เมื่อผู้คนถามว่า "ChatGPT สามารถดูวิดีโอได้หรือไม่" พวกเขาหมายถึงสิ่งที่แตกต่างกัน: พวกเขาต้องการให้ผู้ช่วยแชท สตรีมและเข้าร่วมด้วยสายตา ให้เป็นคลิปเหมือนมนุษย์หรือเป็น วิเคราะห์ และ สรุป เนื้อหา (ฉากภาพ คำพูด เครื่องหมายเวลา การกระทำ) คำตอบสั้นๆ คือ: ใช่ — แต่มีข้อควรระวังที่สำคัญChatGPT รุ่นใหม่และบริการเสริมมีความสามารถหลายโหมดที่ช่วยให้พวกเขา แปลเฟรมและเสียงจากวิดีโอ รับอินพุตหน้าจอ/วิดีโอสดในแอปบางตัว และสร้างสรุปหรือคำอธิบายประกอบ — แต่พวกเขามักจะทำเช่นนี้โดยการจัดการวิดีโอเป็นลำดับของภาพนิ่ง + เสียง (หรือโดยการรวมเข้ากับ API ที่เปิดใช้งานวิดีโอ) ไม่ใช่ด้วยการ "เล่น" ไฟล์ตามที่คุณหรือฉันจะทำ
ChatGPT สามารถดูไฟล์วิดีโอได้เหมือนที่คนทั่วไปดูหรือไม่?
การ "ดู" วิดีโอหมายถึงอะไรในทางเทคนิค
สำหรับมนุษย์ การเฝ้าดูนั้นต่อเนื่อง: ดวงตารับรู้กระแสการเคลื่อนไหว หูรับเสียง และสมองรับข้อมูลสัญญาณชั่วคราว สำหรับระบบที่ใช้ LLM ในปัจจุบัน เช่น ChatGPT การ "เฝ้าดู" มักถูกนำไปใช้เป็น การประมวลผลอินพุตที่มีโครงสร้างซึ่งได้มาจากวิดีโอ — ตัวอย่างเช่น ลำดับของเฟรมที่แยกออกมา (รูปภาพ) แทร็กการถอดเสียง และข้อมูลเมตา เช่น ไทม์สแตมป์หรือเอาต์พุตการตรวจจับวัตถุ (ถ้ามี) แบบจำลองสามารถหาเหตุผลจากลำดับนั้นเพื่อตอบคำถาม สร้างสรุป หรือสร้างไทม์สแตมป์ กล่าวโดยสรุป: ChatGPT ไม่ได้ สตรีมเฟรมแบบเรียลไทม์เช่นเดียวกับคอร์เทกซ์ภาพ; มันจะรับการแสดงของเฟรมเหล่านั้น (รูปภาพ + ข้อความ) และเหตุผลเกี่ยวกับเฟรมเหล่านั้น
ผลิตภัณฑ์ ChatGPT มีฟีเจอร์อะไรบ้าง
OpenAI ได้นำเสนอนวัตกรรมมัลติโมดัลหลายรายการ ได้แก่ ตระกูล GPT-4/GPT-4o ซึ่งช่วยปรับปรุงความเข้าใจด้านภาพและเสียง และแอป ChatGPT บนมือถือได้รับการปรับปรุงการควบคุมการแชร์หน้าจอและวิดีโอ (โดยเฉพาะในโหมดเสียง/แชท) ซึ่งช่วยให้ผู้ช่วย "เห็น" เนื้อหาจากกล้องหรือหน้าจอสดระหว่างเซสชัน ผลลัพธ์ในทางปฏิบัติคือ คุณสามารถแสดง ChatGPT บนหน้าจอโทรศัพท์ของคุณ หรือแชร์วิดีโอสดเพื่อช่วยเหลือตามบริบทในประสบการณ์การใช้งานบนมือถือที่รองรับ สำหรับการวิเคราะห์วิดีโอที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น (การสรุประดับไฟล์, การประทับเวลา) เวิร์กโฟลว์สาธารณะในปัจจุบันมักอาศัยการแยกเฟรม/ทรานสคริปต์และป้อนเข้าสู่โมเดลมัลติโมดัล หรือใช้สูตร API ที่ผสานการประมวลผลภาพและเสียงเข้าด้วยกัน
