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動画でやりたいことすべてをここから。

セマンティック検索やコンテンツレコメンド機能の構築から、これまでの常識を覆す全く新しいアプリケーションの開発まで。当社の最先端AI動画理解テクノロジーが、動画のポテンシャルを最大限に引き出します。

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人間並みの理解力。人間の限界を超える成果のために。

これまでに体験したどの技術をも上回る、セマンティック検索と動画のテキスト化機能を体感してください。動画特化型AIが、その違いを生み出します。

検索

自然な言葉でシーンを説明するだけで、動画内の特定の瞬間を見つけ出せます。

Analyze

動画から要約・チャプター・ハイライトなどのテキストを自動生成。

Embed

自然言語で独自の分類器を構築し、即座に実行。

Build your own classifier using natural language and run instantly.

検索

自然言語であらゆるシーンを検索。

ユーザーの意図を深く理解し、高速かつ高精度で、文脈に沿った検索結果を提供。スピーチ、テキスト、音声、映像を横断して検索することで、動画を多角的に探索できます。

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探したいものは？

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Python

Node

Olympic Video Classification Application

The Olympics Video Clips Classification Application is a powerful tool designed to categorize various Olympic sports using
video clips.

Python

Node

Shade Finder App: Pinpoint Specific Colors in Videos

Whether you're looking to find the perfect berry-toned lipstick or just curious about spotting specific colors in your videos, this guide will help you leverage cutting-edge AI to do so effortlessly.

Python

Node

Video Highlight Generator

The YouTube Chapter Highlight Generator is a tool developed to automatically generate chapter timestamps for YouTube videos.

See all sample apps

Analyze

要約し、分析し、説明する。

Q&A、ハッシュタグ、要約といったテキストフォーマットを瞬時に作成。レポートの生成や専門分野に特化した分析を行い、あらゆる疑問に的確に答えます。

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Analyze

要約し、分析し、説明する。

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Node

Generate social media posts for your videos

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

Node

Video Highlight Generator

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

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.

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動画をベクトル化する。

ニュアンスまで捉えるエンベディングを活用して、セマンティック検索やドメイン分類といった機能を構築し、あらゆるデータを最大限に活かします。

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動画をベクトル化する。

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動画をベクトル化する。

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Contextual and Personalized Ads

A tool for analyzing source footage, summarizing content, and recommending ads based on the footage's context and emotional tone.

Python

Node

Recommendations using Multimodal Embeddings

Start exploring videos and discovering similar content powered by TwelveLabs Multimodal Embeddings.

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TOP USES

Tailored for your industry.

Media & Entertainment

Govt. & Security

自動車

自動クリップ生成

長時間の動画から、ソーシャルメディアやマーケティングに活用できるショートクリップを瞬時に作成します。

シーン選択

重要なシーンを素早く検索し、分類。ベストなテイクを選び抜き、ハイライトシーンを簡単にまとめることができます。

NG集＆舞台裏コンテンツ

メイキングや舞台裏などの特別映像から、最高に魅力的なシーンを自動でまとめたハイライトリールを作成します。

自動タグ付け

手作業によるタグ付けは一切不要。膨大な動画ライブラリのコンテンツへ簡単にアクセスし、効率的に管理できます。

コンテンツ要約

高品質な要約文や見出しを生成し、動画のコアメッセージを視聴者へ即座に伝えます。

コンテンツディスカバリ

— 映像内の重要な瞬間をすぐに見つけ出します。また、顧客自身が目的のシーンを発見しやすくなるようサポートします。

リアルタイムシーン分類

ワークフローの途中で編集サポートを提供し、シームレスで迅速な映像制作を実現します。

広告マッチング

動画の文脈に合わせた最適な広告配置を行い、顧客の注目度とエンゲージメントを確実に高めます。

Python

Node

from twelvelabs import TwelveLabs
import os

client = TwelveLabs("<YOUR_API_KEY>")

# Create new Index
index = client.index.create(        
     name="My First Index",
     engines=[
       {                
         "name": "marengo2.7",
         "options": ["visual", "audio"],
       },
     ],
  )
# Create new Task on Index (Upload the 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 finishtask.wait_for_done()

# Search from your index
query = "An artist climbing up the ladder that he painted."
result = client.search.query(index.id, query, ["visual", "audio"])
‍print(result)

パーソナライズされたSDKとあなたのビジョンとの統合。

カスタムトレーニングしたモデルを任意のクラウドに展開できます。動画内のあらゆる要素を可視化・抽出し、あなたの最も革新的なアイデアを実現するAIで、これまでの限界を超えていきましょう。

Get the SDK

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長時間の動画から、ソーシャルメディアやマーケティングに活用できるショートクリップを瞬時に作成します。

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NG集＆舞台裏コンテンツ

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自動タグ付け

手作業によるタグ付けは一切不要。膨大な動画ライブラリのコンテンツへ簡単にアクセスし、効率的に管理できます。

コンテンツディスカバリ

— 映像内の重要な瞬間をすぐに見つけ出します。また、顧客自身が目的のシーンを発見しやすくなるようサポートします。

コンテンツ要約

高品質な要約文や見出しを生成し、動画のコアメッセージを視聴者へ即座に伝えます。

リアルタイムシーン分類

ワークフローの途中で編集サポートを提供し、シームレスで迅速な映像制作を実現します。

広告マッチング

動画の文脈に合わせた最適な広告配置を行い、顧客の注目度とエンゲージメントを確実に高めます。

Python

Node

from twelvelabs import TwelveLabs
import os

client = TwelveLabs("<YOUR_API_KEY>")

