Vídeo a la carta

Tencent Cloud Video on Demand (VOD) se basa en años de experiencia técnica y desarrollo de infraestructura de Tencent, ofreciendo a los usuarios que necesitan aplicaciones de audio y video una solución integral de Plataforma de Video como Servicio (VPaaS). Esta solución integra servicios como captura y carga de audio/video, almacenamiento, transcodificación automatizada, reproducción acelerada, gestión de recursos multimedia y comunicación de audio/video. Cloud VOD aprovecha sus funciones de publicación de video flexibles, rápidas y de alta calidad, así como la capacidad de desarrollar rápidamente capacidades de publicación de video estables y confiables. Esto permite a los usuarios centrarse en su negocio principal, seleccionar los servicios correspondientes bajo demanda y responder con agilidad a los cambios del mercado. Como producto VOD consolidado, Video on Demand (VOD) utiliza más de 2800 nodos de aceleración de CDN globales y más de 50 regiones de almacenamiento para lograr una cobertura global y una distribución eficiente de recursos multimedia. Media Upload admite diversos métodos, incluyendo SDK multipunto, cargas reanudables y aceleración QUIC, logrando una tasa de éxito de carga del 99.5% incluso en condiciones de red deficientes. El Procesamiento de Medios abarca docenas de funciones como transcodificación, edición y captura de pantalla, y es compatible con formatos avanzados como H.266 y AV1. La Transcodificación Ultra HD optimiza dinámicamente los parámetros mediante algoritmos de IA, lo que garantiza la calidad del video y ahorra hasta un 50% en ancho de banda y costos de almacenamiento. El Reconocimiento de Contenido con IA ofrece capacidades precisas como detección de contenido prohibido, reconocimiento de caracteres y conversión de voz a texto, lo que facilita la moderación de contenido y las recomendaciones personalizadas. Ya sea para la creación y distribución de contenido en plataformas de videos cortos, el almacenamiento de cursos y el acceso bajo demanda para instituciones educativas, o para operaciones de videos largos para medios de difusión, el Video a Demanda (VOD) puede aprovechar la estabilidad de la Carga de Medios, la integralidad del Procesamiento de Medios, la rentabilidad de la Transcodificación Ultra HD y la inteligencia del Reconocimiento de Contenido con IA para convertirse en el soporte fundamental para la digitalización de las empresas de medios. Además, la profunda sinergia entre el Reconocimiento de Contenido con IA y el Procesamiento de Medios amplía significativamente la cobertura de escenarios y la eficiencia operativa del Video a Demanda (VOD).

Preguntas frecuentes

P: Como motor inteligente principal, ¿cómo se integra el Reconocimiento de Contenido con IA con el Procesamiento de Medios y la Transcodificación Ultra HD para satisfacer las necesidades básicas del Video Bajo Demanda (VOD) y la Subida de Medios? ¿Cuáles son sus ventajas técnicas?

A: Centrado en "Análisis Preciso + Coordinación Inteligente" AI Content Recognition proporciona soporte de datos para dos capacidades principales, consolidando la base del servicio de Video on Demand (VOD). En primer lugar, al realizar reconocimiento en tiempo real en el contenido de audio y video durante la Carga de Medios, proporciona dirección precisa para el Procesamiento de Medios. Por ejemplo, puede etiquetar automáticamente clips destacados para ayudar a la edición o detectar tipos de contenido para adaptar los parámetros de transcodificación. Simultáneamente, se coordina con Ultra HD Transcoding para ajustar dinámicamente las tasas de bits según la complejidad del contenido, logrando "calidad sin pérdidas + máxima reducción de costos." En segundo lugar, permite el preprocesamiento durante la etapa de Carga de Medios, detectando automáticamente los riesgos de cumplimiento y la compatibilidad de formato del contenido cargado. Esto intercepta contenido prohibido de forma temprana y optimiza la adaptación de formato, asegurando un Procesamiento y distribución de Medios posterior sin problemas. Las ventajas técnicas se evidencian en dos aspectos: Primero, reducción de costos y aumento de eficiencia + empoderamiento preciso: el reconocimiento de contenido con IA reemplaza el análisis y la moderación manual de contenido, lo que mejora significativamente la eficiencia operativa general del video bajo demanda (VOD), a la vez que proporciona una guía de optimización basada en datos para el procesamiento de medios y la transcodificación Ultra HD. Segundo, adaptación flexible a múltiples escenarios: satisface las necesidades de procesamiento rápido en la creación de videos cortos, a la vez que facilita la moderación exhaustiva y la optimización de la transcodificación para videos largos, adaptándose a diferentes escenarios de la industria mediante modelos de reconocimiento personalizados.

