Um eine effiziente Positionierung der Schlüsselsegmente zu erreichen, kann das folgende Betriebsschema verwendet werden:
- Verwendung der ZeitpositionierungsfunktionBefehl ausführen
python inference.py --video_path [file] --task temporal_grounding --query "关键词"gibt das Modell den genauen Zeitraum der Übereinstimmung zurück (z. B.00:04-00:06). - Kombiniert mit Zeitstempelkennzeichnung: zunächst durch
timestamp_captioningGenerieren Sie eine Beschreibung des gesamten Videos und verwenden Sie dann die JSON-Ausgabe in derstart_time/end_timeFelder werden in großen Mengen abgerufen. - Optimierung der SuchbegriffeGeben Sie spezifische Beschreibungen von Aktionen ein (z. B. "tanzende Menschen" statt "lustige Stücke"), um die Zielgenauigkeit zu verbessern.
- Beschleunigtes ProgrammNach der Installation der vLLM-Bibliothek dauert es nur 10 Sekunden, ein 1-minütiges Video zu finden, was für Szenarien geeignet ist, die eine Echtzeitverarbeitung erfordern.
Die Methode eignet sich besonders für die Videobearbeitung, die Prüfung von Inhalten und andere Anwendungsszenarien, die eine präzise Positionierung erfordern.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelARC-Hunyuan-Video-7B: Ein intelligentes Modell zum Verstehen kurzer VideoinhalteDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie erreicht man eine schnelle Positionierung von Schlüsselclips in kurzen Videos?
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