Introducing

Pegasus

1.5

Learn more

Analyze 01

オープンエンド分析

プロンプトを活用して、Q&Aやタイトルから詳細レポートまで、正確で有用なテキスト形式を生成し、動画中心のワークフローを効率化します。

Analyze 01

オープンエンド分析

プロンプトを活用して、Q&Aやタイトルから詳細レポートまで、正確で有用なテキスト形式を生成し、動画中心のワークフローを効率化します。

Analyze 02

コンテンツ要約

コンテンツの管理、探索、および理解に役立つ、簡潔で効率的な説明、ハイライト、およびチャプターを作成するために、内容を統合します。

Analyze 02

コンテンツ要約

コンテンツの管理、探索、および理解に役立つ、簡潔で効率的な説明、ハイライト、およびチャプターを作成するために、内容を統合します。

Analyze 03

企画と創出

マーケティングや広告に役立つトピックカテゴリーやハッシュタグを作成し、チームが斬新なアイデアを生み出すためのクリエイティブな提案を得ます。

Analyze 03

企画と創出

千の言葉より、ひとつの確かなアクションを。

あらゆる動画から、あらゆるテキストを

Q&Aやハッシュタグの生成から、詳細なコンテンツレポートまで。

高速かつ正確なチャプター分け

タイトル、見出し、チャプターを数秒で生成します。

テキストプロンプトの生成

一度インデックス化すれば、無限にテキストプロンプトを生成可能です。

コンテンツ要約

どんな動画でも、高品質な要約を瞬時に取得できます。

メタデータ生成

手作業のタグ付けから卒業し、瞬時にメタデータを作成します。

コンテンツ分析とインシデントレポート

映像に記録された出来事を、タイムスタンプ付きのテキストによる説明で取得できます。

千の言葉より、
ひとつの確かなアクションを。

あらゆる動画から、あらゆるテキストを

Q&Aやハッシュタグの生成から、詳細なコンテンツレポートまで。

高速かつ正確なチャプター分け

タイトル、見出し、チャプターを数秒で生成します。

テキストプロンプトの生成

一度インデックス化すれば、無限にテキストプロンプトを生成可能です。

コンテンツ要約

どんな動画でも、高品質な要約を瞬時に取得できます。

メタデータ生成

手作業のタグ付けから卒業し、瞬時にメタデータを作成します。

コンテンツ分析とインシデントレポート

映像に記録された出来事を、タイムスタンプ付きのテキストによる説明で取得できます。

千の言葉より、ひとつの確かなアクションを。

あらゆる動画から、あらゆるテキストを

Q&Aやハッシュタグの生成から、詳細なコンテンツレポートまで。

高速かつ正確なチャプター分け

タイトル、見出し、チャプターを数秒で生成します。

テキストプロンプトの生成

一度インデックス化すれば、無限にテキストプロンプトを生成可能です。

コンテンツ要約

どんな動画でも、高品質な要約を瞬時に取得できます。

メタデータ生成

手作業のタグ付けから卒業し、瞬時にメタデータを作成します。

コンテンツ分析とインシデントレポート

映像に記録された出来事を、タイムスタンプ付きのテキストによる説明で取得できます。

Sample Apps

node

Python

Generate social media posts for your videos

Generate social media posts for your video

This application simplifies the cross-platform video promotion workflow by generating unique posts for each social media platform.

Try this sample app

node

PYTHON

Video Highlight Generator

This application automatically analyzes video content to create chapters and highlights, streamlining the video production workflow for content creators.

Try this sample app

Python

Node

Interview Analyzer

This application evaluates job interview performances using the ability of the Pegasus video understanding engine to generate text based on video content.

Try this sample app

Python

Node

from twelvelabs import TwelveLabs
import os

client = TwelveLabs(<"YOUR_API_KEY">)

# Create new Index
index = client.index.create(
      name="My First Index",
      models=[
          {
              "name": "pegasus1.2",
              "options": ["visual", "audio"],
          },
      ],
   )

# Create new Task on Index (Upload video)
video_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "<YOUR_FILE_PATH>")
task = client.task.create(index_id=index.id, file=video_path, language="en")

# Wait for indexing to finish
task.wait_for_done()

# Generate Open-ended text from your video
prompt = "Give me an analysis of how the advertisement uses facial expressions to convey its message."
res = client.analyze(task.video_id, prompt)
print(res.data)

Python

Node

from twelvelabs import TwelveLabs
import os

client = TwelveLabs(<"YOUR_API_KEY">)

# Create new Index
index = client.index.create(
      name="My First Index",
      models=[
          {
              "name": "pegasus1.2",
              "options": ["visual", "audio"],
          },
      ],
   )

# Create new Task on Index (Upload video)
video_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "<YOUR_FILE_PATH>")
task = client.task.create(index_id=index.id, file=video_path, language="en")

# Wait for indexing to finish
task.wait_for_done()

# Generate Open-ended text from your video
prompt = "Give me an analysis of how the advertisement uses facial expressions to convey its message."
res = client.analyze(task.video_id, prompt)
print(res.data)

Python

Node

from twelvelabs import TwelveLabs
import os

client = TwelveLabs(<"YOUR_API_KEY">)

# Create new Index
index = client.index.create(
      name="My First Index",
      models=[
          {
              "name": "pegasus1.2",
              "options": ["visual", "audio"],
          },
      ],
   )

# Create new Task on Index (Upload video)
video_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "<YOUR_FILE_PATH>")
task = client.task.create(index_id=index.id, file=video_path, language="en")

# Wait for indexing to finish
task.wait_for_done()

# Generate Open-ended text from your video
prompt = "Give me an analysis of how the advertisement uses facial expressions to convey its message."
res = client.analyze(task.video_id, prompt)
print(res.data)