ML实例1自动生成定制化封面
Netflix每一部剧集的封面图片，都是高度个性化的定制设计，甚至每一个人看到的封面可能不一样，正是靠ML来产生吸引不同类型观众喜好的封面设计。图片来源／Netflix
ML实例2自动识别画面语义标签
借助对象侦测ML技术，不只可以识别出画面中不同的对象，Netflix还能识别对象名称或行为，作为语义搜索之用，例如可以快速找出艾蜜莉嘟嘴画面。图片来源／Netflix
ML实例3快速搜索关键对白视频
通过ML技术可以识别出一部视频中，不同对白的视频段落以及不同场景的段落，例如图中视频有17个说出“Thank you”的视频段落，可供剪辑师搭配来设计创意预告片。图片来源／Netflix
ML实例4快速搜索同类画面构成
Netflix常用的预告片手法是用ML搜索不同视频段落中的同一类画面，组合成一连串快速切换的短片，例如都是主角中距离镜头开口说话的场景，来凸显戏剧张力。图片来源／Netflix
ML实例5直接用视频来找相似视频
预告片剪接师除了输入文本来寻找想要的素材，还可以通过ML来进行视频内容比对，直接输入一段视频，来找出同类型的视频。图中例子为在厨师竞赛剧集中，输入一道菜的视频，可以找出其他道菜的登场视频。图片来源／Netflix
ML实例6自动产生精华短片
通过ML创建视频内容的大量语义标签，不只可用于搜索，还能用来自动产生精华短片，可以调用“重要对白”算法，指定视频时间后，ML就能自动挑出匹配主题的段落来产生精华短片。图片来源／Netflix
ML实例7分析光流自动生成动作短片
Netflix预告片中有一种手法，可以将同一种画面移动形式，例如都是由左到右的不同镜头，组合成一段同样镜头移动方向，但是画面不段切换的动作短片，就是靠光流ML分析来自动产生。图片来源／Netflix
ML实例8自动计算视频内容的属性矩阵
Netflix可以用ML来计算一支视频在不同类型（动作片、戏剧片、记录片等）和不同场景属性（煽情镜头、音乐性、搞笑情节、视觉冲击镜头、人物登场镜头）的强度分数，作为后续推荐、搜索、自动匹配之用。图片来源／Netflix