以下为您推荐能读取视频并总结视频内容的 AI 工具及方法:
您可以根据实际需求选择使用。
除了聊天内容之外,我们还能让AI总结整理各种文章(文章不超过2w字,否则就超出token了)例如,我复制了我的一篇文章给它总结:打开后直接全选复制全文,然后粘贴发送给GPTs,它就开始总结了,很方便,GPT4它能识别出哪些部分属于重点内容。[heading3]2、B站视频[content]你可能会疑惑,GPT不是无法处理视频内容吗,这是怎么做到的?答案是视频字幕。我用这个视频举例:https://www.bilibili.com/video/BV1VL411U7MU/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=e05ea46c768d112737bc19e721da8967打开这个视频,如果你能在视频栏下面有一个字幕按钮,说明这个视频作者已经上传了字幕或者后台适配了AI字幕。那我们把这些字幕弄下来,再发给AI执行内容总结任务,是不是就达到了总结视频的效果?是的,目前大部分用AI总结视频的工具/插件/应用都是这么干的。那接下来的卡点就是,怎么把字幕文字内容给提取出来,用语音转文字?不,效率太低了。像这种有字幕的视频,我们可以装一个油猴脚本:[Bilibili CC字幕工具](https://greasyfork.org/zh-CN/scripts/378513-bilibili-cc%E5%AD%97%E5%B9%95%E5%B7%A5%E5%85%B7)安装之后,刷新浏览器,点击字幕,你会看到多出一个“下载”按钮点击下载按钮,会弹出下面这个窗口,你可以选择多种字幕格式,带时间的或者不带时间的:接下来,还是老办法,将字文字内容全选复制发送给GPTs即可。当然,总结完视频内容之后你继续向AI提问更多细节内容或者与它探讨视频内容。
视频内容分析模型,上传视频后可以生成视频内容的文本描述。来源:[https://huggingface.co/spaces/nateraw/lavila](https://huggingface.co/spaces/nateraw/lavila)适用于Google表格的无代码机器学习插件。来源:[https://twitter.com/CyrusShepard/status/1601303833518317569](https://twitter.com/CyrusShepard/status/1601303833518317569)对Chat GPT二次封装的产品,可以访问互联网数据以及支持直接生成图片。来源:[https://writesonic.com/chat](https://writesonic.com/chat)Luma Imagine 3D-一种用文本创建3D的新方法。来源:[https://captures.lumalabs.ai/imagine](https://captures.lumalabs.ai/imagine)一个浏览器插件,可以用AI读取你的邮件内容并帮你生成回复。来源:[https://twitter.com/saviomartin7/status/1602544503335837698](https://twitter.com/saviomartin7/status/1602544503335837698)Luma Imagine 3D-通过文本创建3D模型。来源:[https://captures.lumalabs.ai/imagine](https://captures.lumalabs.ai/imagine)RF Diffusion模型,帮助设计蛋白质结构的扩散模型。来源:[https://stephanheijl.com/rfdiffusion.html](https://stephanheijl.com/rfdiffusion.html)PubMed GPT:生物医学文本的特定领域大型语言模型。来源:[https://www.mosaicml.com/blog/introducing-pubmed-gpt](https://www.mosaicml.com/blog/introducing-pubmed-gpt)
/1721781704845914459|文本|标签|备注|附件||-|-|-|-||体育解说||足球比赛的AI全解说。当很多人还沉浸在OpenAI DevDay带来的兴奋总结发布会亮点时,有开发者已经利用此次升级的API做了个足球比赛视频的全Al解说。解说词可不是人写的,而是AI自己看视频总结出来的。<br><br>1、提取视频帧:<br><br>•使用OpenCV初始化视频文件的读取。<br>•遍历视频,逐帧处理,并将每一帧编码为base64格式以供处理。<br><br>2、构建描述提示:<br><br>•创建一个结构化的提示,角色为“用户”,包含视频描述的请求,并包括一部分编码的base64视频帧(例如,每十帧取一帧)。<br>•定义GPT请求的参数,如模型(“gpt-4-vision-preview”),提示信息,API密钥和最大令牌限制。<br><br>3、发送GPT请求:<br><br>•使用定义的参||分享并发现OpenAI提供的最佳G