P: ¿Cuál es la principal sinergia entre la carga y el procesamiento de contenido multimedia? ¿Cómo se pueden aprovechar la transcodificación Ultra HD y el reconocimiento de contenido por IA para fortalecer la competitividad del video bajo demanda (VOD)?

A: Su valor sinérgico principal reside en el empoderamiento de extremo a extremo de "Ingesta eficiente + Procesamiento preciso", abordando los puntos críticos de VOD de "cargas engorrosas y procesamiento ineficiente"." Media Upload rompe las barreras para el acceso y transmisión de múltiples dispositivos en redes deficientes, lo que permite una rápida ingesta de activos multimedia. Media Processing proporciona capacidades integrales de optimización de contenido, asegurando que los recursos ingestados satisfagan las diversas necesidades de distribución. Su combinación eleva el Video on Demand (VOD) de un "servicio de almacenamiento simple" a una "plataforma de procesamiento inteligente"." Su sinergia con Ultra HD Transcoding y AI Content Recognition mejora significativamente la competitividad del Video on Demand (VOD): Ultra HD Transcoding hace que la ventaja de costo del Procesamiento multimedia sea más prominente al realizar una transcodificación de alta calidad y baja tasa de bits durante la fase de procesamiento multimedia, reduciendo los costos de distribución posteriores. AI Content Recognition proporciona una guía inteligente para el Procesamiento multimedia, como reconocer automáticamente el estilo del contenido para aplicar filtros adecuados o detectar defectos de calidad para optimizar los parámetros de procesamiento. También hace que el preprocesamiento durante la carga de contenido sea más inteligente, evitando de forma proactiva riesgos de cumplimiento normativo y problemas de formato. Esta combinación de ingesta eficiente + procesamiento preciso + reducción inteligente de costos + garantía de cumplimiento normativo fortalece la competitividad del video bajo demanda (VOD) en el mercado.

P: ¿Cómo soluciona la transcodificación Ultra HD el problema de equilibrar el coste y la experiencia en el VOD multimedia? ¿Qué beneficios aporta su sinergia con el vídeo bajo demanda (VOD) y la carga de contenido multimedia al procesamiento multimedia y al reconocimiento de contenido por IA?

A: El valor principal de la transcodificación Ultra HD reside en la optimización bidireccional de la calidad y el costo, solucionando el problema tradicional de la transcodificación, donde a menudo se debe elegir entre mala calidad o alto costo. Al usar algoritmos de IA para analizar las características del contenido multimedia en tiempo real y ajustar dinámicamente los parámetros de codificación, se pueden reducir los costos de ancho de banda y almacenamiento hasta en un 50%, manteniendo o incluso mejorando la calidad del video. Su sinergia con los dos componentes principales aporta ganancias significativas a las capacidades específicas del escenario: al trabajar con video a pedido (VOD) y carga de medios, la transcodificación Ultra HD puede conectarse a transmisiones en tiempo real desde la carga de medios, logrando una integración perfecta entre la carga y la transcodificación y acortando el ciclo de publicación de contenido. Simultáneamente, proporciona al procesamiento de medios materiales fuente optimizados y de alta calidad, mejorando los resultados de la edición, el empalme y otras tareas de procesamiento. Para el reconocimiento de contenido con IA, los materiales HD transcodificados de baja tasa de bits reducen el consumo de recursos computacionales durante el proceso de reconocimiento y mejoran la precisión del reconocimiento. Por ejemplo, unas imágenes más nítidas permiten un reconocimiento de caracteres más preciso y la detección de contenido prohibido. Además, la interacción entre la transcodificación Ultra HD y el reconocimiento de contenido por IA permite optimizar las estrategias de transcodificación según los resultados del reconocimiento, lo que permite que la salida de transcodificación para diferentes tipos de contenido se adapte mejor a las necesidades específicas. Esta sinergia aumenta la eficiencia y la calidad del procesamiento de medios, y aumenta la precisión y la eficiencia del reconocimiento de contenido por IA, consolidando el vídeo bajo demanda (VOD) como la solución VOD preferida que equilibra la experiencia y el coste.