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Os meios de comunicação, especialistas e influenciadores geralmente expressam preocupações de que a bolha da IA possa estourar em breve. Entendemos e levamos esse ceticismo a sério. É por isso que, neste artigo, exploramos aplicações sólidas e reais da IA no streaming de vídeo. Exploraremos os desenvolvimentos das principais plataformas de streaming e fornecedores de software para ajudá-lo a obter novas ideias para melhorar suas operações. Então, fique à vontade para tomar uma “ótima xícara de café”, como um dos personagens principais de Twin Peaks, e prepare-se para absorver o conhecimento sobre como a IA pode ajudá-lo a:
Vamos lá!
Aprendizagem automática Os modelos (ML) fazem sua mágica para aprimorar a qualidade do streaming de vídeo e garantir a reprodução ininterrupta do vídeo quando usados para tarefas como superresolução de vídeo (VSR) e streaming de taxa de bits adaptável.
A superresolução de vídeo envolve a geração de vídeo de alta resolução a partir de uma fonte de baixa resolução. O vídeo de alta resolução contém um grande número de pixels, o que afeta a quantidade de detalhes nele contidos. Pense nas fotos tiradas com um iPhone 7 e um iPhone 17 como exemplos.
A abordagem de aprendizado de máquina do VSR envolve algoritmos que “adivinham” ou prevêem detalhes intrincados em um vídeo e os adicionam. Para fazer previsões altamente precisas, os cientistas de dados treinam um modelo em uma infinidade de imagens em diferentes resoluções. O resultado é um vídeo mais nítido e realista.
Essa técnica é adequada tanto para remasterizar vídeos enviados quanto para melhorar a qualidade das transmissões ao vivo. O laboratório de pesquisa ATHENA da Bitmovin, uma empresa de tecnologia multimídia, propôs um método para fornecer streaming de vídeo de alta qualidade usando 35% menos taxa de bits. Chamado DeepStream, envolve o uso de uma camada de aprimoramento de vídeo alimentada por redes neurais profundas (DNNs). Usuários cujos dispositivos têm chips gráficos avançados, ou GPUs, obteriam vídeos com qualidade aprimorada. Enquanto isso, os espectadores com dispositivos mais antigos ou menos potentes receberiam uma versão regular. Os pesquisadores também experimentou com a adaptação dessa abordagem para dispositivos móveis. A solução deles é aproveitar DNNs leves e especiais que exigem menos poder de processamento e uso da bateria dos smartphones para realizar a tarefa.
O aumento da qualidade do streaming de vídeo exige uma potência computacional significativa. E se a infraestrutura de uma empresa não conseguir lidar com essa carga de trabalho, os vídeos podem ser entregues com atrasos. Por esse motivo, as empresas de streaming e entretenimento usam principalmente o VSR para enviar conteúdo. No final de outubro de 2025, O YouTube foi introduzido um recurso de IA que aprimora automaticamente os vídeos para resoluções mais altas. “Estamos começando com vídeos enviados abaixo de 1080p, ampliando-os de SD para HD, com o objetivo de suportar resoluções de até 4K em um futuro próximo.” Os criadores podem optar por não receber esses aprimoramentos.
Fornecedores de soluções: Pixop, Bitmovin, PONTO AZUL, Laboratórios de topázio
Os operadores que oferecem streams de jogos em suas plataformas podem integrar uma dessas ferramentas em seu conteúdo de VOD.
O streaming de taxa de bits adaptável (ABR) é, talvez, uma técnica mais democrática do que a superresolução de vídeo baseada em IA. Ele evita o armazenamento em buffer de vídeo quando a conexão com a Internet do usuário fica lenta. Falando na linguagem tecnológica, essa técnica garante uma experiência tranquila para o espectador, maximizando a estabilidade do streaming e mantendo a baixa latência, o atraso entre a ocorrência de um evento e a visualização do espectador. A baixa latência é fundamental para o streaming de esportes eletrônicos e cassinos, pois atrasos de até mesmo um segundo podem arruinar a integridade competitiva, a justiça do jogo e a imersão.
O streaming de taxa de bits adaptável inclui as seguintes ações:
1. Codificação do vídeo em várias versões de qualidade, variando de 480p a 4K.
2. Segmentar o vídeo em pequenos pedaços, normalmente com alguns segundos de duração.
3. Usando um player cliente que monitora a largura de banda e a velocidade da Internet para alternar entre versões de qualidade ideal.
