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TwelveLabs su Amazon Bedrock

Sfrutta appieno il potenziale delle risorse video aziendali

Presentazione di TwelveLabs

TwelveLabs utilizza modelli di fondazione (FM) multimodali per offrire una comprensione dei contenuti video simile a quella umana. Gli FM dell'azienda possono riconoscere ciò che accade all'interno dei video, tra cui azioni, oggetti e suoni di sottofondo, consentendo agli sviluppatori di creare applicazioni in grado di eseguire ricerche nei contenuti video, classificare le scene, generare riepiloghi ed estrarre approfondimenti con precisione e affidabilità.

Modelli di comprensione video all'avanguardia

Marengo 2.7

Ottieni risultati rapidi e contestuali che permettono di trovare esattamente ciò che stai cercando nei video, andando oltre i tag di base verso una dimensione completamente nuova di comprensione multimodale.

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Pegasus 1.2

Trasforma i tuoi video grazie al potere del linguaggio. Genera tutto ciò di cui hai bisogno a partire dal contenuto video: riepiloghi concisi, punti salienti accattivanti, hashtag efficaci e report personalizzati. Ottieni approfondimenti più completi e scopri possibilità completamente nuove con i tuoi contenuti.

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Vantaggi

Individua con precisione momenti specifici all'interno dei video attraverso semplici query in linguaggio naturale, evitando scorrimenti e revisioni manuali tediosi.

Estrai approfondimenti rilevanti dai contenuti senza dover definire etichette o categorie in anticipo, favorendo la scoperta di schemi ricorrenti e informazioni inaspettati.

Converti ampie librerie video in risorse di conoscenza accessibili e ricercabili grazie a una tecnologia progettata per scalare le risorse e garantire la sicurezza a livello aziendale.

Elabora simultaneamente elementi visivi, contenuti audio e testo per una comprensione completa che coglie ogni aspetto del contenuto video.

Collega eventi correlati nel tempo, individuando schemi e relazioni il cui monitoraggio manuale può risultare dispendioso in termini di tempo e risorse.

Casi d'uso

Trasforma i flussi di lavoro di produzione individuando, riassumendo e collegando istantaneamente i momenti rilevanti nei video, consentendo ai creatori di contenuti di concentrarsi sulla parte creativa, senza perdere tempo nella ricerca delle clip.

Velocizza l'analisi dei contenuti e ottimizza i flussi di lavoro grazie alla comprensione dei video basata su IA, aiutando i brand a creare connessioni più efficaci con il proprio pubblico e a ridurre tempi e costi di produzione.

Migliora la consapevolezza situazionale identificando rapidamente eventi critici e schemi ricorrenti su più fonti video, favorendo un monitoraggio proattivo della sicurezza e un processo decisionale più rapido e informato.

Dall'individuazione dei potenziali pericoli per il conducente alla previsione del comportamento dei pedoni, l'IA di TwelveLabs analizza i video con una comprensione simile a quella umana, trasformando la sicurezza e l'efficienza nel settore dei trasporti.

Panoramica di TwelveLabs su Amazon Bedrock

Grazie a Marengo e Pegasus su Amazon Bedrock, è possibile sviluppare e scalare applicazioni di IA generativa utilizzando i modelli di TwelveLabs senza dover gestire l'infrastruttura sottostante. È inoltre possibile accedere a un'ampia gamma di soluzioni, mantenendo al tempo stesso il pieno controllo sui dati, sicurezza di livello aziendale e funzionalità di controllo dei costi, elementi fondamentali per un'implementazione responsabile dell'IA su larga scala.

Versioni del modello

Marengo 2.7

Modello di embedding video in grado di svolgere attività quali ricerca e classificazione, consentendo una migliore comprensione dei video.

Pegasus 1.2

Modello di linguaggio video in grado di generare testo in base ai dati video.