多模態CLIP技術在智能媒資視頻內容檢索中的應用設計探究

摘要：目的：隨著短視頻和微短劇的流行，高清視頻化需求持續增長，媒體數字資產中視頻生產素材的檢索要求日益提升。文章探討多模態CLIP技術在智能媒資視頻內容檢索中的應用設計，結合向量檢索技術，實現跨模態檢索，精確匹配自然語言描述與視頻內容，快速定位目標視頻片段，以優化媒體資源管理，提升視頻生產效率和質量。方法：以CLIP技術為核心，結合向量檢索技術，構建一個智能媒資視頻內容檢索系統。該系統通過深度學習的跨模態理解能力，對視頻和文本進行高維向量表示，實現圖文特征的相似度計算與匹配。在系統設計上，采用業務層、媒體管理應用層、能力中臺、數據資源層和技術支撐層的多層架構，集成資源管理、系統管理、智能檢索等關鍵功能。結果：通過應用CLIP技術，成功設計并構建了一個高效智能的視頻內容檢索系統。該系統在測試數據集上表現出顯著的優越性能，提高了視頻檢索的準確性和效率。在實際應用中，該系統能夠準確理解用戶查詢意圖，支持自然語言搜索，并快速返回相關視頻片段，極大地提升工作效率，優化用戶體驗。結論：CLIP技術在智能媒資視頻內容檢索領域展現出巨大潛力，其出色的視頻內容理解和匹配能力能夠為媒體資源管理提供有力支持。通過合理的系統設計與技術選型，CLIP技術能夠顯著提升視頻檢索的準確性和效率，滿足用戶多樣化的搜索需求。盡管面臨存儲計算壓力、多模態內容異構性等挑戰，但通過算法優化、模型調整和實際應用改進，CLIP技術有望在未來發揮更大的作用，推動媒體行業智能化發展。

關鍵詞：CLIP技術；多模態；向量檢索；智能媒資；系統設計

中圖分類號：TP391.9 文獻標識碼：A 文章編號：1004-9436（2024）12-0-03

0 引言

當前，我國網絡視頻用戶規模不斷擴大，視頻已成為信息傳播的主流形式。主流媒體面臨提升視頻制作能力、緊抓市場機遇的挑戰，以確保可持續發展。而要保證視頻制作的高效與高質，就要實現素材的快速查找與深度挖掘。傳統多模態檢索方法受限于手工設計特征和復雜算法，要求用戶具備專業知識，且速度和準確性有限。而CLIP模型等先進技術的出現，聯合學習圖像和文本表示，可以實現自然語言檢索，顯著提高檢索效率和準確性，能準確理解用戶意圖，并支持更精細的檢索方式，極大地優化用戶體驗，也能為主流媒體提高視頻制作效率和質量、提升市場競爭力提供有力支持。

1 智能媒資視頻內容檢索模型選型

1.1 CLIP技術

CLIP全名Contrastive Language-Image Pretraining，于2021年由OpenAI提出。其核心理念為圖文對比學習預訓練，是一種多模態學習模型，旨在將圖像和文本關聯。它可以快速實現圖文特征相似度計算、跨模態檢索、零樣本圖片分類等任務。

CLIP模型的架構以及訓練，采用了對比學習的思想。預訓練網絡的輸入是文字和圖片的配對，每一張圖像都有一小句解釋性文字。將文字和圖片分別通過一個編碼器，得到向量表示。這里的文本編碼器是Bert，而圖片編碼器是ResNet或ViT。

Chinese CLIP采用了兩階段訓練方案：首先利用已有的CLIP圖像編碼器和中文RoBERTa文本編碼器進行初始化，然后凍結圖像側參數，通過對比學習調整文本編碼器，使其表征空間與圖像表征對齊，最后通過對比微調學習中文原生的圖文數據。RoBERTa作為改進的預訓練語言模型，在Chinese CLIP中發揮著關鍵作用。它將中文文本轉化為向量表征以進行對比匹配，從而確保模型能夠精確理解和處理中文文本信息［1］。這種訓練方法使Chinese CLIP能夠高效整合中文的圖像和文本信息，提升多模態任務的處理能力。

