对视频进行字幕提取

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。

SVD专门强调了数据集整编对模型性能的关键作用。他们使用了一个剪辑检测流程来从每段视频获得更多剪辑，然后对其使用三个不同的字幕标注器模型：(1)用于中间帧的CoCa，(2)用于视频字幕的V-BLIP，(3)基于前两个标注使用LLM来进行标注。然后他们还能继续提升视频数据集，其做法包括移除运动更少的视频片段（通过以2 fps速度计算低光流分数进行过滤）、清除过多的文本（使用光学字符识别来识别具有大量文本的视频）、清除看起来不够美的视频（使用CLIP嵌入标注每段视频的第一帧、中间帧和最后帧并计算美学分数和文本-图像相似度）。实验表明，使用经过过滤的更高质量的数据集能得到更好的模型质量，即便这个数据集要小得多。对于首先生成远距离关键帧然后再使用时间超分辨率进行插值的方法，其中的关键挑战是如何维持高质量的时间一致性。Bar-Tal et al.在2024年提出的Lumiere则是采用了一种时空U-Net（STUNet）架构，其可在单次通过中一次性生成整段时间上持续的视频，这样就无需依赖TSR（时间超分辨率）组件了。STUNet会在时间和空间维度上对视频进行下采样，因此会在一个紧凑的时间-空间隐空间内具备很高的计算成本。图12：Lumiere无需TSR（时间超分辨率）模型。由于内存限制，经过扩展的SSR网络可以仅使用视频的短片段，因此SSR模型可以使用较短但重叠的视频片段集。

关于视频自动字幕工具，我为您找到了几个推荐选项：1.Reccloud：这是一个免费的在线AI字幕生成工具，可以直接上传视频进行精准识别，并且可以对识别的字幕进行翻译，自动生成双语字幕。它声称已经处理了1.2亿+视频，识别准确率接近100%。2.绘影字幕：这是一个一站式专业视频自动字幕编辑器，提供简单、准确、快速的字幕制作和翻译服务。它支持95种语言，并且有98%的超高准确率。此外，用户还可以自定义视频字幕样式，包括字体、颜色、大小、位置等。3.Arctime：这是一款可以对视频语音自动识别并转换为字幕的工具，甚至支持自动打轴。它支持Windows和Linux等主流平台，并且支持SRT和ASS等字幕功能。4.网易见外：这是一个国内知名的语音平台，支持视频智能字幕功能，转换的正确率比较高，并且支持音频转写功能。以上工具各有特点，您可以根据自己的需求选择最适合您的视频自动字幕工具。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。