logique qui s’enchaîne bien, garantissant que les spectateurs peuvent suivre sans se sentir perdus.

Le Processus d'évaluation

Après la création de la vidéo finale, il est important d'évaluer comment ça s'est déroulé. DVA inclut un agent spécial pour évaluer les vidéos découpées selon divers critères comme l’engagement du contenu et la quantité de séquences inutiles restantes. En gros, c’est comme recevoir un bulletin de notes sur la façon dont le processus de découpage vidéo s’est passé.

Le besoin d’une nouvelle approche de découpage vidéo

Beaucoup de méthodes actuelles pour gérer les vidéos se concentrent surtout sur la recherche de moments forts mais ne filtrent pas les sections indésirables ou ne mettent pas les moments forts ensemble de manière engageante. DVA se distingue parce qu'il ne se contente pas de choisir les bonnes parties ; il assure aussi que le résultat final est cohérent et agréable à regarder.

Pourquoi utiliser des agents ?

L’utilisation d’agents dans ce processus rend tout plus efficace. Ces agents adorent travailler et ont des talents spéciaux en interaction avec le contenu vidéo. Ils agissent comme de petits chefs de projet, gérant différentes parties du processus de découpage vidéo pendant que tu te détends.

Applications diverses du découpage vidéo

Le découpage vidéo n’est pas juste pour les vidéos de vacances. Ça peut s’appliquer à plein de types de contenu vidéo, y compris :

  • Vlogs de la vie quotidienne : Tu veux savoir à quoi ressemble la journée de quelqu’un ? Récupère les moments forts sans le superflu.
  • Moments forts des sports : Vois les meilleures actions des matchs sans regarder toute la partie.
  • Aventures de voyage : Vis les merveilles d’un voyage sans avoir à naviguer à travers des transitions ennuyeuses entre les lieux.

Création d’un ensemble de données de découpage vidéo

Pour évaluer la performance de DVA, une collection unique de vidéos a été rassemblée pour les tests. Cet ensemble de données présente une variété de types de contenu pour s'assurer que l'algorithme peut gérer plusieurs scénarios. Pense à ça comme à un buffet de vidéos où l'algorithme de découpage peut mettre ses compétences à l'épreuve !

Études utilisateurs et retours

L’évaluation humaine joue un rôle clé pour comprendre la performance du découpage vidéo. Une étude utilisateur a été menée où des participants ont regardé différentes vidéos découpées et les ont notées selon des catégories spécifiques. Ce retour aide à affiner l’algorithme en plus et à s'assurer qu'il répond aux attentes des spectateurs.

L’avenir du découpage vidéo

Avec la montée du contenu vidéo, des outils comme DVA vont devenir de plus en plus importants. Plus de gens créant des vidéos, le besoin de méthodes de découpage rapides et efficaces continuera de croître. Les développements futurs pourraient se concentrer sur rendre ces algorithmes encore plus intelligents, leur permettant de mieux comprendre des récits complexes et d'améliorer la satisfaction des utilisateurs.

Conclusion : Une nouvelle ère pour regarder des vidéos

Le découpage vidéo est un domaine passionnant qui aide à rendre les expériences de visionnage plus agréables. Avec des techniques comme le découpage vidéo basé sur les agents, les spectateurs peuvent s'attendre à ne voir que les meilleurs moments des vidéos, économisant du temps et améliorant le plaisir. Donc, la prochaine fois que tu fais défiler une vidéo, souviens-toi qu'il y a une équipe d'algorithmes malins qui travaillent dans l'ombre pour rendre ton expérience de visionnage beaucoup mieux.

Alors, va chercher ces moments incroyables, et laisse les parties ennuyeuses derrière !

Source originale

Titre: Agent-based Video Trimming

Résumé: As information becomes more accessible, user-generated videos are increasing in length, placing a burden on viewers to sift through vast content for valuable insights. This trend underscores the need for an algorithm to extract key video information efficiently. Despite significant advancements in highlight detection, moment retrieval, and video summarization, current approaches primarily focus on selecting specific time intervals, often overlooking the relevance between segments and the potential for segment arranging. In this paper, we introduce a novel task called Video Trimming (VT), which focuses on detecting wasted footage, selecting valuable segments, and composing them into a final video with a coherent story. To address this task, we propose Agent-based Video Trimming (AVT), structured into three phases: Video Structuring, Clip Filtering, and Story Composition. Specifically, we employ a Video Captioning Agent to convert video slices into structured textual descriptions, a Filtering Module to dynamically discard low-quality footage based on the structured information of each clip, and a Video Arrangement Agent to select and compile valid clips into a coherent final narrative. For evaluation, we develop a Video Evaluation Agent to assess trimmed videos, conducting assessments in parallel with human evaluations. Additionally, we curate a new benchmark dataset for video trimming using raw user videos from the internet. As a result, AVT received more favorable evaluations in user studies and demonstrated superior mAP and precision on the YouTube Highlights, TVSum, and our own dataset for the highlight detection task. The code and models are available at https://ylingfeng.github.io/AVT.

Auteurs: Lingfeng Yang, Zhenyuan Chen, Xiang Li, Peiyang Jia, Liangqu Long, Jian Yang

Dernière mise à jour: 2024-12-12 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2412.09513

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.09513

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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