什么是视频嵌入（Video Embeddings）？ 视频嵌入是紧凑的数值表示，它们将视频的基本特征捕获到固定长度的向量中。与原始视频数据（例如，像素值）不同，嵌入将内容提炼成机器可以高效处理的形式，例如识别对象、场景或运动模式。例如，一段狗玩捡球的视频可能会被编码成一个向量，其中的维度对应于“动物”、“户外场景”或“快速移动”等属性。这些嵌入可以在不直接分析原始视频数据的情况下实现相似性比较、聚类或分类等任务。
如何生成视频嵌入？ 视频嵌入通常使用深度学习模型创建，这些模型经过训练用于提取空间（视觉）和时间（运动相关）特征。一种常见的方法是使用卷积神经网络（CNNs）处理单个帧（如 ResNet）以捕获视觉细节，然后使用 3D CNN、循环神经网络（RNNs）或 Transformer 等方法聚合跨时间帧级别的特征。例如，模型可以从视频中采样 16 帧，将每一帧通过一个 CNN，并使用 Transformer 来建模特征随时间演变的方式。像 SlowFast 或 CLIP-ViT 这样的预训练模型通常会在特定任务上进行微调以提高相关性。
实际考量和示例 开发人员通常使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架以及预构建的视频模型。例如，I3D（膨胀 3D 卷积网络）架构通过将 2D CNN 扩展到 3D 来处理视频片段以捕获运动。另一种方法是使用自监督学习：模型可以预测缺失的帧或对比正/负视频对，以便在没有标签数据的情况下学习嵌入。在实践中，嵌入可以在实时生成，用于内容审核（标记暴力场景）或检索（在数据库中查找相似视频）等应用。像 OpenCV 或 decord 这样的库有助于处理帧提取，而 ONNX 或 TensorRT 则优化推理速度。