A abordagem baseada em ML para streaming adaptativo consiste em usar um modelo preditivo em vez de regras fixas para tomar decisões de troca (por exemplo, se o buffer estiver abaixo de 5 segundos, reduza a qualidade). O modelo analisa vários fatores, como desempenho histórico da rede, eventos de rearmazenamento em buffer, tráfego na hora do dia e tipo de dispositivo, para prever qual será a largura de banda disponível do usuário em alguns segundos. Com base nessa previsão, o software de streaming (executado no dispositivo cliente) pode solicitar proativamente a versão com a melhor qualidade de vídeo para o próximo segmento.
Para transmissões ao vivo, várias versões de qualidade são criadas em tempo real.
O Twitch introduziu o streaming de taxa de bits adaptável de IA em janeiro de 2024. Desenvolvido em colaboração com NVIDIA e 2 EMPREGOS, a Radiodifusão aprimorada O recurso permite que os streamers transmitam simultaneamente até três resoluções de vídeo em até 1080p. Obviamente, há o requisito de hardware: os criadores devem ter unidades de processamento gráfico GeForce RTX ou GTX instaladas em seus PCs. Posteriormente, a plataforma roxa adicionou a oportunidade de transmitir em até 4K para até cinco transmissões simultâneas.
O recurso usa um algoritmo de IA do lado do servidor que permite escolher automaticamente a melhor configuração de stream para o OBS Studio. O algoritmo analisa as condições de hardware e rede do streamer.
Antes do lançamento, somente os principais canais podiam oferecer várias versões de qualidade do mesmo stream.
Considere implementar uma taxa de bits adaptável baseada em ML em sua infraestrutura de TI para permitir que seus streamers ofereçam a melhor visualização e experiências de apostas suaves se você usar o CopyStake ou uma ferramenta similar para transmissões participativas de cassinos.
A IA também reescreve o livro de regras para a criação de conteúdo ao vivo. Os streamers têm várias ferramentas para aplicar efeitos visuais complexos que antes estavam disponíveis apenas em estúdios profissionais.
As telas verdes virtuais de IA são alimentadas por modelos de aprendizado profundo, normalmente redes neurais convolucionais (CNNs). Ao contrário do tradicional Filtros Chroma Key que dependem de limites matemáticos rígidos para detectar e remover um código de cor específico, os modelos DL analisam a semântica da imagem para distinguir um sujeito humano do plano de fundo. Como resultado, os streamers podem obter um vídeo com bordas nítidas sem comprar uma tela verde física ou configurar uma iluminação complexa para evitar “buracos” no fundo.
Esse efeito está disponível em Transmissão NVIDIA (como um recurso de fundo virtual — remoção, substituição e desfoque de fundo).
Iluminação irregular, falta de ênfase no rosto ou sombras fortes são falhas visuais que podem desanimar os espectadores, mesmo que um carismático streamer de cassino esteja atrás da tela. Felizmente, a IA está aqui para ajudar os anfitriões a oferecer a imagem perfeita — um dos fatores do engajamento do usuário.
A iluminação virtual com IA é a tecnologia por trás da solução. Um modelo de aprendizado profundo analisa primeiro o feed de vídeo ao vivo para mapear a geometria facial do locutor em 3D e, ao mesmo tempo, estimar as localizações e intensidades das fontes de luz existentes. Em seguida, gera algoritmicamente uma luz de tecla virtual, manipulando pixels em tempo real para simular novas sombras e realces no rosto.
Ferramentas: Transmissão NVIDIA
Outra invenção valiosa para streamers ou para qualquer pessoa que realiza videochamadas com frequência é o redirecionamento do olhar por IA. A tecnologia resolve o problema fundamental da configuração moderna da webcam: a lente da câmera e a tela que você olha nunca estão no mesmo lugar, dificultando o contato visual com o público.
As principais técnicas por trás dessa “maravilha” são a estimativa do olhar e a manipulação de pixels. Veja como as ferramentas abordam a tarefa:
NVIDIA Broadcast, com seu recurso de contato visual, é uma das ferramentas que fornecem correção de olhar por IA.
No entanto, encontrei mais soluções que oferecem correção de contato visual para vídeos pré-gravados, por exemplo, RAÇÃO, Kapwing, Descrição, e BIGVU.
