多模態(tài)CLIP技術(shù)在智能媒資視頻內(nèi)容檢索中的應(yīng)用設(shè)計(jì)探究

摘要：目的：隨著短視頻和微短劇的流行，高清視頻化需求持續(xù)增長(zhǎng)，媒體數(shù)字資產(chǎn)中視頻生產(chǎn)素材的檢索要求日益提升。文章探討多模態(tài)CLIP技術(shù)在智能媒資視頻內(nèi)容檢索中的應(yīng)用設(shè)計(jì)，結(jié)合向量檢索技術(shù)，實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)檢索，精確匹配自然語(yǔ)言描述與視頻內(nèi)容，快速定位目標(biāo)視頻片段，以?xún)?yōu)化媒體資源管理，提升視頻生產(chǎn)效率和質(zhì)量。方法：以CLIP技術(shù)為核心，結(jié)合向量檢索技術(shù)，構(gòu)建一個(gè)智能媒資視頻內(nèi)容檢索系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)深度學(xué)習(xí)的跨模態(tài)理解能力，對(duì)視頻和文本進(jìn)行高維向量表示，實(shí)現(xiàn)圖文特征的相似度計(jì)算與匹配。在系統(tǒng)設(shè)計(jì)上，采用業(yè)務(wù)層、媒體管理應(yīng)用層、能力中臺(tái)、數(shù)據(jù)資源層和技術(shù)支撐層的多層架構(gòu)，集成資源管理、系統(tǒng)管理、智能檢索等關(guān)鍵功能。結(jié)果：通過(guò)應(yīng)用CLIP技術(shù)，成功設(shè)計(jì)并構(gòu)建了一個(gè)高效智能的視頻內(nèi)容檢索系統(tǒng)。該系統(tǒng)在測(cè)試數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出顯著的優(yōu)越性能，提高了視頻檢索的準(zhǔn)確性和效率。在實(shí)際應(yīng)用中，該系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確理解用戶(hù)查詢(xún)意圖，支持自然語(yǔ)言搜索，并快速返回相關(guān)視頻片段，極大地提升工作效率，優(yōu)化用戶(hù)體驗(yàn)。結(jié)論：CLIP技術(shù)在智能媒資視頻內(nèi)容檢索領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力，其出色的視頻內(nèi)容理解和匹配能力能夠?yàn)槊襟w資源管理提供有力支持。通過(guò)合理的系統(tǒng)設(shè)計(jì)與技術(shù)選型，CLIP技術(shù)能夠顯著提升視頻檢索的準(zhǔn)確性和效率，滿(mǎn)足用戶(hù)多樣化的搜索需求。盡管面臨存儲(chǔ)計(jì)算壓力、多模態(tài)內(nèi)容異構(gòu)性等挑戰(zhàn)，但通過(guò)算法優(yōu)化、模型調(diào)整和實(shí)際應(yīng)用改進(jìn)，CLIP技術(shù)有望在未來(lái)發(fā)揮更大的作用，推動(dòng)媒體行業(yè)智能化發(fā)展。

關(guān)鍵詞：CLIP技術(shù)；多模態(tài)；向量檢索；智能媒資；系統(tǒng)設(shè)計(jì)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391.9 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1004-9436（2024）12-0-03

0 引言

當(dāng)前，我國(guó)網(wǎng)絡(luò)視頻用戶(hù)規(guī)模不斷擴(kuò)大，視頻已成為信息傳播的主流形式。主流媒體面臨提升視頻制作能力、緊抓市場(chǎng)機(jī)遇的挑戰(zhàn)，以確?？沙掷m(xù)發(fā)展。而要保證視頻制作的高效與高質(zhì)，就要實(shí)現(xiàn)素材的快速查找與深度挖掘。傳統(tǒng)多模態(tài)檢索方法受限于手工設(shè)計(jì)特征和復(fù)雜算法，要求用戶(hù)具備專(zhuān)業(yè)知識(shí)，且速度和準(zhǔn)確性有限。而CLIP模型等先進(jìn)技術(shù)的出現(xiàn)，聯(lián)合學(xué)習(xí)圖像和文本表示，可以實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言檢索，顯著提高檢索效率和準(zhǔn)確性，能準(zhǔn)確理解用戶(hù)意圖，并支持更精細(xì)的檢索方式，極大地優(yōu)化用戶(hù)體驗(yàn)，也能為主流媒體提高視頻制作效率和質(zhì)量、提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力提供有力支持。

1 智能媒資視頻內(nèi)容檢索模型選型

1.1 CLIP技術(shù)

CLIP全名Contrastive Language-Image Pretraining，于2021年由OpenAI提出。其核心理念為圖文對(duì)比學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練，是一種多模態(tài)學(xué)習(xí)模型，旨在將圖像和文本關(guān)聯(lián)。它可以快速實(shí)現(xiàn)圖文特征相似度計(jì)算、跨模態(tài)檢索、零樣本圖片分類(lèi)等任務(wù)。

