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什么样的视频能达到破亿播放?中国十四亿人平均下来,路上随便抓个人就有可能看过一遍,这个数字确实超出一般人的想象。短剧市场火热之时,几分钟的视频被大量投流,几十集播放量累加,或许能够达到上亿播放的奇迹。”配上loopy调皮的表情。
最近关于「焦点访谈曝光无底线骗流量短视频」的报道揭示了短视频行业存在的严重问题。虽然短视频在用户规模和使用时长上取得了巨大成功,但是虚假短视频制作和技术生成的违规现象也愈发猖獗。前往AIbase官网,了解更多关于AI视频制作和编辑工具的信息。
短视频成为传播中华优秀传统文化的一座宽阔桥梁,从“苗族蜡染”到“土家族织锦技艺”,从“剪纸艺术”到“灵动皮影戏”,越来越多中华传统文化、技艺通过网络传遍四方,被大众所知悉、喜爱。值得一提的是,它们不仅在中国影响深远,无数历史典故、经典民俗还通过短视频传播到大洋彼岸,推动着中国文化的国际化传播。终身学习平台讲真将持续发挥自身优势,结合市场需求,以优质课程与精细化服务助力更多人在短视频领域超越自我,发光发热。
「我成功把自己抖音刷成:甘肃醉关公、潮汕秧歌舞、福建游神。」这个春节,大家坐在家里也被浓厚的年味儿冲击,各种民俗文化正通过短视频把消失已久的新年仪式感给拉回来。5年不出门的「宅男」赵世子、爱吃QQ糖的华光大世子、走上伦敦街头的非遗文化英歌舞成为这个春节的新晋「顶流」。在抖音上,#福建游神 相关话题播放量达到82.9亿次,#潮汕英歌舞 相关话题播放�
快手大数据研究院数据显示,2023年全年有超过1.38亿用户首次在快手平台发布短视频,创作者持续涌入,全年“日更”创作者同比大增61%,他们之中既有优质的头部创作者,也有坚持通过创作优质内容撬动生意的电商商家,他们希望在这一领域抓住机遇、成就自我。然随着创作者数量的激增,这一领域的竞争也越发激烈,行业将向着提升创作作品价值性、实用性、优质性的路向积极发展,新入局的小白玩家想要在短视频赛道脱颖出需专业知识作为后盾。短视频领域所蕴含的机遇正等待优质的创作者来挖掘,终身学习平台讲真学堂将持续陪伴大家学好短视频、做好短视频,将兴趣爱好变为个人技能,输出优质内容。
“天庭的收入,一半来自福建,一半来自潮汕”“游神活动不仅仅是一场民俗活动,更是一种文化的发扬和传承”“明年五大世子还集齐的话就去那边过年,感受一下福建人的热闹气氛”“现在游神的,都是二十几岁的年轻人,甚至更小,福建传承的很好”……“游神”是我国东南沿海地区一种传统民俗活动,以闽、粤最盛,也称“迎神”“抬神像”“神像出巡”等,是指人们在新年或其他喜庆节日里,到神庙将行身神像请进神轿里,然后抬出庙宇游境,接受民众的香火膜拜,祈求国泰民安、风调雨顺。“游神”活动通过短视频彻底出圈,这一地方民俗开始被大众所了解。一顿美食、一场表演、一个景点都可以成为用户前往打卡的理由,对于地方文旅言,不仅需要积极拥抱线上流量要完善线下基础设施,从衣食住行全方位保障用户体验,才能更好的发展文旅业务。
随着短视频在社交媒体和营销领域的普及,一款名为MoneyPrinterTurbo的工具应运生,旨在帮助用户轻松制作出专业品质的短视频。项目地址:https://github.com/harry0703/MoneyPrinterTurbo这款工具的强大之处在于,用户只需输入一个主题或几个关键词,就能自动生成一分钟长的短视频。且它是开源的,这意味着开发者可以不断改进和扩展其功能,为用户带来更好的体验。
苏州的赵女士因一桩颇为奇特的事件引起了大家的关注。她是打算前往银行存入10万元的现金,然,在拆开一捆钞票准备存入时,银行的验钞机却突然发出了警报。这起事件虽然有些出人意料,但也提醒了人们在日常生活中要注意保管好财物,避免发生类似的误会和麻烦。
伴随互联网新零售的高速发展,以直播带货、短视频带货为代表的兴趣电商成为线上零售的新一轮增长极。区别于其他行业,这一快速崛起的新兴赛道,为许多女性打开了“蜕变之门”。在兴趣电商领域,女性可以仅凭一部手机开启“轻创业”,无需承担传统行业的经营压力,而且女性凭借天然的细腻与亲和力,以及对服装、美妆、食品、母婴等线上热门品类更为深刻的感知�
一系列短视频造假事件频发,这些案例无不揭示了短视频领域缺乏营养、话题低俗、哗众取宠、制作粗糙的问题。这些乱象不仅损害了公众的利益,也影响了整个行业的健康发展。他同时呼吁出台对优质视频内容创作的鼓励机制,通过“良币驱逐劣币”的方式,进一步抑制低俗、恶俗内容的传播。
ObjectDrop是一种监督方法,旨在实现照片级真实的物体删除和插入。它利用了一个计数事实数据集和自助监督技术。主要功能是可以从图像中移除物体及其对场景产生的影响(如遮挡、阴影和反射),也能够将物体以极其逼真的方式插入图像。它通过在一个小型的专门捕获的数据集上微调扩散模型来实现物体删除,而对于物体插入,它采用自助监督方式利用删除模型合成大规模的计数事实数据集,在此数据集上训练后再微调到真实数据集,从而获得高质量的插入模型。相比之前的方法,ObjectDrop在物体删除和插入的真实性上有了显著提升。
Jamba是一款基于SSM-Transformer混合架构的开放语言模型,提供顶级的质量和性能表现。它融合了Transformer和SSM架构的优势,在推理基准测试中表现出色,同时在长上下文场景下提供3倍的吞吐量提升。Jamba是目前该规模下唯一可在单GPU上支持14万字符上下文的模型,成本效益极高。作为基础模型,Jamba旨在供开发者微调、训练并构建定制化解决方案。
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