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摘要:」Netflix首席產品官格里高利·彼得斯(Gregory Peters)在7月份的財報電話會議上表示,這家總部位於加州洛斯加托斯的公司正在投資一項技術,可以對電影中的人物和場景進行索引,「這樣我們的預告片創作者就能真正把時間和精力放在創作過程上。Netflix來說,擴大創作和打造個性化預告片的能力將有助於提高其經營成本,同時還可以幫助公司內部的創意人員開發個性化的「主題」,即在瀏覽流媒體網站時播放的自動視頻預覽。
圖:流媒體巨頭Netflix打造的個性化藝術作品,你可以在瀏覽其主頁時滾動觀看
【網易智能訊 8月23日消息】「我們在流媒體巨頭Netflix上看到的下一個電影預告片可能是由人工智能(AI)創作的。」Netflix首席產品官格里高利·彼得斯(Gregory Peters)在7月份的財報電話會議上表示,這家總部位於加州洛斯加托斯的公司正在投資一項技術,可以對電影中的人物和場景進行索引,「這樣我們的預告片創作者就能真正把時間和精力放在創作過程上。」
這並不是科技公司第一次提議將AI帶到好萊塢。早在2016年,20世紀福克斯公司(20th Century Fox)就曾與科技巨頭IBM接洽,為其恐怖電影《摩根》(Morgan)創作了第一個所謂的「認知電影預告片」。這部電影講述一名生物改造人類兒童掙脫創造者控制的故事。
IBM的科學家當時表示,機器學習系統沃特森(Watson)通過對電影進行視覺分析,識別角色、物體和場景,創作出它認為屬於「懸疑類」的預告片。沃特森還參考了一個內部數據庫來識別情緒和解讀音樂情緒,以確定某個場景應該是怪誕的、可怕的還是溫柔的。
整個過程在沃特森「觀看」完電影後花了大約24小時完成,這表明機器對人類情感分類的能力越來越強。盡管有了這些進展,《摩根》的預告片還是需要人工編輯來完成最終版本的潤色。《摩根》的導演盧克·斯科特(Luke Scott)在預告片中解釋這項技術時說:
「人類很容易判斷出某個人的情緒。而隨著時間的推移,AI或許能夠具備同樣的本能。」
對於AI來說,創作藝術仍然是困難的,因為藝術需要創造思維的能力。預告片創作者通常要花幾個月的時間編輯剪輯,並委托原創音樂對完美的宣傳材料進行微調,所有這些努力背後都是出於金錢方面的原因。韋德布什公司的分析師麥克·帕琪(Michael Pachter)說
:「預告片堪稱是電影的商業廣告,真正的電影制片廠最不願意在這方面節省。」
讓電影預告片規模化
但科學家和好萊塢高管表示,機器學習可以幫助減少創作預告片所需的時間,並提供個性化服務。好萊塢創意公司Trailer Park的首席執行官兼創意總監馬特·布魯貝克(Matt Brubaker)說:「AI肯定能帶來50%的效率提升,但它最終可能不會像其他商業廣告那樣有效。」Trailer Park的業務包括為Netflix在內的客戶製作電影和電視預告片。
據IBM研究科學家約翰·史密斯(John R. Smith)稱,IBM已經利用其機器學習能力,幫助為美國大師賽(Masters Tournament)、美國網球公開賽(U.S. Open)和溫布爾登網球公開賽(Wimbledon)等大型體育賽事製作精彩錄像集錦。史密斯說,機器可以通過分析數小時的視頻來識別「激動人心時刻的成分」,比如人群歡呼或運動員舉起手臂擊掌等。
對於Netflix來說,擴大創作和打造個性化預告片的能力將有助於提高其經營成本,同時還可以幫助公司內部的創意人員開發個性化的「主題」,即在瀏覽流媒體網站時播放的自動視頻預覽。史密斯說:「很多預告片和集錦製作過程都奉行千篇一律的原則,每個人都會看到同樣的預告片。但也許你可以為不同的市場製作兩到三個預告片,最終你甚至可以打造出更加個性化的市場。」
這家科技公司已經為保持用戶對其主頁的關注支付了高昂的費用,Evercore分析師李·霍洛維茨(Lee Horowitz)將其描述為「就視頻內容發現而言,可能是最有價值的在線房地產之一」。
謝絕「千篇一律」
當1.5億訂閱用戶收看Netflix的節目時,該公司會根據算法來選擇最能引起用戶共鳴的圖片,從而將這些圖片呈現給用戶。Netflix的研究人員在2017年的一篇媒體文章中寫道:「你為何要關心我們推薦的特定預告片?對於能讓你感興趣的陌生預告片,我們能說些什麼呢?我們如何讓你相信這個預告片值得一看?」他們的答案是,精心製作一個完美的圖像來將你的眼球吸引在主頁上。然後,也許你會嘗試觀看。
舉例來說,如果《心靈捕手》(Good Will Hunting)預告片描繪的是演員馬特·達蒙(Matt Damon)和米妮·德萊佛(Minnie Driver)之間的溫存時刻,那麼觀看愛情片的觀眾可能會對這部電影更感興趣。另一方面,如果重點突出羅賓·威廉斯(Robin Williams),喜劇愛好者可能更願意看這部電影。
所有這些個性化功能最終都會讓Netflix受益匪淺。正如Evercore分析師霍洛維茨所指出的那樣,用戶在平台上停留的時間越長,他們的參與度就會越高,也就越有可能升級到付費訂閱用戶。 (選自:CBS News 作者:Sarah Min 編譯:網易智能 參與:小小)
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