Ви випускаєте контент для соцмереж або YouTube. Ваші відеомонтажери витрачають по 4 години на день на вирізання найкращих моментів із багатогодинного матеріалу. Ми автоматизуємо цю рутину за допомогою AI, скорочуючи ручну працю на 60–80%. Замовте демо-версію, щоб побачити результат на ваших вихідниках.
Наша команда — інженери з 10+ річним досвідом у комп'ютерному зорі та NLP, за плечима понад 20 проектів з AI-відеоаналітики. