<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p><span style="font-size:28px;"><strong><span style="color:#FFFFFF;"><span style="background-color:#B22222;"> ML實例1 </span></span> 自動生成客製化封面</strong></span></p>
<p class="rtecenter"><span style="font-size:28px;"><strong><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E5%9C%961-%E7%AF%84%E4%BE%8B1-%E8%87%AA%E5%8B%95%E7%94%9F%E6%88%90%E5%B0%81%E9%9D%A2.png" style="width: 569px;" /></strong></span></p>
<p><span style="color:#696969;"><span style="font-size:18px;"><strong>Netflix每一部影集的封面圖片,都是高度個人化的客製設計,甚至每一個人看到的封面可能不一樣,正是靠ML來產生吸引不同類型觀眾喜好的封面設計。</strong></span><span style="font-size:14px;">圖片來源/Netflix</span></span></p>
<p><strong style="font-size: 28px;"><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><span style="background-color: rgb(178, 34, 34);"> ML實例2 </span></span></strong><span style="font-size:28px;"><strong> 自動辨識畫面語意標籤</strong></span></p>
<p class="rtecenter"><span style="font-size:28px;"><strong><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E5%9C%962-%E7%AF%84%E4%BE%8B2-%E8%B6%85%E5%BC%B7%E7%95%AB%E9%9D%A2%E7%90%86%E8%A7%A3%E6%A8%99%E8%A8%98.png" style="width: 600px;" /></strong></span></p>
<p><span style="font-size:18px;"><span style="color:#696969;"><strong>借助物件偵測ML技術,不只可以辨識出畫面中不同的物件,Netflix還能辨識物件名稱或行為,作為語意搜尋之用,例如可以快速找出艾蜜莉嘟嘴畫面。</strong></span></span><span style="color: rgb(105, 105, 105); font-size: 14px;">圖片來源/Netflix</span></p>
<p><strong style="font-size: 28px;"><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><span style="background-color: rgb(178, 34, 34);"> ML實例3 </span></span></strong><span style="font-size:28px;"><strong> 快速搜尋關鍵對白影片</strong></span></p>
<p class="rtecenter"><span style="font-size:28px;"><strong><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E7%AF%84%E4%BE%8B3-%E6%90%9C%E5%B0%8B%E7%89%B9%E5%AE%9A%E5%8F%B0%E8%A9%9E%E7%9A%84%E5%BD%B1%E7%89%87%E6%AE%B5%E8%90%BD.png" style="width: 600px;" /></strong></span></p>
<p><span style="color:#696969;"><span style="font-size:18px;"><strong>透過ML技術可以辨識出一部影片中,不同對白的影片段落以及不同場景的段落,例如圖中影片有17個說出「Thank you」的影片段落,可供剪輯師搭配來設計創意預告片。</strong></span></span><span style="color: rgb(105, 105, 105); font-size: 14px;">圖片來源/Netflix</span></p>
<p><strong style="font-size: 28px;"><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><span style="background-color: rgb(178, 34, 34);"> ML實例4 </span></span></strong><span style="font-size:28px;"><strong> 快速搜尋同類畫面構成</strong></span></p>
<p class="rtecenter"><span style="font-size:28px;"><strong><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E5%9C%964-%E7%AF%84%E4%BE%8B4-%E6%90%9C%E5%B0%8B%E9%A1%9E%E4%BC%BC%E7%95%AB%E9%9D%A2%E6%A7%8B%E6%88%90.png" style="width: 600px;" /></strong></span></p>
<p><span style="color:#696969;"><span style="font-size:18px;"><strong>Netflix常用的預告片手法是用ML搜尋不同影片段落中的同一類畫面,組合成一連串快速切換的短片,例如都是主角中距離鏡頭開口說話的場景,來凸顯戲劇張力。</strong></span></span><span style="color: rgb(105, 105, 105); font-size: 14px;">圖片來源/Netflix</span></p>
<p><strong style="font-size: 28px;"><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><span style="background-color: rgb(178, 34, 34);"> ML實例5 </span></span></strong><span style="font-size:28px;"><strong> 直接用影片來找相似影片</strong></span></p>
