短视频是一种以秒为计时单位，依托移动终端以生活化的文本逻辑、情感化的叙事手段、多元化的语境呈现，融合文字、语音、图像等素材，进行即时拍摄、实时编辑、同步分享，通过网络媒体传播的网络视频作品. 短视频既是一种网络视频作品，也是一种新型传播形式，还是一种网络文化现象. 近年来，以抖音、快手、秒拍、今日头条、小红书、腾讯微视、哔哩哔哩、火山小视频App为代表的短视频平台快速发展，为广大青年大学生获取知识信息、开阔视野眼界、交流生活经验、增强社会交往等提供了新的渠道和途径.

量子位 | 公众号 QbitAI. 号称“史上最强大的视频生成AI”诞生了. 一句提示词就能生成，主打一个高清、16:9电影画质. 超现实主义、动漫、奇幻……各种风格全包揽. 加入Discord社区立马就能玩. 知道《星际迷航》中的全息甲板吗. 知道Stable Diffusion、DALL-E或Midjourney吗.

本文作者系360奇舞团前端开发工程师. 本文介绍了如何结合 OpenAI Whisper、FFmpeg 和 TTS（Text-to-Speech）技术，以实现将视频翻译为其他语言并更换声音的过程. 我们将探讨如何使用 OpenAI Whisper 进行语音识别和翻译，然后使用 FFmpeg 提取视频音轨和处理视频，最后使用 TTS 技术生成新的语音并替换原视频的音轨.

荷兰阿姆斯特丹法庭命令成人视频网站 xHamster 删除所有未经被拍摄者同意发布的业余视频. 该裁决是 Expertise Bureau for Online Child Abuse（EOKM）投诉之后做出的. 阿姆斯特丹法庭给 xHamster 三周时间执行命令，删除所有未经同意发布的视频，否则它将面临每段视频每天最高 3.2 万美元的罚款.

今天我们要探讨一个非常热门的话题——如何使用ChatGPT和剪映快速制作抖音视频. 作为新一代的短视频创作平台，抖音已经成为了许多人表达自我、分享生活的舞台. 而在抖音这个竞争激烈的平台上，如何制作出吸引人的视频就显得尤为重要. 本文将向大家展示如何利用强大的AI工具ChatGPT和易用的剪映应用，轻松制作出高质量的抖音视频.

AI 在生成静态图像上取得了显著进步，Dall-E、Stable Diffusion 和 MidJourney 等服务能创造出逼真的令人惊叹的图像. 现在一家创业公司 Runway AI 开始进军生成式 AI 的下一个前沿——从文字描述生成视频. Runway 总部位于纽约，该公司周一宣布了 Gen 2 系统，能通过用户的几句文字提示生成简短视频.

YouTube 是仅次于谷歌的第二大热门网站. 在 2019 年 5 月，每分钟会有超过 500 小时的视频内容上传到该平台. 该视频共享平台有超过 20 亿的用户，每天有超过10亿小时的视频被播放，产生数十亿的浏览量. 本文会对 YouTube 使用的数据库和后端数据基础设施进行深入讲解，它们使得该视频平台能够存储如此巨量的数据，并能扩展至数十亿的用户.

之前介绍过 WebRTC，简单来说它是一个点对点的实时通讯技术，主要基于浏览器来实现音视频通信. 这项技术目前已经被广泛应用于实时视频通话，多人会议等场景. 不过 WebRTC 因为其过于优秀的表现，其应用范围已经不限于 Web 端，移动 App 也基本实现了 WebRTC 的 API. 在跨平台框架中，Flutter 和 React Native 都实现了对 WebRTC 的支持.

近年来，短视频行业不断崛起，不少企业都纷纷入局短视频行业. 但对于该行业的岗位管理，许多企业仍然不知道如何运营管理，制定相应的模板和结果，驱动员工自发成长，从中获取更大利益. 那么短视频运营的绩效应该如何制定. 近年来短视频行业快速崛起，市场规模持续扩大，加之疫情“宅家”的要求，间接加速了短视频用户规模的强势增长.

在文本图像生成器流行之后，Meta 宣布了文本视频生成器 Make-A-Video，可通过文本或图像提示生成视频内容. Meta 演示了利用一段文字描述或一幅静态图像生成视频的效果，比如一幅海龟图像在处理之后变成了海龟游泳视频. Make-A-Video 是基于现有的文本图像生成模型，如 OpenAI 的 DALL-E.

