Erstellen von Vorlagen für Videos - Amazon Bedrock
Beispiele für Vorlagenfelder für die MediensucheBeispiele für Vorlagenfelder für Keynote-HighlightsBeispiele für Vorlagenfelder für Werbeanalysen

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Erstellen von Vorlagen für Videos

Vorlagen für Videodateien bieten im Vergleich zu anderen Vorlagen einige einzigartige Eigenschaften, insbesondere bei der Erstellung von Feldern. Videovorlagen verfügen über den Parameter „Granularität“, mit dem Sie ein Feld entweder auf „Video“ oder „Kapitel“ festlegen können. Wenn das Feld auf „Video“ festgelegt ist, wird es im gesamten Video erkannt. Wenn Sie beispielsweise eine Zusammenfassung des gesamten Clips anzeigen möchten, sollten Sie die Granularität dieses Felds auf „Video“ festlegen.

Ein Feld, dessen Granularität auf „Kapitel“ festgelegt ist, gibt stattdessen eine Antwort für jedes Kapitel des Videos zurück. Das Feld gibt für jedes Videokapitel einen Wert zurück. Ausgehend vom vorherigen Beispiel sollten Sie die Granularität auf „Kapitel“ festlegen, wenn Sie eine Zusammenfassung der einzelnen Teile eines Videos ansehen möchten.

Wenn Sie ein Granularitätsfeld für Kapitel erstellen, können Sie einen eindeutigen Datentyp oder ein Array von Entitäten festlegen. Wenn Sie beispielsweise die optisch hervorstechenden Objekte in Ihrem Video erkennen möchten, könnten Sie das Feld key-visual-objects erstellen und für dessen Typ ein Array von Entitäten festlegen. Dieses Feld würde dann die Namen der Entitäten in einem Array-Objekt zurückgeben.

Im Folgenden finden Sie einige Beispielfelder für die Videoverarbeitung. Alle Felder in Videovorlagen werden als abgeleitet erachtet, mit Ausnahme von Entitäten und Arrays von Entitäten.

Feld Anweisungen Extraktionstyp Typ Granularity
key-visual-objects Please detect all the visually prominent objects in the video extractive Array of entities [ "chapter" ]
keywords Searchable terms that capture key themes, cast, plot elements, and notable aspects of TV shows and movies to enhance content discovery. inferred Array of strings ["video"]
genre The genre of the content. inferred string ["video"]
video-type Identify the type of video content inferred enums: ["Movie", "TV series", "News", "Others"] [ "video" ]

Beispiele für Vorlagenfelder für Keynote-Highlights

Feld Anweisungen Extraktionstyp Typ Granularity
broadcast-setting The physical setting or environment where the broadcast or training session is taking place. inferred enums["conference hall", "classroom", "outdoor venue", "Others", "Not applicable to the video"] [ "video" ]
broadcast-audience-engagement The level of engagement or interaction between the speakers and the audience. inferred enums["interactive", "passive", "Not applicable to the video"] ["video"]
broadcast-visual-aids A list of notable visual aids or materials used during the presentation, such as slides, diagrams, or demonstrations. inferred Array of strings ["video"]
broadcast-audience-size The size of the audience present at the event. inferred enums["large crowd", "medium crowd", "small group", "Not applicable to this video"] [ "chapter" ]
broadcast-presentation-topics A list of key topics, subjects, or themes covered in the presentation or training session. inferred enums: ["Movie", "TV series", "News", "Others"] [ "video" ]

Beispiele für Vorlagenfelder für Werbeanalysen

Feld Anweisungen Extraktionstyp Typ Granularity
ads-video-ad-categories The ad categories for the video inferred enums["Health and Beauty", "Weight Loss", "Food and Beverage", "Restaurants", "Political", "Cryptocurrencies and NFT", "Money Lending and Finance", "Tobacco", "Other", "Video is not an advertisement"] [ "video" ]
ads-video-language The primary language of the advertisement inferred string ["video"]
ads-video-primary-brand The main brand or company being advertised in the video. inferred string ["video"]
ads-video-main-message The primary message or tagline conveyed in the advertisement inferred string [ "video" ]
ads-video-message-clarity How clear and understandable the main message of the advertisement is inferred enums: ["clear", "ambiguous", "Not applicable to the video"] [ "video" ]
ads-video-target-audience-interests Specific interests or hobbies that the target audience is likely to have inferred Array of strings [ "video" ]
ads-video-product-type The category or type of product being advertised inferred enums: ["electronics", "apparel", "food_and_beverage", "automotive", "home_appliances", "other", "Not applicable to the video"] [ "video" ]
ads-video-product-placement The way the product is positioned or showcased in the advertisement inferred enums: ["front_and_center", "background", "held_by_person", "other", "Not applicable to the video"] [ "video" ]
ads-video-product-features The key features or specifications of the advertised product highlighted in the video inferred Array of strings [ "video" ]
ads-video-number-of-products The number of distinct products or variations featured in the advertisement inferred number [ "video" ]

Videos unterstützen auch ein Array von Entitätstypen, mit deren Hilfe bestimmte Entitäten in Videoinhalten identifiziert und lokalisiert werden können. Dieses Feature gibt eine Reihe von erkannten Entitäten zurück. Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für eine Reihe von Entitäten in einer Kundenvorlage:


  "field_name": {
        "items": {
            "$ref": "bedrock-data-automation#/definitions/Entity"
        },
        "type": "array",
        "instruction": "Please detect all the visually prominent objects in the video",
        "granularity": [
            "chapter"
        ]
    }
Anmerkung

bedrock-data-automation#/definitions/Entity ist ein BDA-eigener Servicetyp. Sie können das folgende Schema verwenden, um die Ergebnisse zu analysieren.


       {
        "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
        "$id": "bedrock-data-automation",
        "type": "object",
        "definitions": {
            "BoundingBox": {
                "type": "object",
                "additionalProperties": false,
                "properties": {
                    "left": {
                        "type": "number"
                    },
                    "top": {
                        "type": "number"
                    },
                    "width": {
                        "type": "number"
                    },
                    "height": {
                        "type": "number"
                    }
                }
            },
            "Entity": {
                "type": "object",
                "additionalProperties": false,
                "properties": {
                    "label": {
                        "type": "string"
                    },
                    "bounding_box": {
                        "$ref": "bedrock-data-automation#/definitions/BoundingBox"
                    },
                    "confidence": {
                        "type": "number"
                    }
                }
            }
        },
        "properties": {}
    }