CLIP模型的架構(gòu)以及訓(xùn)練，采用了對(duì)比學(xué)習(xí)的思想。預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的輸入是文字和圖片的配對(duì)，每一張圖像都有一小句解釋性文字。將文字和圖片分別通過(guò)一個(gè)編碼器，得到向量表示。這里的文本編碼器是Bert，而圖片編碼器是ResNet或ViT。

Chinese CLIP采用了兩階段訓(xùn)練方案：首先利用已有的CLIP圖像編碼器和中文RoBERTa文本編碼器進(jìn)行初始化，然后凍結(jié)圖像側(cè)參數(shù)，通過(guò)對(duì)比學(xué)習(xí)調(diào)整文本編碼器，使其表征空間與圖像表征對(duì)齊，最后通過(guò)對(duì)比微調(diào)學(xué)習(xí)中文原生的圖文數(shù)據(jù)。RoBERTa作為改進(jìn)的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，在Chinese CLIP中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。它將中文文本轉(zhuǎn)化為向量表征以進(jìn)行對(duì)比匹配，從而確保模型能夠精確理解和處理中文文本信息［1］。這種訓(xùn)練方法使Chinese CLIP能夠高效整合中文的圖像和文本信息，提升多模態(tài)任務(wù)的處理能力。

1.2 BLIP技術(shù)

1.2.1 BLIP技術(shù)

BLIP（Bootstrapping Language-Image Pretraining）是Salesforce于2022年推出的多模態(tài)框架。它通過(guò)引入跨模態(tài)的編碼器和解碼器，實(shí)現(xiàn)了視覺(jué)和語(yǔ)言之間的統(tǒng)一理解和生成，促進(jìn)了跨模態(tài)信息的流動(dòng)。該框架在多項(xiàng)視覺(jué)和語(yǔ)言任務(wù)上展現(xiàn)了卓越的性能，尤其是在AIGC領(lǐng)域，常被用于為圖像生成關(guān)鍵的prompt。作為一種前沿的多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型，其通過(guò)自舉學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了對(duì)視覺(jué)和語(yǔ)言信息的統(tǒng)一理解和生成［2］。它在圖像—文本檢索、圖像字幕生成、視覺(jué)問(wèn)答等多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出廣泛的應(yīng)用前景，同時(shí)展示了跨模態(tài)生成與理解的能力。

1.2.2 BLIP-2技術(shù)

BLIP-2是Salesforce于2023年提出的一款先進(jìn)模型。它巧妙地結(jié)合了預(yù)訓(xùn)練的視覺(jué)模型和語(yǔ)言模型，旨在強(qiáng)化多模態(tài)處理效果，并大幅降低訓(xùn)練成本。預(yù)訓(xùn)練的視覺(jué)模型為BLIP-2提供了高質(zhì)量的視覺(jué)表征能力，使其能夠深入理解圖像內(nèi)容；而預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型則賦予了BLIP-2強(qiáng)大的語(yǔ)言生成能力，使其能夠生成流暢、準(zhǔn)確的文本。

BLIP-2模型作為一種通用且高效的視覺(jué)語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練模型，在圖像字幕生成、視覺(jué)問(wèn)答、圖像文本檢索等多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出廣泛的應(yīng)用前景。它不僅能夠根據(jù)輸入的圖像自動(dòng)生成文本描述，還能處理視覺(jué)問(wèn)答任務(wù)，根據(jù)圖像和問(wèn)題生成答案。同時(shí)，BLIP-2在圖像文本檢索方面表現(xiàn)出色，能夠根據(jù)文本檢索相關(guān)圖像，或根據(jù)圖像檢索相關(guān)文本描述。

1.3 多模態(tài)視頻檢索技術(shù)選型

CLIP技術(shù)與BLIP技術(shù)作為當(dāng)前多模態(tài)領(lǐng)域的兩種主要算法，在智能視頻檢索中的應(yīng)用效果需進(jìn)行綜合評(píng)估。CLIP技術(shù)依托深度學(xué)習(xí)的跨模態(tài)理解能力，通過(guò)大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練提煉出視頻與文本信息的共同特征表示，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的內(nèi)容檢索。其核心在于構(gòu)建視頻和文本之間的向量映射關(guān)系，以檢索特定文本描述對(duì)應(yīng)的視頻片段［3］。BLIP技術(shù)在資源有限的環(huán)境中能更快速地提供檢索服務(wù)，為實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用場(chǎng)合提供解決方案。因此，根據(jù)不同的應(yīng)用需求和資源條件，合理選擇CLIP和BLIP技術(shù)顯得尤為重要。