北京时间 9 月 21 日早间消息，谷歌旗下视频平台 YouTube 正试图在短视频市场上追赶 TikTok，为此该公司宣布，将开始向热门短视频创作者提供更大份额的广告收入. 在美国当地时间周二举行的“Made on YouTube，”年度创作者活动上，YouTube 首席产品官尼尔・莫汉（Neal Mohan）表示，从明年开始，该公司将拿出短视频收入的一部分，将其分给高点击量视频的创作者.

vivo短视频在视频推荐时需要对用户已经看过的视频进行过滤去重，避免给用户重复推荐同一个视频影响体验. 在一次推荐请求处理流程中，会基于用户兴趣进行视频召回，大约召回2000~10000条不等的视频，然后进行视频去重，过滤用户已经看过的视频，仅保留用户未观看过的视频进行排序，选取得分高的视频下发给用户.

FFMpeg读做“FF Mpeg”， “FF”指的是 “Fast Forward”，而“Mpeg”指的是 Moving Picture Experts Group（动态图像专家组）. 根据官方介绍，FFMpeg是一个完整的、跨平台的音频和视频录制、转换和流媒体解决方案. 简单来说，只要涉及 音视频开发，基本绕不开这个工具.

HLS 是 HTTP Live Streaming 的缩写，是苹果开发的一种基于 HTTP 的自适应比特率流媒体传输协议, 并于 2009 年. HLS 流媒体已经成为应用最广泛的实时视频协议. 它是一种将流分解成基于文件小段的格式, 可以通过 HTTP 下载，HLS 可以通过标准的 HTTP 或代理服务器等，这和基于 UDP 的协议（例如 RTP）不同.

有了吉宝之后，最近偶尔会上传她的视频到抖音上，为了让视频更好玩儿，开始利用空闲时间学习视频剪辑. 抖音官方有一个视频剪辑软件「剪映」，功能挺强大，因此，立个小目标，下半年持续学习输出它的使用笔记. 胖姐的迷糊小生活 一位自媒体妈妈，出了很多关于剪映的视频剪辑教程. B站/史上最精简最全的 剪映 教程【基础篇】 比较系统，但是介绍的比较基础，入门还可以.

在这种亟需深入理解视频内容的大背景下，不同的表征形态涌现. 其中embedding表征常用的方法包括多模态预训练模型、基于用户行为的deep match模型等等，集团内在这方面有大量优秀的工作，使用embedding表征视频内容最大的问题在于不可解释性，只能完成机器对视频的理解. 使用标签对内容进行表征的优势在于，标签是一种高度概括的自然语言，不仅完成了机器对视频内容的理解，同时完成了人到视频内容的理解.

憋了很久，终于打算开始切入这个话题了. 最近一直在思考，伴随着拉新成本越来越高，对于以视频为载体的内容平台而言，就需要更加细致的为新用户提供起到留存价值的内容，将新用户有效的激活、留存，让自己少花一些冤枉钱. 因此，新用户冷启动内容推荐变成为“拉新内卷”时代的重要议题. 通常意义下，我们所说的视频行业有按视频时长划分的如长视频、短视频还是最近奇奇怪怪硬炒作的“中视频”，也有按照版权形式进行划分如PPC（版权采买）、PGC（平台分成）、UGC等.

推荐系统的本质是信息过滤，多个信息漏斗将用户最感兴趣的内容逐步呈现在用户面前，如图1所示（《爱奇艺短视频推荐之粗排模型优化历程》）. 召回阶段作为首个漏斗从多个维度将海量视频中用户可能感兴趣的内容滤出交给后续排序技术处理，它直接决定着后续推荐结果的效果上限. 本文主要介绍爱奇艺随刻推荐团队多兴趣召回技术的发展历程.

IT之家2月14日消息 外媒 Neowin 报道，万维网联盟 (W3C)和互联网工程任务组 (IETF)宣布，网络实时通信 (WebRTC)现在是一个正式的网络标准，可以在网络上任何地方进行音频和视频通信. 虽然 WebRTC 才刚刚成为一个标准，但它已经被流行的网络浏览器支持多年. IT之家获悉，在技术层面上，WebRTC 是一个框架，允许开发人员将点对点的音频和视频聊天添加到他们的项目中.

群晖 Synology 最近发布了一款新硬件：本地视频监控解决方案. DVA3221，这是一台专门用来进行视频监控的机器，可以进行人脸识别、人员及车辆检测、人数统计、入侵检测. 那个买软件送硬件的群晖这次发布的是专有设备，其他群晖机器无法使用这几个功能. 智能办公室：监控人员出入，当非员工进入时，自动通知管理员.

