- Twelve Labs nutzt multimodale Videosprachmodelle, um den gesamten semantischen und kontextuellen Inhalt von Videos zu erfassen
- Integration der Video-KI-Technologie von Twelve Labs in VidiNet-Produkte ermöglicht die Suche nach bestimmten Videoinhalten in natürlicher Sprache, ohne auf Metadaten angewiesen zu sein
Das Hauptziel der Zusammenarbeit in dem Kundenprojekt bestand darin, das Video-Browsing-Erlebnis für die Anwender zu verbessern und eine einfachere Navigation in den Videoinhalten zu ermöglichen. Durch fortschrittliche KI-gesteuerte Analysen ist es nun möglich, bisher nicht auffindbare Elemente wie bestimmte Spielzüge oder Spielergespräche zu identifizieren, die von herkömmlichen Metadaten und Filtern nicht erfasst werden. Es wurde schnell deutlich, dass eine solche Lösung großes Potenzial hat, um eine Vielzahl von Unternehmen aus verschiedenen Branchen zu unterstützen und deren Arbeitsabläufe zu verbessern und zu beschleunigen.
Die Verbindung zwischen den VidiNet-Produkten und Twelve Labs bietet eine Lösung, die die manuelle Erfassung und Erstellung von Metadaten überflüssig macht. Benutzer können nun bestimmte Momente in ihren Videoarchiven präzise lokalisieren, indem sie Abfragen in natürlicher (Alltags-)Sprache durchführen, die nahtlos mit den von VidiNet indexierten Metadaten verschmelzen. Die Integration der grundlegenden Videosprachmodelle von Twelve Labs in die Vidispine-Lösung MediaPortal verändert die Art und Weise, wie Benutzer nach Material suchen können, da die Notwendigkeit entfällt, alle statischen Metadatenfelder im VidiCore System zu indizieren.
„Wir freuen uns sehr über die Partnerschaft mit Twelve Labs. Die KI zum Verstehen von Videos ist eine großartige Ergänzung für unser Portfolio. Die Integration der Suche in natürlicher Sprache in Kombination mit unserer MediaPortal-Suchfunktion sorgt dafür, die Arbeitsprozesse unserer Kunden zu optimieren und wertvolle Zeit zu sparen“, so Annika Kimpel, Partner Managerin im Vidispine-Team von Arvato Systems.
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