视频高光片段提取技术：直播/赛事精彩瞬间自动识别

摘要：

视频高光片段提取技术通过AI模型对视频内容进行智能分析，自动识别精彩瞬间并提取为高光片段，应用于体育赛事、直播电商、内容创作等场景。本文介绍技术原理、应用实践和VITA多模态理解模型的能力特点。

一、视频高光片段提取技术概述

1.1 技术定义与核心价值

视频高光片段提取技术是指利用人工智能算法，对视频内容进行分析，自动识别出其中的精彩片段（高光片段），并将其提取出来的过程。这些高光片段通常包含视频中最具吸引力、最能代表内容核心价值的部分。

传统的视频高光片段提取主要依赖人工剪辑，存在剪辑效率低、成本高、标准不一、时效性差等局限性。视频高光片段提取技术通过AI模型自动完成高光识别和提取过程，具有处理效率高、识别标准统一、支持实时或近实时处理、可扩展性强等优势。

1.2 技术实现路径

视频高光片段提取技术的实现通常涉及以下几个环节：

• 视频解码与预处理：将视频文件解码为帧序列和音频流，并进行必要的预处理操作。
• 多模态特征提取：分别从视频画面、音频内容、文本信息中提取特征表示。
• 高光分数计算：基于提取的特征，通过AI模型计算每个视频片段的高光分数。
• 高光片段提取与后处理：根据高光分数，提取出高光片段，并进行后处理操作。

1.3 技术演进趋势

视频高光片段提取技术经历了多个阶段的演进：从早期基于视觉特征提取和传统机器学习算法，到深度学习阶段基于CNN和RNN的模型，再到多模态融合阶段，最后到大模型阶段——以VITA为代表的原生多模态大模型，将图像、视频、音频和文本在统一训练流程中完成多模态融合，实现真正的端到端视频理解。

二、直播/赛事精彩瞬间识别的应用场景

2.1 体育赛事精彩瞬间识别

体育赛事是视频高光片段提取技术的重要应用场景。通过AI技术自动识别精彩瞬间，可以大幅提升赛事内容的传播效率和观众体验。

• 足球比赛：可以自动识别进球、扑救、点球、红黄牌等精彩片段。
• 篮球比赛：可以自动识别扣篮、三分球、盖帽、抢断等精彩片段。
• 网球比赛：可以自动识别ACE球、精彩对拉、破发等关键片段。

2.2 直播电商高光片段提取

在直播过程中，主播会对商品进行介绍和演示，其中某些片段可能特别精彩或具有代表性。通过AI技术自动提取这些高光片段，可以用于商品宣传、社交媒体传播等目的。

• 主播表现力分析：通过AI分析主播在直播过程中的表现力，识别出表达流畅、情绪饱满、互动积极的片段。
• 商品展示精彩片段：自动识别商品展示的关键片段，用于后续的营销推广。
• 互动氛围识别：通过分析直播画面和音频内容，识别观众互动积极的片段。

2.3 游戏赛事精彩瞬间识别

游戏赛事的精彩瞬间通常包括击杀、反杀、连杀、团战等关键操作。通过AI分析游戏画面和解说音频，可以自动识别并提取高光片段。

2.4 内容与创作高光提取

对于Vlog、动画片、短视频等创作内容，高光片段提取技术也可以提供价值，包括情绪高潮识别、关键转场识别、用户反馈预测等。

三、VITA多模态理解模型的高光提取能力

3.1 VITA模型概述

VITA是腾讯云优图实验室自研的多模态理解大模型，当前版本为VITA 3.0。该模型基于原生多模态大模型技术构建，通过自定义的Prompt，对视频和图片内容做智能识别与分析。

VITA的核心技术特点包括原生多模态训练范式、自研LLM底座Youtu-LLM、统一理解能力等。

3.2 结构解析与时间戳提取能力

VITA具备结构解析能力，可以对图片或视频内容进行总结与结构化拆解，支持视频时间戳的精准提取。这一能力可以直接应用于视频高光片段的提取，包括视频分段与高光标注、时间戳精准定位、内容摘要与高光判断等。