在適用場(chǎng)景方面，CLIP、BLIP和BLIP-2是當(dāng)前多模態(tài)領(lǐng)域的三種重要算法，適用于不同的任務(wù)場(chǎng)景。CLIP模型因在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的訓(xùn)練而具備強(qiáng)大的泛化能力，主要適用于廣泛場(chǎng)景下的通用性任務(wù)，尤其擅長(zhǎng)處理各種通用視頻檢索場(chǎng)景。BLIP模型則更專(zhuān)注于深入理解視頻內(nèi)容，并生成高質(zhì)量的圖像描述，在需要詳細(xì)理解和解釋視頻內(nèi)容的場(chǎng)景下表現(xiàn)出色。而B(niǎo)LIP-2模型則通過(guò)復(fù)用CLIP視覺(jué)編碼器和大型語(yǔ)言模型，實(shí)現(xiàn)高效的視覺(jué)—語(yǔ)言理解和生成能力，特別適用于需要同時(shí)處理生成和理解任務(wù)的場(chǎng)景，展現(xiàn)出較高的效率和性能。

如表1所示，CLIP技術(shù)在處理長(zhǎng)視頻和復(fù)雜多變的場(chǎng)景時(shí)優(yōu)勢(shì)更加突出。它不僅能夠深入理解復(fù)雜視頻內(nèi)容，還能有效捕捉微妙的語(yǔ)義變化，其準(zhǔn)確率和召回率通常優(yōu)于BLIP技術(shù)。

2 智能媒資視頻內(nèi)容檢索應(yīng)用設(shè)計(jì)

在建設(shè)智能媒體資源中樞的過(guò)程中，各級(jí)媒體及各行各業(yè)的資源如百川歸海般匯聚，能夠?qū)崿F(xiàn)資源的廣泛擴(kuò)展和資源量級(jí)的顯著躍升。然而，這一進(jìn)程也伴隨著一系列全新的挑戰(zhàn)：資源的匯聚雖易，但如何有效整合與利用成為一大難題，極易陷入“合而不用”的困境；同時(shí)，由于素材質(zhì)量參差不齊，難以根據(jù)內(nèi)容類(lèi)型、用途、場(chǎng)景等維度進(jìn)行精細(xì)化整理和分類(lèi)，因此資源整理工作困難重重。為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，需要借助多模態(tài)視頻檢索技術(shù)，實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言語(yǔ)義級(jí)檢索，以提供自然直觀的檢索體驗(yàn)，從而極大地提高資源發(fā)現(xiàn)的準(zhǔn)確性和效率。

2.1 應(yīng)用架構(gòu)設(shè)計(jì)

整個(gè)系統(tǒng)由業(yè)務(wù)層、媒體管理應(yīng)用層、能力中臺(tái)、數(shù)據(jù)資源層以及技術(shù)支撐層等多個(gè)層級(jí)組成。媒體管理應(yīng)用層專(zhuān)注于媒體處理和管理功能，支持多種上傳方式，確保媒體內(nèi)容的多樣性和靈活性。能力中臺(tái)作為系統(tǒng)的核心，集成了資源管理、系統(tǒng)管理、智能檢索等關(guān)鍵功能，并通過(guò)AI中臺(tái)提供高級(jí)智能能力，為媒體內(nèi)容的智能應(yīng)用提供強(qiáng)大支持。

2.2 應(yīng)用功能設(shè)計(jì)

為滿(mǎn)足用戶(hù)多樣化的搜索需求，系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)緊密?chē)@智能視頻內(nèi)容檢索這一核心需求，精心構(gòu)建了5個(gè)主要模塊：視頻處理模塊、特征提取模塊、檢索引擎模塊、數(shù)據(jù)管理模塊以及用戶(hù)交互模塊。這些模塊各司其職，分別負(fù)責(zé)視頻數(shù)據(jù)的預(yù)處理工作、基于CLIP技術(shù)的多維特征向量抽取、利用算法實(shí)現(xiàn)高效檢索、維護(hù)特征庫(kù)和索引庫(kù)的實(shí)時(shí)更新與同步，以及為用戶(hù)提供直觀友好的檢索界面和更加豐富的體驗(yàn)。

2.3 檢索流程設(shè)計(jì)

本研究嘗試設(shè)計(jì)并構(gòu)建一個(gè)基于CLIP技術(shù)的視頻內(nèi)容檢索系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過(guò)精細(xì)化的視頻拆解和特征編碼，有效捕捉視頻內(nèi)容中的核心語(yǔ)義信息，實(shí)現(xiàn)與用戶(hù)查詢(xún)文本的深度匹配。以下是對(duì)該檢索流程設(shè)計(jì)的詳細(xì)介紹。

