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使用Amazon Nova模型实现自动化视频高光剪辑
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原文中文，约22800字，阅读约需55分钟。
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内容提要
本方案利用Amazon的Nova多模态模型，实现视频高光识别与剪辑。通过视觉-语言模型（VLM）理解视频，输出高光片段时间点，并结合多模态嵌入模型（MME）进行语义匹配，以提高识别准确性，适用于多种视频场景。
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关键要点
- 本方案利用Amazon的Nova多模态模型，实现视频高光识别与剪辑。
- 通过视觉-语言模型（VLM）理解视频，输出高光片段时间点。
- 结合多模态嵌入模型（MME）进行语义匹配，提高识别准确性。
- 方案概述包括纯VLM和VLM+MME两种方法。
- 纯VLM直接对完整视频进行理解，输出高光片段的开始和结束时间点。
- VLM+MME方案通过生成视频摘要和视频嵌入表示，进行高光片段定位。
- Nova理解类模型和多模态嵌入模型支持多种格式的输入与输出。
- Nova Lite和Nova Pro是高性价比的多模态理解模型，适合企业级应用。
- 通过切片策略提升时间戳定位精度和高光识别准确率。
- VLM+MME方案结合语义摘要与嵌入检索，适用于跨视频剪辑需求。
- 历史素材驱动的模板化高光生成可提高剪辑效率。
- 背景音乐、转场动画、字幕等效果可实现自动化处理。
- 该方案适用于多种视频场景，如体育直播、游戏录像等。
- Amazon Nova模型现已在Amazon Bedrock上线，提供高效的生成式AI应用。
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