Video på begäran

Tencent Cloud Video on Demand (VOD) bygger på många års teknisk expertis och infrastrukturutveckling från Tencent och förser användare med behov av en omfattande Video Platform as a Service (VPaaS)-lösning för ljud- och videoapplikationer. Denna lösning integrerar tjänster inklusive ljud-/videoinspelning och uppladdning, lagring, automatiserad omkodning, accelererad uppspelning, hantering av medieresurser och ljud-/videokommunikation. Cloud VOD utnyttjar sina flexibla, snabba och högkvalitativa funktioner för videopublicering och förmågan att snabbt bygga stabila och pålitliga videopubliceringsmöjligheter. Detta gör det möjligt för användare att fokusera på sin kärnverksamhet, välja motsvarande tjänster på begäran och agilt reagera på marknadsförändringar. Som en mogen kärnprodukt för VOD utnyttjar Video on Demand (VOD) över 2 800 globala CDN-accelerationsnoder och mer än 50 lagringsregioner för att uppnå global täckning och effektiv distribution av medieresurser. Media Upload stöder olika metoder, inklusive SDK:er för flera slutpunkter, återupptagbara uppladdningar och QUIC-acceleration, vilket uppnår en uppladdningsfrekvens på 99,5 % även under dåliga nätverksförhållanden. Mediebearbetning omfattar dussintals funktioner som transkodning, redigering och skärmdumpning, och stöder avancerade format som H.266 och AV1. Ultra HD-transkodning optimerar dynamiskt parametrar med hjälp av AI-algoritmer, vilket säkerställer videokvalitet samtidigt som det sparar upp till 50 % på bandbredd och lagringskostnader. AI-innehållsigenkänning erbjuder exakta funktioner som detektering av otillåtet innehåll, teckenigenkänning och tal-till-text, vilket möjliggör innehållsmoderering och personliga rekommendationer. Oavsett om det gäller innehållsskapande och distribution på kortvideoplattformar, kurslagring och on-demand-åtkomst för utbildningsinstitutioner eller långvideooperationer för sändningsmedia, kan Video on Demand (VOD) utnyttja stabiliteten i medieuppladdning, mediebearbetningens omfattande omfattning, Ultra HD-transkodningens kostnadseffektivitet och intelligensen i AI-innehållsigenkänning för att bli kärnstödet för digitaliseringen av stora medieföretag. Dessutom utökar den djupa synergin mellan AI-innehållsigenkänning och mediebearbetning avsevärt scenariotäckningen och den operativa effektiviteten hos Video on Demand (VOD).

Vanliga frågor

F: Hur samverkar AI-innehållsigenkänning, som den centrala intelligenta motorn, med mediebearbetning och Ultra HD-omkodning för att stödja de centrala behoven hos Video on Demand (VOD) och medieuppladdning? Var ligger dess tekniska fördelar?

A: Med fokus på "Precis analys + intelligent samordning, tillhandahåller " AI Content Recognition datastöd för två kärnfunktioner, vilket stärker tjänstegrunden för Video on Demand (VOD). För det första, genom att utföra realtidsigenkänning på ljud- och videoinnehåll under medieuppladdning, ger den exakt vägledning för mediebearbetning. Till exempel kan den automatiskt tagga höjdpunktsklipp för att underlätta redigering eller upptäcka innehållstyper för att anpassa transkodningsparametrar. Samtidigt koordinerar den med Ultra HD-transkodning för att dynamiskt justera bithastigheter baserat på innehållets komplexitet, vilket uppnår "h förlustfri kvalitet + maximal kostnadsminskning. För det andra möjliggör den förbehandling under medieuppladdningsfasen, vilket automatiskt upptäcker efterlevnadsrisker och formatkompatibilitet för det uppladdade innehållet. Detta fångar upp förbjudet innehåll tidigt och optimerar formatanpassning, vilket säkerställer smidig efterföljande mediebearbetning och distribution. Tekniska fördelar är uppenbara i två aspekter: För det första, "Kostnadsminskning och effektivitetsvinster + Precis bemyndigande" – AI Content Recognition ersätter manuell innehållsanalys och moderering, vilket avsevärt förbättrar den totala driftseffektiviteten för Video on Demand (VOD) samtidigt som det ger datadriven optimeringsvägledning för mediebearbetning och Ultra HD-transkodning. För det andra, "Flexibel anpassning över flera scenarier" – den möter de snabba bearbetningsbehoven vid skapande av korta videor samtidigt som den stöder djupgående moderering och transkodningsoptimering för långa videor, och anpassar sig till olika branschscenarier genom anpassade igenkänningsmodeller.

