セグメント化された分析戦略は、長いビデオに対処するために使用することができます：
- セグメンテーションの義務化FFmpegを使って5分単位でスライスする：
ffmpeg -i input.mp4 -c copy -segment_time 300 -f segment output_%03d.mp4 - 文脈継承で
video_qaミッションではquestions.jsonあらすじを加える（例：「前の段落の文脈からすると、なぜ主人公は怒っているのか？）. - アブストラクト・シンセシスNLP モデル（BERT など）を使用して各セグメントに対して生成された要約の二次集約は、グローバルな一貫性を保持する。
- ハードウェアの拡張マルチGPU環境は
torch.distributed異なるセグメントの並列処理。
セグメンテーションの際には、重要なシーン（セリフの部分など）の整合性を保ち、途中で切れないように注意する。
この答えは記事から得たものである。ARC-Hunyuan-Video-7B：短いビデオコンテンツを理解するためのインテリジェントモデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 長い動画コンテンツの不完全な理解という問題を解決するには？
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