Работа с видео *

Привет! На связи Ольга Попова, и вместе с Алексеем Гусевым @MAD_GooZe мы работаем в Yandex Infrastructure — это команда, которая создаёт и предоставляет внутреннюю инфраструктуру Яндекса — фундамент из продуктов и технологий, которые помогают разрабатывать, деплоить и эксплуатировать все основные сервисы компании. Наша команда носит название «Видеоплатформа» и занимается созданием инфраструктуры для показа видеоконтента на таких платформах, как Кинопоиск, Яндекс Музыка, Станция, Маркет и других.

Сегодня мы расскажем, как устроена архитектура CDN в нашей видеоплатформе, что мы сделали, чтобы она была удобной и контролируемой, как мы решали возникающие проблемы с помощью существующих стандартов и какое оптимальное решение в итоге нашли.

Привет, Хабр! Снова с вами Дмитрий Новожилов — техлид онлайн-кинотеатра KION. В прошлый раз я рассказал, откуда берется контент на киносервисах и как он обрабатывается. Для этого разобрал источники данных и элемент Headend, включающий пункт приема сигнала, кодер и пакетайзер.

На предварительных этапах контент нормализуется, делится на чанки, обрабатывается DRM и попадает в «сердце видеосервиса» — Middleware. Это тот самый элемент, который управляет контентом, когда вы открываете приложение на умном телевизоре или смартфоне. Он обеспечивает логику работы витрины: когда вы заходите в сервис, показывает доступный на площадке контент. Затем вы выбираете нужный фильм и получаете его через ближайший узел CDN.

В этом посте я расскажу, какие компоненты и сервисы объединяются термином Middleware и что конкретно делает этот комплекс.

Вторая статья из цикла об идеях воспроизведения и редаĸтирования медиа с
использованием AVFoundation. В ней разберём тему сложных ассетов.

Это статья — обзор разных моделей Depth-Anything-V2, приложение к предыдущей статье Как сделать 3D версию любого фильма на примере StarWars4 (DepthAnythingV2 + Parallax). Здесь мы сравним качество полученных карт глубин для всех доступных моделей — Large, Base, Small. Будет много картинок и мало текста.

Для наглядности, карты глубин раскрасим в цвет (COLORMAP_JET). Со шкалой от темно-красного (ближние объекты) до темно-синего (дальние объекты).

Кратко по моделям:
Large: 335.3M параметров, размер ~1280Mb.
Base: 97.5M параметров, размер ~372Mb.
Small: 24.8M параметров, размер ~95Mb.

За последние годы стеганография прошла путь от простых методов сокрытия информации до сложных алгоритмов, использующих особенности человеческого восприятия. В прошлой статье я разобрал основы стеганографии и методы атак на стегосисистемы, а сегодня расскажу о семи ключевых способах встраивания секретных данных в видеопоток.

Мы детально рассмотрим технические особенности каждого метода: от классической замены наименее значащего бита до современного алгоритма Куттера-Джордана-Боссена.

В статье я представлю математический аппарат для оценки эффективности различных методов, включая формулы расчета пропускной способности и критерии оценки стойкости к атакам. Также поговорим о том, как выбрать оптимальный метод под конкретные задачи.

Материал будет полезен разработчикам систем защиты информации, специалистам по обработке цифровых сигналов и всем, кто интересуется современными методами сокрытия данных в мультимедийном контенте.

В 90-е годы прошлого тысячелетия в стране начался бум домашнего видео. Камеры из разделов научной фантастики и редких любителей киносъемки вошли почти в каждый дом. «Я всегда с собой беру ви-идеокамеру!» — пели в заставке популярной телепрограммы.

На видео снимали детские утренники, последние звонки и многочисленные домашние застолья. Всё это потом переписывалось на кассеты для домашнего видеомагнитофона и выстраивалось в шкафу многотомной видеотекой с яркими обложками SKC, JVS и прочими ECP. Однако практически никогда эти записи потом никто так и не пересматривал.

Заголовок не совсем корректен, потому, что 3D версию можно сделать любого 2D материала: фильма, мультфильма, своих личных видео/фото и тд, да хоть скриншот с рабочего стола можно сделать в 3D. Но в данном материале мы будем делать 3D версию фильма.

В качестве материала возьмем Звездные войны. Эпизод IV: Новая надежда (Star Wars. Episode IV: A New Hope, 1977).

В начале 1980-х Джеймс Кэмерон ушёл на вольные хлеба из под крыла знаменитого продюсера Роджера Кормана. Из арт-директора и специалиста по визуальным эффектам Джеймс переквалифицировался в режиссёра, приняв сомнительное предложения итальянского продюсера Овидио Ассонитиса встать во главе съёмок сиквела «Пираний» (1978) Джо Данте, rip-off’а «Челюстей» Спилберга.

Джим рискнул и в итоге был со скандалом уволен из проекта — Ассонитису нужно было только имя Кэмерона в титрах, фильм он собирался снимать сам. После выяснения отношений с продюсером и тайных попыток перемонтировать картину (его имя так и осталось в титрах), Джим приступил к разработке своего собственного фильма, название которого всем хорошо известно.

В то же время, чтобы как-то сводить концы с концами, несостоявшийся режиссёр нашёл подработку в качестве художника, рисующего постеры для фильмов категории B.

Однажды мне упала задача от заказчика перенести "пару десятков" видеороликов внутри закрытой учебной платформы с YouTube на RuTube. Примерно 100 роликов спустя я обнаружил, что все ролики с доступом по ссылке недоступны к просмотру...

Первая статья из циĸла об идеях воспроизведения и редаĸтирования медиа с
использованием AVFoundation. В ней рассмотрим главный объеĸт работы с медиа –
простой ассет.