1.2 BLIP技術

1.2.1 BLIP技術

BLIP（Bootstrapping Language-Image Pretraining）是Salesforce于2022年推出的多模態框架。它通過引入跨模態的編碼器和解碼器，實現了視覺和語言之間的統一理解和生成，促進了跨模態信息的流動。該框架在多項視覺和語言任務上展現了卓越的性能，尤其是在AIGC領域，常被用于為圖像生成關鍵的prompt。作為一種前沿的多模態預訓練模型，其通過自舉學習實現了對視覺和語言信息的統一理解和生成［2］。它在圖像—文本檢索、圖像字幕生成、視覺問答等多個領域展現出廣泛的應用前景，同時展示了跨模態生成與理解的能力。

1.2.2 BLIP-2技術

BLIP-2是Salesforce于2023年提出的一款先進模型。它巧妙地結合了預訓練的視覺模型和語言模型，旨在強化多模態處理效果，并大幅降低訓練成本。預訓練的視覺模型為BLIP-2提供了高質量的視覺表征能力，使其能夠深入理解圖像內容；而預訓練的語言模型則賦予了BLIP-2強大的語言生成能力，使其能夠生成流暢、準確的文本。

BLIP-2模型作為一種通用且高效的視覺語言預訓練模型，在圖像字幕生成、視覺問答、圖像文本檢索等多個領域展現出廣泛的應用前景。它不僅能夠根據輸入的圖像自動生成文本描述，還能處理視覺問答任務，根據圖像和問題生成答案。同時，BLIP-2在圖像文本檢索方面表現出色，能夠根據文本檢索相關圖像，或根據圖像檢索相關文本描述。

1.3 多模態視頻檢索技術選型

CLIP技術與BLIP技術作為當前多模態領域的兩種主要算法，在智能視頻檢索中的應用效果需進行綜合評估。CLIP技術依托深度學習的跨模態理解能力，通過大規模數據訓練提煉出視頻與文本信息的共同特征表示，實現精準的內容檢索。其核心在于構建視頻和文本之間的向量映射關系，以檢索特定文本描述對應的視頻片段［3］。BLIP技術在資源有限的環境中能更快速地提供檢索服務，為實時性要求較高的應用場合提供解決方案。因此，根據不同的應用需求和資源條件，合理選擇CLIP和BLIP技術顯得尤為重要。

在適用場景方面，CLIP、BLIP和BLIP-2是當前多模態領域的三種重要算法，適用于不同的任務場景。CLIP模型因在大規模數據集上的訓練而具備強大的泛化能力，主要適用于廣泛場景下的通用性任務，尤其擅長處理各種通用視頻檢索場景。BLIP模型則更專注于深入理解視頻內容，并生成高質量的圖像描述，在需要詳細理解和解釋視頻內容的場景下表現出色。而BLIP-2模型則通過復用CLIP視覺編碼器和大型語言模型，實現高效的視覺—語言理解和生成能力，特別適用于需要同時處理生成和理解任務的場景，展現出較高的效率和性能。

如表1所示，CLIP技術在處理長視頻和復雜多變的場景時優勢更加突出。它不僅能夠深入理解復雜視頻內容，還能有效捕捉微妙的語義變化，其準確率和召回率通常優于BLIP技術。

2 智能媒資視頻內容檢索應用設計

在建設智能媒體資源中樞的過程中，各級媒體及各行各業的資源如百川歸海般匯聚，能夠實現資源的廣泛擴展和資源量級的顯著躍升。然而，這一進程也伴隨著一系列全新的挑戰：資源的匯聚雖易，但如何有效整合與利用成為一大難題，極易陷入“合而不用”的困境；同時，由于素材質量參差不齊，難以根據內容類型、用途、場景等維度進行精細化整理和分類，因此資源整理工作困難重重。為應對這些挑戰，需要借助多模態視頻檢索技術，實現自然語言語義級檢索，以提供自然直觀的檢索體驗，從而極大地提高資源發現的準確性和效率。

2.1 應用架構設計

整個系統由業務層、媒體管理應用層、能力中臺、數據資源層以及技術支撐層等多個層級組成。媒體管理應用層專注于媒體處理和管理功能，支持多種上傳方式，確保媒體內容的多樣性和靈活性。能力中臺作為系統的核心，集成了資源管理、系統管理、智能檢索等關鍵功能，并通過AI中臺提供高級智能能力，為媒體內容的智能應用提供強大支持。

2.2 應用功能設計

為滿足用戶多樣化的搜索需求，系統功能設計緊密圍繞智能視頻內容檢索這一核心需求，精心構建了5個主要模塊：視頻處理模塊、特征提取模塊、檢索引擎模塊、數據管理模塊以及用戶交互模塊。這些模塊各司其職，分別負責視頻數據的預處理工作、基于CLIP技術的多維特征向量抽取、利用算法實現高效檢索、維護特征庫和索引庫的實時更新與同步，以及為用戶提供直觀友好的檢索界面和更加豐富的體驗。