ChatGPT วิเคราะห์วิดีโอเบื้องหลังได้อย่างไร
ไปป์ไลน์แบบเฟรมเทียบกับโมเดลวิดีโอเนทีฟ
สองแนวทางทั่วไปในการทำความเข้าใจวิดีโอในปัจจุบัน:
- ท่อแบบเฟรม (พบมากที่สุด) — แบ่งวิดีโอออกเป็นเฟรมตัวแทน (เฟรมหลักหรือเฟรมตัวอย่าง) ถอดเสียงแทร็กเสียง (เสียงพูดเป็นข้อความ) และส่งเฟรม + คำบรรยายไปยังแบบจำลองมัลติโมดัล แบบจำลองจะวิเคราะห์ภาพและข้อความเพื่อสร้างบทสรุป คำบรรยายภาพ หรือคำตอบ วิธีนี้มีความยืดหยุ่นและใช้งานได้กับหลักสูตร LLM และแบบจำลองวิสัยทัศน์มากมาย อีกทั้งยังเป็นพื้นฐานสำหรับบทช่วยสอนและตัวอย่าง API ที่เผยแพร่มากมาย
- โมเดลที่รองรับวิดีโอดั้งเดิม (เกิดใหม่และเฉพาะทาง) — ระบบบางระบบ (และแบบจำลองการวิจัย) ทำงานบนคุณลักษณะเชิงพื้นที่และเวลาโดยตรง และสามารถวิเคราะห์เหตุผลเชิงเวลาและการเคลื่อนไหวได้โดยไม่ต้องป้อนข้อมูลแบบเฟรมต่อเฟรมอย่างชัดเจน ผู้ให้บริการคลาวด์และแบบจำลองมัลติโมดัลรุ่นใหม่กำลังเพิ่ม API ที่รับวิดีโอแบบเนทีฟและส่งกลับผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างมากขึ้นเรื่อยๆ ยกตัวอย่างเช่น Gemini ของ Google ที่มีจุดสิ้นสุดการทำความเข้าใจวิดีโออย่างชัดเจนในชุด API
ขั้นตอนการประมวลผลทั่วไป
ท่อส่งการผลิตที่ให้ ChatGPT "ดู" วิดีโอมักจะมีลักษณะดังนี้:
หลังการประมวลผล:รวบรวมคำตอบ แนบไทม์สแตมป์ สร้างสรุป หรือสร้างเอาต์พุตที่มีโครงสร้าง (เช่น รายการการดำเนินการ สไลด์ไทม์สแตมป์)
นำเข้า: อัพโหลดวิดีโอหรือให้ลิงค์
พรีโพรเซส:แยกเสียงและสร้างการถอดเสียง (แบบกระซิบหรือ ASR อื่นๆ) เฟรมตัวอย่าง (เช่น 1 เฟรมต่อวินาทีหรือการตรวจจับคีย์เฟรม) และรันการตรวจจับวัตถุ/บุคคลบนเฟรมตามทางเลือก
การประกอบบริบท:จับคู่ทรานสคริปต์กับค่าประทับเวลาของเฟรม สร้างชิ้นส่วนที่มีขนาดสำหรับหน้าต่างบริบทของโมเดล
อินพุตโมเดล:ส่งเฟรม (ในรูปแบบรูปภาพ) และข้อความที่ถอดความไปยังจุดสิ้นสุด GPT แบบมัลติโมดัลหรือแสดงภายในการสนทนา ChatGPT (การแชร์หน้าจอบนมือถือหรือผ่าน API)
มีฟีเจอร์ ChatGPT "ดั้งเดิม" ที่สามารถรับชมวิดีโอ (อัปโหลดไฟล์ / ลิงค์ YouTube) หรือไม่
มี ChatGPT “Video Insights” หรือปลั๊กอินในตัวหรือไม่?
