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原文作者：Lana Zhang 和 Sharon Li
视频内容如今无处不在，从安防监控、媒体制作到社交平台和企业通讯，随处可见。然而，如何从海量视频中提取有意义的洞察依然是一个重大挑战。组织需要能够理解视频内容、叙事背景及潜在含义的解决方案。
在本文中，我们探讨了 Amazon Bedrock 的多模态基础模型（FMs）如何通过三种不同的架构方法实现可扩展的视频理解。每种方法都针对不同的应用场景及成本性能权衡进行了优化。完整的解决方案已作为开源 AWS 示例发布在 GitHub 上。
视频分析的演进
传统的视频分析依赖于人工审查或基础的计算机视觉技术，这些技术往往只能检测预定义的模式。虽然有效，但存在明显的局限性：
- 扩展性受限：人工审查耗时且昂贵
- 缺乏灵活性：基于规则的系统无法适应新场景
- 上下文缺失：传统计算机视觉缺乏语义理解能力
- 集成复杂度高：难以融入现代应用程序
Amazon Bedrock 多模态基础模型的出现改变了这一范式。这些模型能够同时处理视觉和文本信息，从而理解场景、生成自然语言描述、回答关于视频内容的问题，并检测难以通过程序定义的人类细微行为。
三种视频理解方法
视频内容本质上非常复杂，融合了必须共同分析才能获得深度洞察的视觉、听觉和时间信息。针对不同的用例（如媒体场景分析、广告插播检测、IP 摄像头跟踪或社交媒体审核），需要使用不同的工作流，并在成本、准确性和延迟之间取得平衡。
基于帧的工作流：大规模的精准度
基于帧的方法以固定间隔采样图像帧，剔除重复帧，并应用图像理解基础模型在帧级别提取视觉信息。音频转录则通过 Amazon Transcribe 分别处理。
该工作流适用于：
- 安防监控：跨时间跨度检测特定条件或事件
- 质量保证：监控制造或运营流程
- 合规性监控：验证是否遵守安全协议
架构使用 AWS Step Functions 来编排整个流水线：
基于镜头（Shot-based）的工作流：理解叙事流
该工作流不采样单帧，而是将视频分割为短片段（镜头）或固定持续时间的片段，并对每个片段应用视频理解基础模型。这种方法在保留处理长视频灵活性的同时，捕捉了每个片段内的时序上下文。
此方法擅长：
- 媒体制作：分析素材以生成章节标记和场景描述
- 内容编目：自动为视频库添加标签和整理
- 精彩片段生成：识别长篇内容中的关键时刻
多模态嵌入：语义视频搜索
多模态嵌入代表了视频理解的新兴方向，对于视频语义搜索应用尤为强大。该解决方案提供了使用 Amazon Nova Multimodal Embedding 和 TwelveLabs Marengo 模型的配套工作流。
这些工作流支持：
- 自然语言搜索：使用文本查询查找视频片段
- 视觉相似度搜索：使用参考图像定位内容
- 跨模态检索：弥合文本与视觉内容之间的差距
总结
视频理解不再局限于拥有专业计算机视觉团队和基础架构的组织。Amazon Bedrock 的多模态基础模型结合 AWS 无服务器服务，使得高级视频分析变得触手可及且更具成本效益。无论你是构建安防监控系统、媒体制作工具还是内容审核平台，本文展示的三种架构方法都为你提供了灵活的起点。
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