Twelve Labs
Zilliz Cloud and Twelve Labs enable advanced semantic video search and analysis.
この統合を無料で利用するトゥエルブ・ラボについて
Twelve Labsは、ペタバイト級のビデオコンテンツにインデックスを付け、日常的な言語を使って意味的に検索できるようにする、最先端のビデオ基盤モデルを提供している。この技術により、音声、テキスト、オーディオ、ビジュアルにまたがる正確でコンテキストを意識した検索が可能になり、ユーザーは膨大なビデオ・ライブラリから正確な瞬間を見つけることができる。
Twelve Labsは、マルチモーダルなビデオ理解のためのインフラを構築することを目指している。彼らのモデルは、自然言語を行動、オブジェクト、背景音などのビデオコンテンツにマッピングする。これにより開発者は、セマンティックビデオ検索、シーン分類、トピック抽出、自動要約などのアプリケーションを構築することができる。
なぜZilliz CloudとTwelve Labsなのか？
Zilliz Cloud](https://zilliz.com/cloud)とTwelve Labsを統合することで、高度な動画検索・解析のための強力なソリューションが誕生します。Zilliz Cloudは、効率的な類似検索のためのスケーラブルなベクトルデータベースを提供し、Twelve Labsは最先端の動画AIモデルを提供する。この組み合わせにより、開発者は動画コンテンツを高精度かつ高速に処理、インデックス化、検索できるアプリケーションを構築できる。
この統合は、コンテンツモデレーション、メディア分析、自動ハイライト生成、広告挿入など、さまざまなユースケースをサポートする。これにより、企業は動画コンテンツに蓄積された豊富なデータを解き放ち、複数のモダリティにわたって検索・分析可能にすることができる。
Zilliz CloudとTwelve Labsの仕組み
Zilliz CloudとTwelve Labsの統合により、開発者はTwelve Labsの動画AIモデルを使用して、動画コンテンツから特徴を処理・抽出できる。これらの特徴はベクトルとしてZilliz Cloudのデータベースに保存される。Zilliz Cloudの効率的なベクトル検索機能により、テキストや画像のクエリに基づいて、関連する動画瞬間を迅速かつ正確に検索することができる。
この組み合わせはマルチモーダル検索をサポートし、ユーザは自然言語や画像入力を使ってビデオ内の特定のシーンやコンテンツを見つけることができます。システムは、ビデオ内の音声、テキスト、オーディオ、ビジュアル要素を理解し、検索することができ、包括的なビデオ分析と検索ソリューションを提供します。
学ぶ
まずは、チュートリアルから始めるのが一番です。このチュートリアルでは、Twelve Labs & Zilliz Cloudでエンベッディングモデルを構築する方法を説明します。
さらにいくつかのリソースがあります：
高度なビデオ検索：セマンティック検索のためのTwelve LabsとMilvusの活用（ブログ） 高度なビデオ検索 - 意味検索のためのTwelve LabsとMilvusの活用（ビデオ）