Привет, %USERNAME%. Признаюсь: у меня никогда не было раньше ускорителей от знаменитой 3Dfx. Эта эпоха прошла мимо, хотя я постоянно натыкался на упоминание названия Voodoo в журналах того времени. Все игры начала миллениума я пробовал, уже имея компьютер с NVIDIA Riva TNT2, и не особо задумывался, а что же там было раньше.

Спустя четверть века мне удалось собрать ретрокомпьютер моей мечты, но чего-то в нем не хватало. Через месяц я понял, что мне хочется попробовать ту самую легенду, о которой я столько слышал. Приступил к поискам и в какой-то момент на барахолке нашел коробку с новой по виду 3Dfx Voodoo 2. Продавец со скучающим видом сказал, что хочет за нее 5 евро, и незамедлительно их получил. Я же не мог поверить в случившееся, так как на eBay за подобную карту попросят от 150 до 250 евро.

Кот в мешке? Возможно, но я же тоже анализирую покупки. Ускоритель выглядел новым, словно только вышел с завода. Плюс на контактах не было следов, что его уже вставляли в компьютер, а соединительный кабель был в оригинальном запаянном пластиковом пакете. Именно об этой карте и ее тестах сегодня и поговорим.

Привет. Вы меня никогда раньше не видели. Как и один миллион человек, которые регулярно смотрят видео на Простой экономике – канале, который я начал вести пять лет назад. Эти пять лет я жил две жизни.

Одна, где я анонимный автор, который создает ролики по экономике для сотен тысяч зрителей. А другая, где я работаю преподавателем в российском вузе и обучаю экономике будущих оперативников подразделений экономической безопасности и противодействия коррупции.

Сегодня, когда со второй жизнью покончено, я наконец, могу рассказать, вам как я придумал канал-миллионник, и почему скрывал свою личность.

Правда, этот текст не только обо мне. Он о каждом из вас. О том, как можно добиться всего, о чем ты мечтал за пять лет упорной работы и веры в себя.

Меня зовут Николай Мячин, и у меня есть для вас удивительная история.

Фотоплетизмография — это диагностический метод, который позволяет проанализировать изменения объема крови в микрососудах из‑за сердечных сокращений. Она находит широкое применение в медицине — используется для измерения уровня кислорода в крови, мониторинга жизненно‑важных показателей и диагностики заболеваний.

В последние годы активно развивается дистанционная фотоплетизмография, позволяющая оценить пульс на основе видеозаписи. Настоящая работа продолжает цикл статей о дистанционной фотоплетизмографии в Лаборатории искусственного интеллекта в Сбере и посвящена описанию физиологических основ и методов дистанционной фотоплетизмографии, а также предлагает сочетанное применение фильтра для устранения тренда и фильтра Чебышева 2-го типа для повышения точности измерений.

На днях очередной день рождения отметил замечательный мультфильм «Том и Джерри». В сотый раз пересматривая любимые серии, заметил знакомые мотивы в музыкальном сопровождении; и точно, узнал Гершвина! Мне стало любопытно, насколько композитор Скотт Брэдли использовал заимствования в саундтреках Тома и Джерри? Спойлер — отсылочек очень много, буквально сотни, все опознать их нереально даже американцу. Поэтому мы возьмём избранные серии, всеми любимые, и разберём на музыкальную составляющую.

Начать следует с того, что ТиД очень выделяется своей озвучкой. Ещё бы, не каждый мульт озвучивает симфонический оркестр. Хотя в США это была распространённая практика, да и вообще тема музыки в анимации 40-50-х годов весьма популярна. Например, из 7 Оскаров, которых получили ТиД в разное время, 2 полностью посвящены классической музыке; об этих сериях я подробно расскажу.

Любимые аниме из детства выглядят размыто на современных 4K-экранах? Есть решение! Узнайте, как апскейлить видео до 4K с помощью FFmpeg, шейдера Anime4K и аппаратного ускорения NVIDIA. Без сложных ИИ — только простые шаги и доступные инструменты. Читайте статью и вдохните новую жизнь в свои сериалы!

Разработку сюжета начал с выбора формата. Вдохновился фильмом «Район №9» и решил сделать псевдодокументалистику: новостные репортажи, съемки с места событий, интервью очевидцев.

Основа сюжета: инопланетные корабли атакуют Землю, элитное подразделение роботизированного спецназа вступает в бой с пришельцами.

Резкий зум-ин со съемкой с вертолета создает ощущение погружения в эпицентр событий. Тряска камеры имитирует съемку военным, находящимся в вертолете. Статичный кадр выглядел бы ненатурально, а тряска добавляет документальной достоверности.

Монтажные переходы между видом корабля со стороны и из кабины вертолета дают зрителю разные ракурсы восприятия. Я стремился показать не просто набор движущихся картинок, а дать возможность увидеть события глазами участников. Логичная монтажная драматургия требует показать космический корабль из разных точек.

Каждый день миллионы изображений, видео и аудиофайлов загружаются в интернет. Мы смотрим фильмы, слушаем музыку, листаем соцсети, даже не задумываясь о том, какие алгоритмы стоят за тем, чтобы контент отображался корректно и не повторялся. Но что, если вам нужно сравнивать медиаконтент автоматически? Как понять, одинаковые ли две фотографии, если одна немного темнее? Как сравнить два видео, если они сняты под разными углами? А что делать, если вам нужно найти дубликат аудиофайла, но на одной записи есть шум?

Если эти вопросы вам интересны – добро пожаловать в мир сравнения медиаконтента! Сегодня мы разберем, какие бывают методы, их плюсы и минусы, а главное – расскажем о наших экспериментах, где мы проверили, какие алгоритмы лучше справляются с реальными проблемами.