2.3 檢索流程設計

本研究嘗試設計并構建一個基于CLIP技術的視頻內容檢索系統，該系統通過精細化的視頻拆解和特征編碼，有效捕捉視頻內容中的核心語義信息，實現與用戶查詢文本的深度匹配。以下是對該檢索流程設計的詳細介紹。

2.3.1 CLIP技術與文本特征提取

CLIP技術通過精細化的視頻拆解和特征編碼，有效捕捉視頻內容中的核心語義信息，實現與用戶查詢文本的深度匹配［4］。在文本特征提取方面，本研究采用預訓練的語言模型嵌入文本描述，利用自注意力機制捕捉句內和句子間的邏輯關系，確保文本特征的語義豐富性。

2.3.2 入庫流程與多維度內容理解

在入庫流程上，媒資入庫時支持多維度的內容理解，具體包括基礎信息的提取、智能標簽的生成、人臉特征的提取、DNA特征的提取以及大模型特征的提取，以實現更深入的內容理解。

2.3.3 視頻抽幀處理與特征存儲

在視頻抽幀處理方面，采用按秒抽幀的頻率，并結合大模型搜索技術，能夠精確到秒級別的片段信息。同時，依托自研的向量數據庫，實現對海量數據特征的高效存儲。

2.3.4 視頻與文本特征的交互融合與匹配

視頻和文本特征在聯合嵌入空間中進行交互融合，通過特征噪聲過濾和邊界約束優化等策略，提高特征的鑒別力。CLIP技術運用其雙向變換特性，將視頻片段特征轉換為與文本特征同空間的向量表示，并通過計算余弦相似度確定匹配的視頻片段。

2.3.5 檢索階段與精度提升策略

為提高檢索精度，系統進一步細分檢索階段，將其分為粗檢索和精檢索兩個層級。同時，CLIP技術的自適應學習機制對用戶反饋進行實時捕捉和學習，動態調整模型參數，優化檢索效果。

2.3.6 多維度特征融合、響應速度與用戶體驗優化

系統結合語義理解的深度網絡和多維度特征融合策略，提升匹配的綜合性和準確度。同時，通過高效的索引結構和并行計算框架迅速返回響應結果，并引入評分機制和結果反饋機制，持續提升檢索的相關性，優化用戶體驗。

2.3.7 模型訓練與算法效果評估

在模型訓練階段，采用成對的對比損失函數來強化匹配項和非匹配項之間的邊界。為驗證算法效果，構建包含不同類型、時長和風格的視頻數據集進行測試，并結合精確度、召回率和F1值三個維度評估匹配性能。實驗結果顯示，基于CLIP技術的視頻與文本匹配算法表現出了顯著的優越性能。

3 結語

本研究深入探討了多模態CLIP技術在智能媒資視頻內容檢索中的應用設計。通過詳細分析CLIP技術的原理、優勢，以及智能媒資視頻檢索的現狀與挑戰，成功設計并構建了一個基于CLIP技術的智能視頻內容檢索系統。該系統采用多層架構，集成了資源管理、系統管理、智能檢索等關鍵功能，并通過視頻抽幀處理、特征提取與存儲、特征融合等步驟，實現了對視頻內容的深入理解與高效檢索。

盡管本研究取得了一定的成果，但仍存在一些不足之處。首先，CLIP技術在處理大規模視頻數據時面臨較大的存儲和計算壓力，需要進一步優化算法和模型，以平衡性能與成本。其次，多模態內容的異構性對系統的兼容性和泛化能力提出了更高要求，未來研究需進一步探索多模態信息的有效融合與利用。

參考文獻：

［1］ 柳清榮，徐莉.全媒體傳播格局下智能媒資的管理與應用：浙江廣電的實踐與思考［J］.中國廣播電視學刊，2022（3）：122-125.

［2］ 張瑞.人工智能在云媒資系統中的應用［J］.電視技術，2023，47（10）：176-179.

［3］ 彭智勇，高云君，李國良，等.面向多模態數據的新型數據庫技術專題前言［J］.軟件學報，2024，35（3）：1049-1050.

［4］ 趙宜，趙逸倫.人工智能影視的迭代創新：人機共創與自動生成［J］.藝術學研究，2024（1）：65-71.