ใช่และไม่ใช่ OpenAI และนักพัฒนาบุคคลที่สามได้เปิดตัวเครื่องมือสไตล์ "Video Insights" และ GPT ชุมชนที่ช่วยให้ผู้ใช้วางลิงก์ YouTube หรืออัปโหลดไฟล์วิดีโอได้ เครื่องมือเหล่านี้ทำงานตามขั้นตอนที่อธิบายไว้ข้างต้น (ASR + การสุ่มตัวอย่างเฟรม + การใช้เหตุผลแบบหลายโหมด) อินเทอร์เฟซแชทหลักของ ChatGPT เองในอดีตไม่ยอมรับการเล่นไฟล์ .mp4 แบบดิบเป็นอินพุตที่ผู้ใช้สามารถ "เล่น" ให้ผู้ช่วยได้ แต่ยอมรับ ไฟล์ และบูรณาการเครื่องมือของบุคคลที่สามหรือเครื่องมือในตัวที่ดำเนินการประมวลผลล่วงหน้า
ข้อจำกัดของเวิร์กโฟลว์การอัปโหลดไฟล์หรือแบบลิงก์
- ความยาวและค่าใช้จ่าย — วิดีโอที่มีความยาวจะสร้างคำบรรยายที่ยาวและเฟรมจำนวนมาก ข้อจำกัดของโทเค็น และการคำนวณต้นทุน การสรุป การสุ่ม หรือการแบ่งกลุ่มกลยุทธ์
- ความแตกต่างทางเวลา — เฟรมการสุ่มตัวอย่างจะสูญเสียพลวัตของการเคลื่อนไหว (การไหลของแสง การเคลื่อนไหวที่ละเอียดอ่อน) ดังนั้นแนวทางตามเฟรมเพียงอย่างเดียวอาจพลาดสัญญาณที่ขึ้นอยู่กับเวลา
- คุณภาพขึ้นอยู่กับกระบวนการก่อนการประมวลผล — ความแม่นยำของทรานสคริปต์ (ASR) และการเลือกเฟรมมีอิทธิพลอย่างมากต่อผลลัพธ์ของแบบจำลอง หาก ASR เข้าใจคำสำคัญผิด บทสรุปของหลักสูตร LLM ก็จะผิดพลาด คำแนะนำของชุมชนเน้นย้ำถึงการเลือกคลิปอย่างระมัดระวังอยู่เสมอ
สูตรปฏิบัติ: เวิร์กโฟลว์สามแบบที่คุณสามารถใช้ได้ทันที
สูตรที่ 1 — สรุปสั้นๆ ของการบรรยายใน YouTube (สำหรับผู้ที่ไม่ใช่ผู้พัฒนา)
- รับคำบรรยายจาก YouTube (คำบรรยายอัตโนมัติของ YouTube หรือคำบรรยายจากบุคคลที่สาม)
- วางคำบรรยายลงใน ChatGPT และขอให้สรุปพร้อมประทับเวลาหรือแบ่งบท
- สามารถเลือกให้ภาพหน้าจอ (คีย์เฟรม) สักสองสามภาพเพื่อใช้เป็นบริบทภาพ (สไลด์หรือไดอะแกรม)
วิธีนี้ช่วยให้ได้บทสรุปที่รวดเร็วและแม่นยำ เหมาะสำหรับการจดบันทึกการศึกษา ()
สูตรที่ 2 — การจัดทำดัชนีวิดีโอสำหรับไลบรารีสื่อ (แนวทางของนักพัฒนา)
- การแยกเฟรมเป็นชุด (ทุก ๆ N วินาที หรือการตรวจจับคีย์เฟรม)
- รัน OCR และตรวจจับวัตถุบนเฟรม รันการแปลงคำพูดเป็นข้อความสำหรับเสียง
- สร้างข้อมูลเมตาที่มีโครงสร้าง (ชื่อผู้พูด, วัตถุที่ตรวจพบ, หัวข้อตามวันที่และเวลา)
- ป้อนข้อมูลเมตาดาต้า + เฟรมที่เลือก + ทรานสคริปต์ไปยัง GPT ที่มีความสามารถในการมองเห็นสำหรับการสร้างดัชนีขั้นสุดท้ายและการแท็กภาษาธรรมชาติ
สูตรที่ 3 — การเข้าถึง (สร้างคำบรรยายเสียงและข้อความอื่น)
- แยกเฟรมเมื่อเริ่มบท
- ใช้วิสัยทัศน์ GPT เพื่อสร้างคำอธิบายภาพที่ชัดเจนสำหรับแต่ละเฟรม
- จับคู่คำอธิบายกับบทบรรยายเสียงเพื่อสร้างเนื้อหาการเข้าถึงที่เข้มข้นสำหรับผู้ใช้ที่มีความบกพร่องทางสายตา
เครื่องมือและ API ที่ช่วย
