TwelveLabs
TwelveLabs es una plataforma de comprensión de vídeo de última generación que utiliza inteligencia artificial para extraer e interpretar información completa de los vídeos, incluidos movimientos, acciones, objetos, individuos, sonidos, texto en pantalla y palabras habladas.
https://www.twelvelabs.io/?ref=aipure&utm_source=aipure
Información del Producto
Actualizado:16/06/2025
Tendencias de Tráfico Mensual de TwelveLabs
TwelveLabs logró 100,922 visitas con un aumento del 19.8%. El nuevo acuerdo con Amazon Bedrock para llevar sus herramientas de análisis de video impulsadas por IA a una audiencia más amplia probablemente contribuyó a este crecimiento.
¿Qué es TwelveLabs?
TwelveLabs, fundada en 2021 y con sede en San Francisco, es una plataforma de IA centrada en revolucionar la tecnología de comprensión de vídeo. La plataforma proporciona a los desarrolladores una potente infraestructura de comprensión de vídeo a través de su conjunto de API, lo que permite que las aplicaciones vean, oigan y comprendan el contenido de vídeo como lo hacen los humanos. Está construida sobre su modelo de base multimodal avanzado y es reconocida por los principales investigadores como la IA de mayor rendimiento para la comprensión de vídeo, superando los puntos de referencia de los principales proveedores de la nube y los modelos de código abierto.
Características Principales de TwelveLabs
TwelveLabs es una potente plataforma de inteligencia de video que utiliza IA multimodal para comprender el contenido de video como lo hacen los humanos. Combina el análisis visual, de audio y textual a través de sus modelos base (Marengo y Pegasus) para permitir la búsqueda, el análisis y la comprensión avanzados de videos a escala. La plataforma puede procesar e interpretar movimientos, acciones, objetos, individuos, sonidos, texto en pantalla y palabras habladas, lo que hace que el contenido de video se pueda buscar y analizar de formas que antes eran imposibles.
Comprensión de video multimodal: Combina el razonamiento temporal y espacial a través de Marengo (modelo de codificador) y Pegasus (modelo de lenguaje de video) para comprender el contenido de video en múltiples dimensiones, incluyendo visual, audio y texto
Búsqueda en lenguaje natural: Permite la búsqueda sensible al contexto a través del habla, el texto, el audio y las imágenes para encontrar escenas y contenido específicos dentro de los videos utilizando consultas en lenguaje natural
Infraestructura escalable: Maneja bibliotecas de video a gran escala de hasta petabytes de datos con opciones de implementación flexibles que incluyen la nube, la nube privada o soluciones locales
Modelos personalizables: Ofrece capacidades de ajuste fino del modelo para adaptarse a dominios y casos de uso específicos, manteniendo al mismo tiempo la seguridad de nivel empresarial
Casos de Uso de TwelveLabs
Medios y entretenimiento: Permite el descubrimiento de contenido, la generación automatizada de momentos destacados y las recomendaciones de contenido contextual para plataformas de transmisión y bibliotecas de contenido
Seguridad automotriz: Analiza las transmisiones de video para detectar peligros para el conductor y predecir el comportamiento de los peatones para mejorar los sistemas de seguridad del transporte
Análisis de publicidad: Analiza el metraje de origen y recomienda anuncios basados en el contexto del contenido y el tono emocional para una mejor segmentación y ubicación de los anuncios
Seguridad y vigilancia: Procesa imágenes de seguridad para la detección de anomalías y la supervisión inteligente en aplicaciones gubernamentales y de seguridad
Ventajas
Precisión líder en la industria que supera los puntos de referencia de las principales nubes
Opciones de implementación flexibles (nube, nube privada, local)
Conjunto de API completo con múltiples opciones de SDK
Sólidas características de seguridad, incluyendo la integración SSO/SAML
Desventajas
Limitaciones de tamaño de archivo (2 GB máximo por archivo)
Requiere importantes recursos computacionales para la implementación a gran escala
Puede requerir un entrenamiento de modelo personalizado para casos de uso específicos
Cómo Usar TwelveLabs
Obtener clave de API: Regístrese y navegue a la página de la clave de API, inicie sesión con sus credenciales y copie su clave de API del panel de control
Instalar SDK: Instale uno de los SDK de cliente de TwelveLabs (se recomienda Python) para integrarlo con su aplicación
Inicializar cliente: Instancie el cliente SDK con su clave de API usando: client = TwelveLabs(api_key=os.getenv('TL_API_KEY'))
Crear índice: Cree un índice para organizar y almacenar datos de vídeo especificando el nombre del índice y seleccionando modelos (por ejemplo, marengo2.7, pegasus1.2) con las opciones deseadas (visual, audio)
Subir vídeos: Suba archivos de vídeo (deben tener menos de 2 GB y estar en los formatos admitidos que se enumeran en la documentación de formatos de FFmpeg) a su índice creado
Procesar vídeos: La plataforma procesará automáticamente los vídeos para identificar e interpretar movimientos, acciones, objetos, individuos, sonidos, texto en pantalla y palabras habladas
Buscar contenido: Utilice consultas en lenguaje natural o consultas de imágenes para buscar en sus vídeos indexados y encontrar momentos o contenido específicos
Generar información: Utilice las capacidades de la plataforma para generar resúmenes, informes personalizados u otra información de su contenido de vídeo
Escalar el uso: Comience con el nivel gratuito para pruebas (<10 horas), actualice al nivel Desarrollador (<10k horas) o al nivel Empresa (ilimitado) según sea necesario
Preguntas Frecuentes de TwelveLabs
TwelveLabs es la plataforma de inteligencia de video más potente del mundo que proporciona capacidades de IA para ver, oír y razonar a través del contenido de video. Su tecnología permite a los usuarios encontrar cualquier cosa, descubrir información, analizar, remezclar y automatizar flujos de trabajo con contenido de video.
Video de TwelveLabs
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Análisis del Sitio Web de TwelveLabs
Tráfico y Clasificaciones de TwelveLabs
100.9K
Visitas Mensuales
#307587
Clasificación Global
#2863
Clasificación por Categoría
Tendencias de Tráfico: Mar 2025-May 2025
Información de Usuarios de TwelveLabs
00:01:15
Duración Promedio de Visita
3.15
Páginas por Visita
47.52%
Tasa de Rebote de Usuarios
Principales Regiones de TwelveLabs
US: 49.02%
KR: 11.42%
IN: 5.63%
FR: 2.88%
CA: 2.28%
Others: 28.78%
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