最近一直忙

最近终于抽出点时间来,把自己的流媒体系统做了一些完善。

一直想抽离媒体和用户管理的部分,但是没时间。也许只有等到全都放下的时候,

才能完整的将思路实现出来。

 

不管怎样,从采集到服务器到播放终端的路全部打通了,

添加了服务器级联,CDN节点转发的功能。理论上容量可以无限扩容

流媒体输入 支持采集端自定义协议上行,rtsp流抓去。

流媒体输出 支持FLV流,HLS流,rtmp。rtp流。(本来想再添加rtsp的,可惜没时间)

 

观看支持ios,android,pc的浏览器直接浏览。

也支持自定义协议的流下行。

 

算是一个总结吧。

 

 

内容概要:本文详细介绍了文生视频大模型及AI人应用方案的设计与实现。文章首先阐述了文生视频大模型的技术基础,包括深度生成模型、自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)的深度融合,以及相关技术的发展趋势。接着,文章深入分析了需求,包括用户需求、市场现状和技术需求,明确了高效性、个性化和成本控制等关键点。系统架构设计部分涵盖了数据层、模型层、服务层和应用层的分层架构,确保系统的可扩展性和高效性。在关键技术实现方面,文章详细描述了文本解析与理解、视频生成技术、AI人交互技术和实时处理与反馈机制。此外,还探讨了数据管理与安全、系统测试与验证、部署与维护等重要环节。最后,文章展示了文生视频大模型在教育、娱乐和商业领域的应用场景,并对其未来的技术改进方向和市场前景进行了展望。 适用人群:具备一定技术背景的研发人员、产品经理、数据科学家以及对AI视频生成技术感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①帮助研发人员理解文生视频大模型的技术实现和应用场景;②指导产品经理在实际项目中应用文生视频大模型;③为数据科学家提供技术优化和模型改进的思路;④让从业者了解AI视频生成技术的市场潜力和发展趋势。 阅读建议:本文内容详尽,涉及多个技术细节和应用场景,建议读者结合自身的专业背景和技术需求,重点阅读与自己工作相关的章节,并结合实际项目进行实践和验证。
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