# Create new Index
index = client.index.create(        
     name="My First Index",
     engines=[
       {                
         "name": "marengo2.7",
         "options": ["visual", "audio"],
       },
     ],
  )
# Create new Task on Index (Upload the 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()

# Search from your index
query = "An artist climbing up the ladder that he painted."
result = client.search.query(index.id, query, ["visual", "audio"])
‍print(result)

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重要なシーンを素早く検索し、分類。ベストなテイクを選び抜き、ハイライトシーンを簡単にまとめることができます。

NG集＆舞台裏コンテンツ

メイキングや舞台裏などの特別映像から、最高に魅力的なシーンを自動でまとめたハイライトリールを作成します。

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手作業によるタグ付けは一切不要。膨大な動画ライブラリのコンテンツへ簡単にアクセスし、効率的に管理できます。

コンテンツ要約

高品質な要約文や見出しを生成し、動画のコアメッセージを視聴者へ即座に伝えます。

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— 映像内の重要な瞬間をすぐに見つけ出します。また、顧客自身が目的のシーンを発見しやすくなるようサポートします。

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from twelvelabs import TwelveLabs
import os

client = TwelveLabs("<YOUR_API_KEY>")

# Create new Index
index = client.index.create(        
     name="My First Index",
     engines=[
       {                
         "name": "marengo2.7",
         "options": ["visual", "audio"],
       },
     ],
  )
# Create new Task on Index (Upload the 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()

# Search from your index
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result = client.search.query(index.id, query, ["visual", "audio"])
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まずは無料で体験。そして利用した分だけ支払う。

段階的な料金プランにより、まずは試して開発を始め、その後にサービスを公開し、成長させることができます。

段階的な料金プランにより、まずは試して開発を始め、その後にサービスを公開し、成長させることができます。当社の基盤モデルのいずれかから始めて、使った分だけお支払いください。

無料

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<10 hours

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Shared

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SSO/ SAML

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サービス公開、事業拡大向け

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Indexing limit

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Shared

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SSO/ SAML

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エンタープライズ

大規模運用、各種サービス向け

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Unlimited

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Dedicated

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Included

SSO/ SAML

Included

Finetune

Included

当社のモデルラインアップ。

これらの最先端の動画基盤モデルは、ビデオインテリジェンスの新たな標準を打ち立てています。

モデル

私たちTwelveLabsは、人間と同レベルの推論力で課題を解決する「動画特化型AIシステム」を開発しています。AI がこの世界について学習するのをサポートし、人々が映像のストーリーをより的確に検索・抽出して、魅力的に発信できるよう支援します。

Marengo 3.0

単一のエンベディングモデルで、ゼロショットのテキストから動画、テキストから画像、テキストから音声の検索タスクにおいて新たなベンチマークを打ち立てます。

MSR-VTTデータセットではGoogleのVideoPrism-Gモデルを＋10％上回り、ActivityNetデータセットでは＋3％上回る性能を示します。

ゼロショットのテキストから画像検索タスクにおいて、最先端（SOTA）の画像基盤モデルを上回る性能を実現し、視覚コンテンツを理解し、処理する高度な能力を明確に示します。

Pegasus 1.5

動画入力を処理し、映像フレームと音声認識（ASR）データの両方から高精度で情報量の豊富なエンベディングを生成します。

動画のエンベディングを対応する言語エンベディングへとマッピングし、動画とテキストの表現が整合された共有空間を構築します。

大規模言語モデルのデコーダーが、整合されたエンベディングとユーザープロンプトを入力として受け取り、一貫性があり文脈に即したテキスト出力を生成します。

モデル

TwelveLabsは、AIを通じて人々が動画を見て、体験し、活用する方法そのものを根本から変革します。

研究と知見の共有を基盤に、TwelveLabsはパートナーの皆様とともに学び、成長しながら、未来を見据えた取り組みを進めています。

TwelveLabsの研究

A Joint Sequence Fusion Model for Video Question Answering and Retrieval

ECCV 2018

1st place in LSMDC challenge in ICCV 2017

AdaCoF: Adaptive Collaboration of Flows for Video Frame Interpolation

CVPR 2020

Character Grounding and Re-Identification in Story of Videos and Text Descriptions

ECCV 2020

1st place in LSMDC challenge in ICCV 2019

Psynet: Self-supervised Approach to Object Localization using Point Symmetric Transformation

AAAI 2020

Tutorials

クイックスタートチュートリアルで、思いのままに操作しましょう。

Who talked about us

Use semantic search capabilities of the platform to identify the most suitable influencers to reach out to.

Tutorial Code

Analyze social media posts for your videos

Simplify the cross-platform video promotion workflow by analyzing unique posts for each social media platform.

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Shade finder

This application uses the image-to-video search feature to find color shades in videos.

Tutorial Code

Interview analyzer

Evaluate job interview performances to analyze text based on video content.

Tutorial Code

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動画をこれまでとは違う視点で？

Playgroundに動画をアップロードして、最先端の動画AIを実際に体験してください。

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