视频应用

理解视频生成模型的核心技术，掌握从文本/图像生成视频的方法。视频生成原理：时空建模、帧间一致性；视频扩散模型：Video Diffusion、Latent Video；生成方法：文本到视频、图像到视频；视频质量评估：帧一致性、运动流畅度；开源模型：ModelScope、AnimateDiff。

理解OpenAI Sora的技术原理，掌握视频理解的核心任务和方法。Sora技术架构：DiT、时空Patch；世界模拟器：物理规律建模；视频理解任务：分类、检测、字幕；视频问答：Video QA、时序推理；视频特征提取：VideoMAE、VideoCLIP。

掌握AI视频编辑技术，包括智能剪辑、特效生成、视频修复等方法。智能剪辑：场景检测、精彩片段提取；AI特效：风格迁移、背景替换；视频修复：超分辨率、去噪、补帧；视频风格化：动画化、艺术风格迁移；音视频同步：音乐卡点、节拍对齐。

掌握实时视频处理技术，涵盖视频会议、直播、视频通话等应用场景。实时视频架构：采集、编码、传输、渲染；视频会议：多人视频、屏幕共享；直播技术：推流、拉流、CDN分发；实时特效：滤镜、AR、虚拟背景；性能优化：延迟、带宽、质量平衡。

掌握视频AI应用的最佳实践，涵盖产品选型、性能优化、成本控制等方面。技术选型：生成 vs 编辑 vs 理解；性能优化：GPU加速、批处理、缓存；成本控制：API调用、资源调度；用户体验：加载速度、预览质量；合规安全：内容审核、版权保护。