2.3.1 CLIP技術(shù)與文本特征提取

CLIP技術(shù)通過(guò)精細(xì)化的視頻拆解和特征編碼，有效捕捉視頻內(nèi)容中的核心語(yǔ)義信息，實(shí)現(xiàn)與用戶(hù)查詢(xún)文本的深度匹配［4］。在文本特征提取方面，本研究采用預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型嵌入文本描述，利用自注意力機(jī)制捕捉句內(nèi)和句子間的邏輯關(guān)系，確保文本特征的語(yǔ)義豐富性。

2.3.2 入庫(kù)流程與多維度內(nèi)容理解

在入庫(kù)流程上，媒資入庫(kù)時(shí)支持多維度的內(nèi)容理解，具體包括基礎(chǔ)信息的提取、智能標(biāo)簽的生成、人臉特征的提取、DNA特征的提取以及大模型特征的提取，以實(shí)現(xiàn)更深入的內(nèi)容理解。

2.3.3 視頻抽幀處理與特征存儲(chǔ)

在視頻抽幀處理方面，采用按秒抽幀的頻率，并結(jié)合大模型搜索技術(shù)，能夠精確到秒級(jí)別的片段信息。同時(shí)，依托自研的向量數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)海量數(shù)據(jù)特征的高效存儲(chǔ)。

2.3.4 視頻與文本特征的交互融合與匹配

視頻和文本特征在聯(lián)合嵌入空間中進(jìn)行交互融合，通過(guò)特征噪聲過(guò)濾和邊界約束優(yōu)化等策略，提高特征的鑒別力。CLIP技術(shù)運(yùn)用其雙向變換特性，將視頻片段特征轉(zhuǎn)換為與文本特征同空間的向量表示，并通過(guò)計(jì)算余弦相似度確定匹配的視頻片段。

2.3.5 檢索階段與精度提升策略

為提高檢索精度，系統(tǒng)進(jìn)一步細(xì)分檢索階段，將其分為粗檢索和精檢索兩個(gè)層級(jí)。同時(shí)，CLIP技術(shù)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制對(duì)用戶(hù)反饋進(jìn)行實(shí)時(shí)捕捉和學(xué)習(xí)，動(dòng)態(tài)調(diào)整模型參數(shù)，優(yōu)化檢索效果。

2.3.6 多維度特征融合、響應(yīng)速度與用戶(hù)體驗(yàn)優(yōu)化

系統(tǒng)結(jié)合語(yǔ)義理解的深度網(wǎng)絡(luò)和多維度特征融合策略，提升匹配的綜合性和準(zhǔn)確度。同時(shí)，通過(guò)高效的索引結(jié)構(gòu)和并行計(jì)算框架迅速返回響應(yīng)結(jié)果，并引入評(píng)分機(jī)制和結(jié)果反饋機(jī)制，持續(xù)提升檢索的相關(guān)性，優(yōu)化用戶(hù)體驗(yàn)。

2.3.7 模型訓(xùn)練與算法效果評(píng)估

在模型訓(xùn)練階段，采用成對(duì)的對(duì)比損失函數(shù)來(lái)強(qiáng)化匹配項(xiàng)和非匹配項(xiàng)之間的邊界。為驗(yàn)證算法效果，構(gòu)建包含不同類(lèi)型、時(shí)長(zhǎng)和風(fēng)格的視頻數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試，并結(jié)合精確度、召回率和F1值三個(gè)維度評(píng)估匹配性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，基于CLIP技術(shù)的視頻與文本匹配算法表現(xiàn)出了顯著的優(yōu)越性能。

3 結(jié)語(yǔ)

本研究深入探討了多模態(tài)CLIP技術(shù)在智能媒資視頻內(nèi)容檢索中的應(yīng)用設(shè)計(jì)。通過(guò)詳細(xì)分析CLIP技術(shù)的原理、優(yōu)勢(shì)，以及智能媒資視頻檢索的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)，成功設(shè)計(jì)并構(gòu)建了一個(gè)基于CLIP技術(shù)的智能視頻內(nèi)容檢索系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用多層架構(gòu)，集成了資源管理、系統(tǒng)管理、智能檢索等關(guān)鍵功能，并通過(guò)視頻抽幀處理、特征提取與存儲(chǔ)、特征融合等步驟，實(shí)現(xiàn)了對(duì)視頻內(nèi)容的深入理解與高效檢索。

盡管本研究取得了一定的成果，但仍存在一些不足之處。首先，CLIP技術(shù)在處理大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)時(shí)面臨較大的存儲(chǔ)和計(jì)算壓力，需要進(jìn)一步優(yōu)化算法和模型，以平衡性能與成本。其次，多模態(tài)內(nèi)容的異構(gòu)性對(duì)系統(tǒng)的兼容性和泛化能力提出了更高要求，未來(lái)研究需進(jìn)一步探索多模態(tài)信息的有效融合與利用。

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