เครื่องตรวจจับ FFmpeg และคีย์เฟรม — สำหรับการแยกเฟรมอัตโนมัติและการตรวจจับการเปลี่ยนแปลงฉาก
จุดสิ้นสุดแบบหลายโหมดของ OpenAI / สูตรอาหาร — ให้ตัวอย่างการใช้อินพุตเฟรมและการสร้างคำบรรยายหรือเสียงพากย์
API วิดีโอของผู้ให้บริการคลาวด์ (Google Gemini ผ่าน Vertex AI) — ยอมรับอินพุตวิดีโอโดยตรงและสร้างเอาต์พุตที่มีโครงสร้าง มีประโยชน์หากคุณต้องการโซลูชันที่มีการจัดการ
บริการถอดความ — Whisper, cloud ASR (Google Speech-to-Text, Azure, AWS Transcribe) เพื่อการถอดเสียงที่แม่นยำและมีการประทับเวลา
บทสรุป — คำตัดสินที่สมจริง
ChatGPT สามารถดูวิดีโอได้หรือไม่? ยังไม่เหมือนคนแต่ก็มีประสิทธิภาพเพียงพอสำหรับงานในโลกแห่งความเป็นจริงที่หลากหลาย แนวทางปฏิบัติในปัจจุบันเป็นแบบไฮบริด: ใช้ทรานสคริปต์เพื่อบันทึกเสียงพูด เฟรมตัวอย่างเพื่อจับภาพ และผสานรวมกับเครื่องมือตรวจจับเฉพาะทางก่อนส่งข้อมูลที่กลั่นกรองแล้วไปยัง GPT แบบมัลติโมดัล แนวทางนี้มีประสิทธิภาพอยู่แล้วสำหรับการสรุป การจัดทำดัชนี การเข้าถึง และงานด้านการผลิตเนื้อหาอีกมากมาย ในขณะเดียวกัน การวิจัยและการพัฒนาผลิตภัณฑ์ (รวมถึงตระกูล GPT-4o ของ OpenAI และโมเดลวิดีโอที่แข่งขันกัน) กำลังลดช่องว่างไปสู่ความเข้าใจวิดีโอที่สมบูรณ์และต่อเนื่องมากขึ้นอย่างต่อเนื่อง แต่ ณ ตอนนี้ ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดมาจากกระบวนการที่ตั้งใจไว้ ไม่ใช่ปุ่ม "ดู" แม้แต่ปุ่มเดียว
เริ่มต้นใช้งาน
CometAPI เป็นแพลตฟอร์ม API แบบรวมที่รวบรวมโมเดล AI มากกว่า 500 โมเดลจากผู้ให้บริการชั้นนำ เช่น ซีรีส์ GPT ของ OpenAI, Gemini ของ Google, Claude ของ Anthropic, Midjourney, Suno และอื่นๆ ไว้ในอินเทอร์เฟซเดียวที่เป็นมิตรกับนักพัฒนา ด้วยการนำเสนอการตรวจสอบสิทธิ์ การจัดรูปแบบคำขอ และการจัดการการตอบสนองที่สอดคล้องกัน CometAPI จึงทำให้การรวมความสามารถของ AI เข้ากับแอปพลิเคชันของคุณง่ายขึ้นอย่างมาก ไม่ว่าคุณจะกำลังสร้างแชทบ็อต เครื่องกำเนิดภาพ นักแต่งเพลง หรือไพพ์ไลน์การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล CometAPI ช่วยให้คุณทำซ้ำได้เร็วขึ้น ควบคุมต้นทุน และไม่ขึ้นอยู่กับผู้จำหน่าย ทั้งหมดนี้ในขณะที่ใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าล่าสุดในระบบนิเวศ AI
นักพัฒนาสามารถเข้าถึงได้ จีพีที-5, จีพีที-4.1, O3-การวิจัยเชิงลึก, โอ3-โปร ฯลฯ ผ่าน CometAPI รุ่นล่าสุดจะได้รับการอัปเดตจากเว็บไซต์อย่างเป็นทางการเสมอ เริ่มต้นด้วยการสำรวจความสามารถของโมเดลใน สนามเด็กเล่น และปรึกษา คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าใช้งาน โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับรหัส API แล้ว โคเมทเอพีไอ เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