論文の概要: Automating Video Thumbnails Selection and Generation with Multimodal and Multistage Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19825v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 16:04:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-03 07:49:40.708238
• Title: Automating Video Thumbnails Selection and Generation with Multimodal and Multistage Analysis
• Title（参考訳）: マルチモーダル・マルチステージ解析によるビデオサムネイルの選択と生成の自動化
• Authors: Elia Fantini,
• Abstract要約: この論文は、従来の放送コンテンツに対するビデオサムネイル選択を自動化する革新的なアプローチを提示している。 本手法は,サムネイルの多様性,代表的,審美的満足度に関する厳格な基準を定めている。 我々は、候補フレームを選択したり、新しい画像を生成することができる洗練された多段階パイプラインを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This thesis presents an innovative approach to automate video thumbnail selection for traditional broadcast content. Our methodology establishes stringent criteria for diverse, representative, and aesthetically pleasing thumbnails, considering factors like logo placement space, incorporation of vertical aspect ratios, and accurate recognition of facial identities and emotions. We introduce a sophisticated multistage pipeline that can select candidate frames or generate novel images by blending video elements or using diffusion models. The pipeline incorporates state-of-the-art models for various tasks, including downsampling, redundancy reduction, automated cropping, face recognition, closed-eye and emotion detection, shot scale and aesthetic prediction, segmentation, matting, and harmonization. It also leverages large language models and visual transformers for semantic consistency. A GUI tool facilitates rapid navigation of the pipeline's output. To evaluate our method, we conducted comprehensive experiments. In a study of 69 videos, 53.6% of our proposed sets included thumbnails chosen by professional designers, with 73.9% containing similar images. A survey of 82 participants showed a 45.77% preference for our method, compared to 37.99% for manually chosen thumbnails and 16.36% for an alternative method. Professional designers reported a 3.57-fold increase in valid candidates compared to the alternative method, confirming that our approach meets established criteria. In conclusion, our findings affirm that the proposed method accelerates thumbnail creation while maintaining high-quality standards and fostering greater user engagement.
• Abstract（参考訳）: この論文は、従来の放送コンテンツに対するビデオサムネイル選択を自動化する革新的なアプローチを提示している。 本手法は, ロゴ配置, 縦アスペクト比の導入, 顔のアイデンティティと感情の正確な認識など, サムネイルの多様性, 代表的, 美的満足度に関する厳密な基準を定めている。 ビデオ要素をブレンドしたり拡散モデルを用いて、候補フレームを選択したり、新しい画像を生成できる洗練された多段階パイプラインを導入する。 パイプラインには、ダウンサンプリング、冗長性低減、自動収穫、顔認識、閉じた目と感情の検出、ショットスケールと美的予測、セグメンテーション、マッティング、調和など、さまざまなタスクのための最先端モデルが含まれている。 また、意味的一貫性のために大きな言語モデルとビジュアルトランスフォーマーを利用する。 GUIツールはパイプラインの出力の迅速なナビゲーションを容易にする。 本手法を評価するため,包括的実験を行った。 69本の動画で、提案されたセットの53.6%はプロのデザイナーが選択したサムネイルを含んでおり、73.9%は同様の画像を含んでいる。 82人を対象にした調査では、この方法が45.77%、手動で選択したサムネイルが37.99%、代替法が16.36%であった。 プロのデザイナーは、代替手法に比べて有効候補が3.57倍増加し、我々のアプローチが確立された基準を満たしていることを確認した。 その結果,提案手法は,高品質な標準を維持しながらサムネイル生成を加速し,ユーザエンゲージメントを高めることが確認された。

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