查看更多>>摘要：目的:随着短视频和微短剧的流行,高清视频化需求持续增长,媒体数字资产中视频生产素材的检索要求日益提升.文章探讨多模态CLIP技术在智能媒资视频内容检索中的应用设计,结合向量检索技术,实现跨模态检索,精确匹配自然语言描述与视频内容,快速定位目标视频片段,以优化媒体资源管理,提升视频生产效率和质量.方法:以CLIP技术为核心,结合向量检索技术,构建一个智能媒资视频内容检索系统.该系统通过深度学习的跨模态理解能力,对视频和文本进行高维向量表示,实现图文特征的相似度计算与匹配.在系统设计上,采用业务层、媒体管理应用层、能力中台、数据资源层和技术支撑层的多层架构,集成资源管理、系统管理、智能检索等关键功能.结果:通过应用CLIP技术,成功设计并构建了一个高效智能的视频内容检索系统.该系统在测试数据集上表现出显著的优越性能,提高了视频检索的准确性和效率.在实际应用中,该系统能够准确理解用户查询意图,支持自然语言搜索,并快速返回相关视频片段,极大地提升工作效率,优化用户体验.结论:CLIP技术在智能媒资视频内容检索领域展现出巨大潜力,其出色的视频内容理解和匹配能力能够为媒体资源管理提供有力支持.通过合理的系统设计与技术选型,CLIP技术能够显著提升视频检索的准确性和效率,满足用户多样化的搜索需求.尽管面临存储计算压力、多模态内容异构性等挑战,但通过算法优化、模型调整和实际应用改进,CLIP技术有望在未来发挥更大的作用,推动媒体行业智能化发展.
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