<p class="rtecenter"><span style="font-size:28px;"><strong><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E5%9C%965-%E7%AF%84%E4%BE%8B5-%E9%8F%A1%E9%A0%AD%E6%89%BE%E9%8F%A1%E9%A0%AD.png" style="width: 600px;" /></strong></span></p>
<p><span style="font-size:18px;"><span style="color:#696969;"><strong>預告片剪接師除了輸入文字來尋找想要的素材,還可以透過ML來進行影片內容比對,直接輸入一段影片,來找出同類型的影片。圖中例子為在廚師競賽劇集中,輸入一道菜的影片,可以找出其他道菜的登場影片。</strong></span></span><span style="color: rgb(105, 105, 105); font-size: 14px;">圖片來源/Netflix</span></p>
<p><strong style="font-size: 28px;"><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><span style="background-color: rgb(178, 34, 34);"> ML實例6 </span></span></strong><span style="font-size:28px;"><strong> 自動產生精華短片</strong></span></p>
<p class="rtecenter"><span style="font-size:28px;"><strong><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E5%9C%966-%E7%AF%84%E4%BE%8B6-%E8%87%AA%E5%8B%95%E7%94%A2%E7%94%9F%E7%B2%BE%E8%8F%AF%E7%9F%AD%E7%89%87.png" style="width: 600px;" /></strong></span></p>
<p><span style="font-size:18px;"><strong><span style="color:#696969;">透過ML建立影片內容的大量語意標籤,不只可用於搜尋,還能用來自動產生精華短片,可以呼叫「重要對白」演算法,指定影片時間後,ML就能自動挑出匹配主題的段落來產生精華短片。</span></strong></span><span style="color: rgb(105, 105, 105); font-size: 14px;">圖片來源/Netflix</span></p>
<p><strong style="font-size: 28px;"><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><span style="background-color: rgb(178, 34, 34);"> ML實例7 </span></span></strong><span style="font-size:28px;"><strong> 分析光流自動生成動作短片</strong></span></p>
<p class="rtecenter"><span style="font-size:28px;"><strong><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E5%9C%967-%E7%AF%84%E4%BE%8B7-%E5%BD%B1%E7%89%87%E5%85%89%E6%B5%81%E5%8C%B9%E9%85%8D%E5%89%AA%E6%8E%A5.png" style="width: 600px;" /></strong></span></p>
<p><span style="font-size:18px;"><span style="color:#696969;"><strong>Netflix預告片中有一種手法,可以將同一種畫面移動形式,例如都是由左到右的不同鏡頭,組合成一段同樣鏡頭移動方向,但是畫面不段切換的動作短片,就是靠光流ML分析來自動產生。</strong></span></span><span style="color: rgb(105, 105, 105); font-size: 14px;">圖片來源/Netflix</span></p>
<p><strong style="font-size: 28px;"><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><span style="background-color: rgb(178, 34, 34);"> ML實例8 </span></span></strong><span style="font-size:28px;"><strong> 自動計算影片內容的屬性矩陣</strong></span></p>
<p class="rtecenter"><span style="font-size:28px;"><strong><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E5%9C%968-%20%E7%AF%84%E4%BE%8B8-%E5%BD%B1%E7%89%87%E5%B1%AC%E6%80%A7%E5%88%86%E5%B8%83%E7%9F%A9%E9%99%A3.png" style="width: 600px;" /></strong></span></p>
<p><span style="font-size:18px;"><strong><span style="color:#696969;">Netflix可以用ML來計算一支影片在不同類型(動作片、戲劇片、紀錄片等)和不同場景屬性(煽情鏡頭、音樂性、搞笑情節、視覺衝擊鏡頭、人物登場鏡頭)的強度分數,作為後續推薦、搜尋、自動匹配之用。</span></strong></span><span style="color: rgb(105, 105, 105); font-size: 14px;">圖片來源/Netflix</span></p>
<p><a href="https://www.ithome.com.tw/article/156412" target="_blank"><span style="color:#FFFFFF;"><span style="font-size:20px;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 相關報導 </span></strong></span></span><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/styles/picture_size_large/public/1125-feng_mian_gu_shi_-1_open-960x420_kao_bei_.jpg?itok=Kr8bXw1N" style="width: 550px;" /></a></p>
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