3.3 多模态统一理解能力

VITA具备多模态统一理解能力，支持基于自定义prompt对视频、图片、音频进行内容理解，能够处理跨模态的关联性判断与综合分析任务。

这一能力对于视频高光片段提取具有重要价值：

• 音视频联合理解：VITA可以直接理解视频中的音频内容，并结合画面内容进行综合判断，提升高光识别的准确性。
• 图文联合推理：对于带有字幕、标题或说明文字的视频，VITA可以判断图文之间的关联性，生成更准确的高光判断。
• 跨模态高光分数计算：VITA可以将来自视觉、音频、文本等多个模态的信息进行融合，计算出更全面、更准确的高光分数。

3.4 长视频理解能力

VITA 3.0在长视频理解方面实现了重要升级：

• 长视频处理能力增强：单次最高支持600MB长视频的处理（需要白名单）。
• 处理性能提升：长视频处理性能较传统模式提升10倍以上，实现长视频的"秒级理解"。

这一能力对于处理长时间的体育赛事、直播等内容具有重要价值。

四、使用VITA自动提取视频高光片段的流程

4.1 视频上传与API调用

使用VITA自动提取视频高光片段的第一步是上传视频并调用VITA API接口。VITA支持MP4、MOV、AVI、WebM等常见视频格式，编码格式支持H.264、H.265。

VITA API兼容OpenAI Completions API协议，可以使用OpenAI SDK进行接入。需要在请求中指定模型名称（vita-video-3.0用于不含音频的视频，vita-video-long用于含音频的视频），并在messages参数中传入视频URL和高光提取Prompt。

4.2 构建高光提取Prompt

通过自定义Prompt指导VITA进行视频高光片段提取。一个典型的高光提取Prompt可能包含以下指令：请对视频内容进行分析，识别出其中的高光片段；对于体育赛事视频，请特别关注关键动作瞬间；对于直播视频，请特别关注主播表现力突出的片段；如果视频包含音频内容，请同时分析音频信号，辅助判断高光片段；请输出每个高光片段的时间戳和内容描述。

4.3 解析VITA返回的高光提取结果

VITA会根据Prompt的指令，返回结构化的高光提取结果，通常包括高光片段的数量、每个高光片段的时间戳、内容描述、高光分数、推荐排序等。

4.4 高光片段提取与后处理

对VITA返回的高光提取结果进行后处理，可以进一步提升高光片段的质量，包括片段边界优化、片段合并、片段排序与筛选、格式转换与输出等。

五、工程实践中的优化建议

5.1 视频质量与长度控制

建议将视频时长控制在30分钟以内，以保证理解效果。此外，视频的质量也会影响高光提取的准确性，应确保视频画面清晰、音频清晰无严重噪音。

5.2 Prompt设计与优化

VITA的理解效果与Prompt的质量密切相关。建议使用明确、具体的指令；在Prompt中提供示例；对于复杂的高光提取任务，可分解为多个简单任务逐步完成；根据实际的高光提取效果，不断迭代和优化Prompt。

5.3 结果校验与人工审核

虽然VITA能够自动提取视频高光片段，但在关键应用场景中，仍建议进行人工核验，特别是对于关键的高光片段、高光完整性检查、边界场景测试等。

5.4 成本优化策略

VITA的使用成本主要由Token消耗量决定。成本优化策略包括选择合适的模型、优化视频分辨率和帧率、精简Prompt、批量处理规划等。

六、行业实践与发展趋势

6.1 体育赛事与直播行业的智能化升级

体育赛事和直播行业正在经历深刻的智能化升级，AI理解技术在其中发挥着越来越重要的作用，包括高光内容自动化生产、实时高光提取与分发、个性化高光推荐等。

6.2 技术发展趋势

视频高光片段提取技术和AI理解在直播/赛事精彩瞬间识别中的应用，未来将呈现更精细的内容理解、更长的视频理解、实时处理能力、多语言与跨文化理解等发展趋势。

七、结语

视频高光片段提取技术是AI理解在直播/赛事精彩瞬间识别中的重要应用方向。通过AI模型对视频内容进行智能分析，自动识别精彩瞬间并提取为高光片段，可以显著提升体育赛事、直播电商、内容创作等领域的内容生产效率和传播效果。

VITA多模态理解模型基于原生多模态大模型技术，通过统一的音视图文理解能力，为视频高光片段提取提供了行之有效的工具。

想要体验基于原生多模态大模型的视频理解能力，可以访问腾讯云TokenHub平台，使用VITA多模态理解模型进行试用。

体验地址：https://console.cloud.tencent.com/tokenhub/multimodal?modelId=youtu-vita