又是一年一度的秋季校招开始了，以往的校招各个公司都会在公司现场或者学校现场安排学生进行现场面试. 但是今年由于疫情的原因，不允许让同学在现场进行一个面试，所以今年的面试形式就从线下转到了线上，面试形式的转变，但是我们考核学生的方式依旧没有转变. 校招的同学和社招的同学有很大的不同，他们没有丰富的工作经验，没有太多的项目经历，那么我们如何去衡量一个校招的同学呢.

工作时我常常需要把一个图片、视频或文本文件转换成其他格式，或者需要把一大堆同样后缀名的文件转换成其他格式，这时，再打开一个软件要么有点得不偿失，要么一个个点按非常繁琐. 几番寻找，我发现了下面这些全平台命令行工具，安装后，只要一行命令，就能搞定简单的文件格式转换. ImageMagick是一款几乎全能的图片处理套件，它能完成图片的创建、编辑、对比工作，当然，转换格式也不在话下.

系统越做越大，功能越加越多，我们是否有如下经历：. 一次小的需求，评估由此产生的影响成本超过开发需求本身. 系统几经交接或升级，接口文档丢失或跟代码严重不符. 每天疲于排查线上问题和修复线上数据，没有精力代码优化. 由于创建/开发/部署新服务的成本，不断的将无关的功能添加到臃肿的服务. 线上服务一个功能或者中间件的中断，导致整个系统不能提供服务.

一、背景介绍，短视频关注秒播. 近几年，短视频一直处于流量的风口，各大平台纷纷涉足. 不同的业务形态对技术有不同的述求，传统长视频关注的是减少播放中的卡顿，降低用户 seek 的耗时；直播关注的是如何保证实时性；而短视频关注的是秒播. 一是因为短视频通常只有十几秒，一是短视频的消费带有很大的探索性和随机性.

要避免因此而在公开报价拍卖会上付出愚蠢的价格，最佳的办法是巴菲特的简单做法：别去参加这些拍卖会. 我觉得它其实并不算互联网企业，而是重资产的竞争性毁灭型企业，就像曾经的伯克希尔纺织厂. 我们看到，从2015年开始，它的成本都远远大于收入，加上其他成本费用，更是连年亏损. 2019年收入290亿，亏损103亿.

刑法学教师罗翔，图片来源@bilibili. 文丨锋科技（ID：feng_keji）. 2020年的春天，在哔哩哔哩弹幕网（下称“B站”）上，“罗老师”火了，此罗老师不是罗永浩，而是一位名叫罗翔的中国政法大学教授. 从去年开始，罗翔老师的刑法讲课视频就上传到了B站，其风趣幽默但又不失正气的讲课风格，让原本只有法学生才会观看的法考视频，吸引了来了一大批非本专业的年轻人.

近几年视频成为了人们记录和分享生活的主要手段. 像抖音、快手等视频应用，越来越受到年轻人的喜爱. 无论是活跃用户的数量，还是用户的视频创作量，每年都在显著增加. 据相关统计，每分钟视频网站就要增加近400小时的内容[1]. 在这些新上传视频中，相似的视频往往不在少数. 如果能够检测出其中相似的视频，对实现.

导语 | 上个月，我有幸参与了腾讯视频国庆阅兵直播页面开发的相关工作，最终，累计观看2.38亿人次，经受住了高并发的考验. 在参于Glama框架的开发维护及平时基础建设相关讨论实践中，对高并发有一些部分实践心得，正好老友也想了解腾讯视频这边的经验，特撰写本文，对相关经验进行梳理总结，与大家探讨. （本文作者：Lucienduan，腾讯视频Web前端高级工程师）.

在LiveVideoStack线上交流分享中，新浪微博视频平台架构师曾诚分享了微博大规模视频处理如何应对多业务场景，大流量，高并发的挑战. 包括利用工作流式计算引擎实现场景动态配置，以及采用流式上传协议SVE来解决大流量高并发的问题等内容. 整理 / LiveVideoStack. 大家好，我叫曾诚，来自新浪微博视频平台.

最近写了个 Reddit 发帖辅助工具，因为涉及视频的上传及标注出处来源，所以一个简单的脚本可以大大减轻我的工作量，出于糙快猛的考虑，自然而然就是 Python 了. Reddit 上目前充斥着各种机器人账号，官方也非常支持这种行为，只要不是无意义的发言，机器人多了还能增加活跃度，吸引真人用户一起来各抒己见，比如说每周都有的一个“烦人的星期二”的帖子，就是大伙儿吐槽生活中种种烦心事的好地方，因此提供了一整套开发者 API ，同时 SDK 也不难找，这里有一个详尽的 列表，大家可以根据自己的语言喜好随意取用.