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Clips AI

Python库实现长视频智能分段和宽高比调整

Clips AI是一个开源Python库,能自动将长视频转换为多个短片段,实现AI视频处理和自动视频分段。这个工具主要针对播客、访谈、演讲等以音频为主的叙事类视频。通过分析视频的文字记录,Clips AI可以智能识别并创建片段,同时支持将视频宽高比从16:9动态调整为9:16。该库集成了WhisperX用于视频转录和Pyannote用于说话人分离,为开发者提供了高效的视频处理解决方案。

Lookie: YouTube AI - 将长视频转化为易于理解的简洁摘要
AIAI工具LookieYouTube学习加速视频摘要
Lookie 是一个标准的 YouTube 视频总结工具,可以将长视频快速转化为易于理解的简要总结,支持200种语言,帮助用户高效获取信息,优化视频观看体验。
clip-vision-model-tiny - 轻量级AI图像处理与分析视觉模型
GithubHuggingfaceMIT协议代码许可开源协议开源项目模型许可证软件授权
基于MIT许可证开发的轻量级图像视觉模型,采用紧凑架构设计,具备高效的图像处理和分析能力。该开源项目适用于快速部署场景,可在资源受限环境中保持准确的图像识别表现。
pyannote-whisper - 整合Whisper和pyannote.audio的语音识别与说话人分割工具
Githubpyannote-whisper开源项目数字化转型语音识别说话人分类采购流程
pyannote-whisper整合了Whisper的自动语音识别和pyannote.audio的说话人分割功能。该工具提供命令行和Python接口,支持多种音频格式的转录和分析。它能生成带时间戳和说话人标识的文本,适用于会议记录和多人访谈分析。pyannote-whisper还可与ChatGPT集成,实现会议总结和观点提取,为语音内容分析提供完整解决方案。
ai-video-search-engine - 智能视频内容检索与分析系统
AI视频搜索引擎GithubJigsawStack向量搜索开源项目视频内容索引视频转录
AI Video Search Engine项目是一种创新型视频搜索引擎,采用先进AI技术实现视频内容的深度索引和智能检索。该系统能够精确定位视频中的特定信息,提供上下文相关的搜索结果,并具备视频摘要生成和智能对话功能。项目整合了Supabase、Hasura和JigsawStack等技术,为视频内容检索提供高效、精准的解决方案,适用于教育、研究和信息获取等领域。
movis - Python视频编辑引擎让视频创作如代码编写般简洁
GithubMovisPython库代码创作动画引擎开源项目视频编辑
Movis是一款Python编写的视频制作引擎,支持通过代码生成演示视频、动态图形和游戏评论等多种视频类型。它提供图层变换、混合模式、关键帧动画和嵌套合成等高级功能,具备直观的编辑界面,满足从简单到复杂的各类视频编辑需求,是一个功能全面且易用的视频制作工具。
xclip-base-patch32 - X-CLIP视频语言理解模型在Kinetics-400数据集上的应用
GithubHuggingfaceX-CLIP开源项目模型深度学习自然语言处理视频分类计算机视觉
xclip-base-patch32是一个基于CLIP架构的视频语言理解模型,通过Kinetics-400数据集进行全监督训练。该模型支持零样本、少样本及全监督视频分类,以及视频文本检索等任务。在224x224分辨率和每视频8帧的训练条件下,模型在Kinetics-400测试集上达到80.4%的top-1准确率和95.0%的top-5准确率,展现出优秀的视频分类性能。
FFMPerative - 基于自然语言的智能视频编辑工具
FFMPerativeGithub人工智能命令行工具开源项目自然语言处理视频编辑
这是一款基于大型语言模型(LLM)的创新视频编辑工具,通过聊天界面接收自然语言指令。支持视频速度调整、尺寸变更、裁剪、翻转等功能,还提供语音转文字和字幕添加服务。该工具旨在简化视频编辑流程,适用于各级用户,有助于提高编辑效率。无论是专业人士还是业余爱好者,都能轻松完成复杂的编辑任务。
MobileCLIP-S2-OpenCLIP - 高效图像-文本模型通过多模态强化训练实现性能突破
GithubHuggingfaceMobileCLIPOpenCLIP图像文本模型多模态强化训练开源项目模型零样本图像分类
MobileCLIP-S2-OpenCLIP是一款基于多模态强化训练的高效图像-文本模型。相比SigLIP的ViT-B/16模型,它在性能上有所超越,同时速度提升2.3倍,模型体积缩小2.1倍,且仅使用了1/3的训练样本。在ImageNet零样本分类任务中,该模型达到74.4%的Top-1准确率,在38个数据集上的平均性能为63.7%,体现了出色的效率与性能平衡。
vit_base_patch16_clip_224.openai - CLIP:跨模态视觉语言理解模型
CLIPGithubHuggingface人工智能图像分类开源项目模型计算机视觉零样本学习
CLIP是OpenAI开发的视觉-语言预训练模型,在timm库中实现。它使用ViT-B/16 Transformer作为图像编码器,masked self-attention Transformer作为文本编码器,通过对比学习优化图像-文本对相似度。CLIP在零样本图像分类任务中展现出优秀的鲁棒性和泛化能力,但在细粒度分类和物体计数方面仍有局限。该模型主要面向AI研究人员,用于探索计算机视觉模型的能力和局限性。
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