个性化比你想象的要多

这些年来有很多关于 让流媒体视频体验更加“个性化”.” But what does that really mean? For the most part, 个性化一直是关于内容推荐. 当观众来到流媒体平台，看到可能与他们的喜好或行为更相关的内容时, 他们会觉得这个平台对他们来说更加个性化，提供了与其他观众不同的体验.

个性化也被应用到视频体验的元素中. 例如，广告是基于人口统计或
geographic data. 这些可以是在视频资产本身或在其周围的区域. But video personalization is about modifying
the video itself to suit the viewer, such as by swapping out colors, switching out imagery (for example, a specific brand), and even modifying
视频流本身基于用户的特定偏好.

但随着时间的推移，这一愿景已经动摇了——如果你愿意这么说，是踉跄. Throughout the past 15 years, 我见过很多动态图像识别的尝试(通过顺序帧), 它们只是没有以有意义的方式实现. 通常情况下，它们需要玩家插件或其他专有技术.

As the executive director of the SVTA, 我看到了很多很有前途的技术供应商, especially as part of our grant program, which focuses mainly on startups. One of those companies, Infuse Video, 展示了个性化视频体验的下一个阶段:
动态替换视频本身的元素.

Infuse Video uses a combination of stitching 以及即时渲染，为观众提供定制的体验. 该平台利用分段流，并对多个用户常见的段进行重复数据删除, 从而实现可持续规模的受众细分和个性化.

让我把它提炼成一个用例:制药行业的企业营销视频. To improve the engagement of viewers,
videos can’t be a one-size-fits-all approach. And a higher level of engagement, 比如全程观看，甚至点击一个行动号召, 可以等同于药物摄取:观众与他们的医生谈论某种药物，甚至要求开处方.

但这种互动需要根据观众定制信息. 想象一下这些视频是动画讲解视频.
而不是让一个白人把信息传递给一个黑人妇女, 一个黑人女医生是传递信息的人.

Of course, 这可以等同于数百甚至数千种不同的变体, 哪些手工生产成本低. Infuse Video的平台允许这种情况动态发生, 利用视频“模板”(实际上只是代表单词和流程)来创建不同的变体，并根据观看者的数据实时将它们拼接在一起. 这可能会利用生成式AI(当使用数字化身时). 不同的变体可以围绕一个机构制作的B-roll或其他拍摄镜头创建. 想象一下，一个汽车模型会根据观看者的不同而呈现不同的颜色.

电影公司也可以利用这一点，允许他们的观众, 通过流媒体播放器中的一组可点击过滤器, to edit out elements of a movie. Don’t want nudity? The viewer could click that filter, 而像Infuse Video这样的平台会在交替的帧中缝合(其中可能包括阻挡可疑元素的物体)。.

With advances with generative AI, just-intime transcoding, SSAI stitching, and other streaming video tech stack components, 像Infuse Video这样的公司正在证明视频个性化的真正愿景——改变视频内容本身——终于触手可及了.

去吧，企业视频营销人员和电影工作室——拿走我的数据. 如果这意味着我可以获得动态构建的内容，那么这是值得的
the spam.

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