As tecnologias de IA encontraram seu lugar em ambientes de jogos onde os mundos digital e físico coexistem — cassinos ao vivo. O objetivo é manter as sessões imersivas e, ao mesmo tempo, facilitar aos clientes o acompanhamento dos detalhes do jogo.
Especialistas da Vindral desenvolveram Roleta V-track — um rastreador e visualizador que permite sobrepor imagens personalizadas, ou seja, multiplicadores, diretamente na roleta. Graças a isso, os jogadores não precisam dividir sua atenção entre o dealer, a mesa com uma roda e a interface digital durante uma transmissão de cassino. O rastreador usa visão computacional para monitorar a velocidade, rotação e posição da roda em tempo real. E o visualizador renderiza dados do rastreador nele.
Não é maravilhoso quando outra pessoa faz o trabalho por nós? As soluções de streaming agora liberam os streamers do iGaming e outros criadores de conteúdo do trabalho tedioso de escolher fragmentos cativantes das gravações transmitidas, recortá-los e juntá-los em um vídeo pronto para vírus. Os usuários também podem publicar destaques nas redes sociais com um clique.
Os modelos de aprendizado profundo, o carro-chefe dessas soluções, identificam os principais momentos da transmissão, como sequências repentinas de alta ação, mudanças rápidas nos níveis de áudio (aplausos ou gritos) ou eventos de texto na tela (notificações de eliminação ou vitórias), e os transformam instantaneamente em vídeos curtos.
O Twitch, que já fornece uma ferramenta semelhante, o Clips, também segue essa tendência. Em outubro de 2025, a plataforma apresentou sua tecnologia baseada em IA Clipes automáticos. A ferramenta está atualmente em teste alfa.
Fornecedores de soluções: Restaure, RAÇÃO
Os casos de uso da IA no streaming de vídeo que discutimos acima envolvem o uso de tecnologias para aumentar a experiência do usuário, otimizar a produção e aprimorar a qualidade do vídeo. Mas e se eu disser que todo o stream pode ser gerado? Os streamers de IA demonstram mais uma vez que as invenções de filmes de ficção científica fazem parte do nosso reino.
Um streamer de IA é um personagem virtual que hospeda transmissões ao vivo, joga jogos de vídeo e cassino, conversa com espectadores, canta, toca instrumentos musicais ou promove produtos. O que os streamers virtuais fazem depende dos interesses do público-alvo e dos negócios para os quais eles trabalham incansavelmente.
Eles confiam em várias tecnologias de IA para agir como humanos. Por exemplo, os streamers usam a síntese de texto em fala (por meio de modelos DL) para transformar texto processado em palavras faladas. Seu canto é alimentado por IA generativa: personas virtuais têm geradores de voz integrados para cantar em vários estilos e gêneros. A visão computacional é o “o quê” por trás de seus movimentos corporais e expressões faciais, e o aprendizado de máquina está por trás de respostas rápidas e contextuais às mensagens de bate-papo. Portanto, sua presença animada em uma transmissão se deve a um buquê de tecnologias de ponta.
Os streamers virtuais podem assumir as formas de:
Os streamers de IA têm um forte futuro comercial, especialmente nos setores de iGaming, jogos e comércio eletrônico, graças à sua eficiência de custos e à capacidade de impulsionar e escalar as vendase o apetite do público por inovações tecnológicas.
O potencial da IA na transformação das operações de streaming é impressionante. Mais importante ainda, a tecnologia está pronta para uso. Você pode aprimorar as transmissões ao vivo e dar nova vida aos VODs com superresolução de vídeo, interromper esses atrasos irritantes com a taxa de bits adaptável de ML, atualizar as configurações do estúdio ou lançar fluxos de IA inovadores para seus jogadores.
Aqui está a verdadeira conversa: a maioria das tarefas que descrevemos pode ser executada à moda antiga, sem IA. Portanto, é melhor avaliar se um investimento vale a pena antes de mergulhar em uma revisão significativa.
Ao mesmo tempo, a IA oferece automação, precisão e uma escala que as equipes humanas não conseguem igualar. Quando implementada com sabedoria, a IA pode elevar suas operações e até mesmo permitir que você crie novos fluxos de receita. Definir onde as tecnologias podem dar à sua marca iGaming a maior vantagem competitiva é fundamental.
