信号処理と深層学習に基づいたマルチモーダル技術を用いてゲームビデオ動画の中のビジュアルやオーディオ、テキストなどモーダル情報を分析した上、深層学習に基づいた時系列モデリング技術を用いてビデオ動画内の高度なセマンティック情報のモデリングをすることでゲームビデオ動画の内容を理解します。さらに、見事なアクションやイベントを検知してビデオクリップ集を自動的に作成します。
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汎用ゲームイベント検知設定をもとに、ユーザーはゲームのルールによってキーイベントの検知設定をカスタマイズし、必要に応じてビデオの長さを自ら設定することで、さまざまなシステムに便利に接続できます。
ゲーム内容の認識、見事なイベントのビデオ編集、名シーンクリップ集作成、各階層のタグの生成を自動的にできるため、手動操作せずに一括で作り出せます。これによって人件費とコストを大幅に節約するとともに制作効率を上げることもできます。
GPUプランとCPUプランを提供しているため、スピード重視、効果と低コストのバランスを保つことができます。ユーザーは必要に応じた課金プランを選択できます。
ビデオ動画におけるイベントの開始・終了位置を取得し、撃破や武器選択などイベントの種類を判断し、イベントごとの細かい分析結果を出します。さらに、オーディオや弾幕など情報によってゲームビデオ動画の見事さを判断し、見事さのタグをつけます。
ビデオ動画内の見事な各シーンのサムネイル画像を抽出してサムネイル集を生成します。そこから手動で最終の一枚を選んで表示することも、順番に切り替え表示することもできます。さらに、マウスオーバーなどインテラクションが発生する際のビデオ動画内容表示のために、gif形式など動的サムネイルも生成できます。
ゲームジャンルやゲームタイトル、イベントのアクションなど、多階層の細かい分類タグを自動的に生成できます。ゲームビデオ動画の管理を簡易化するために、ユーザーの必要に応じたカスタマイズもできます。
ゲームのプロモーションビデオ制作の手動素材選別・編集によるコストを削減できるように、ゲームプレイのライブブロードキャストや録画などビデオ動画から自動抽出した撃破、逃走、運輸などイベントの見事クリップ集を提供します。
eスポーツ大会の報道や名シーンの振り返りなどをタイムリーに作成できるように、大会の見事クリップ集を自動的に生成します。ゲームビデオ動画のウェブサイトに利用する場合、ユーザーの目を集めるために、ゲームプレイシーンの見事さタグによって見事なシーンのビデオ動画をウェブサイトの目立つ場所に表示させることが可能です。
大量の長いゲームビデオ動画で名シーンのショート動画を自動的に生成することで、手動編集と選別の手間をかけることなく、SNSなどプラットフォームでのコンテンツ配信ができるようになります。さらに、ユーザー行為の分析によってユーザーのゲームジャンルやゲームタイトルに関する特別な好みを判断できるため、相応のタグでコンテンツを的確に配信することが可能です。
この製品の料金はしばらくオフラインで計算することになっています。ご利用の際は、営業部門にお問い合わせください。