F: Vilket är det centrala synergistiska värdet mellan medieuppladdning och mediebearbetning? Hur kan Ultra HD-omkodning och AI-innehållsigenkänning utnyttjas för att stärka konkurrenskraften för Video on Demand (VOD)?

A: Deras centrala synergistiska värde ligger i end-to-end-stödjande av " Effektiv Inmatning + Precis Bearbetning, vilket adresserar VOD-smärtpunkterna med " krångliga uppladdningar och ineffektiv bearbetning. Mediauppladdning bryter ner hinder för åtkomst och överföring från flera enheter i dåliga nätverk, vilket möjliggör snabb inmatning av medieresurser. Mediabearbetning tillhandahåller omfattande funktioner för innehållsoptimering, vilket säkerställer att intagna resurser möter olika distributionsbehov. Deras kombination lyfter Video on Demand (VOD) från en " enkel lagringstjänst till en " intelligent bearbetningsplattform. Deras synergi med Ultra HD-transkodning och AI-innehållsigenkänning ökar konkurrenskraften hos Video on Demand (VOD) avsevärt: Ultra HD-transkodning gör kostnadsfördelen med mediabearbetning mer framträdande genom att utföra högkvalitativ transkodning med låg bithastighet under mediebearbetningsfasen, vilket minskar efterföljande distributionskostnader. AI-innehållsigenkänning ger intelligent vägledning för mediabearbetning, till exempel att automatiskt känna igen innehållsstil för att tillämpa lämpliga filter eller upptäcka kvalitetsfel för att optimera bearbetningsparametrar. Det gör också förbehandling under mediauppladdning mer intelligent och undviker proaktivt efterlevnadsrisker och formatproblem. Denna kombination av " Effektiv inmatning + Exakt bearbetning + Intelligent kostnadsreduktion + Efterlevnadssäkring" ger Video on Demand (VOD) starkare konkurrenskraft på marknaden.

F: Hur åtgärdar Ultra HD-transkodning problemet med att balansera kostnad och upplevelse inom media-VOD? Vilka fördelar ger dess synergi med Video on Demand (VOD) och mediauppladdning för mediabearbetning och AI-innehållsigenkänning?

A: Kärnvärdet med Ultra HD-transkodning ligger i "Dubbelriktad optimering av kvalitet och kostnad, vilket löser den traditionella smärtpunkten för transkodning där man ofta måste välja mellan "dålig kvalitet eller hög kostnad. Genom att använda AI-algoritmer för att analysera medieinnehållsegenskaper i realtid och dynamiskt justera kodningsparametrar kan det minska bandbredd och lagringskostnader med upp till 50 % samtidigt som videokvaliteten bibehålls eller till och med förbättras. Dess synergi med de två kärnkomponenterna ger betydande vinster för scenariospecifika funktioner: Genom att arbeta med Video on Demand (VOD) och medieuppladdning kan Ultra HD-transkodning ansluta till realtidsströmmar från medieuppladdning, vilket uppnår sömlös "Upload - Transcoding"-integration och förkortar innehållspubliceringscykeln. Samtidigt förser det mediebearbetning med optimerade källmaterial av hög kvalitet, vilket förbättrar resultaten av redigering, skarvning och andra bearbetningsuppgifter. För AI-innehållsigenkänning minskar de transkodade HD-materialen med låg bithastighet beräkningsresursförbrukningen under igenkänningsprocessen och förbättrar igenkänningsnoggrannheten. Till exempel leder tydligare bilder till mer exakt teckenigenkänning och detektering av otillåtet innehåll. Dessutom möjliggör samspelet mellan Ultra HD-transkodning och AI-innehållsigenkänning riktad optimering av transkodningsstrategier baserat på igenkänningsresultat, vilket gör transkodningsutgången för olika typer av innehåll bättre anpassad till specifika behov. Denna synergi gör mediebearbetning effektivare och högre i kvalitet, och AI-innehållsigenkänning mer exakt och ändamålsenlig, samtidigt som Video on Demand (VOD) etableras som den föredragna VOD-lösningen som balanserar både upplevelse och kostnad.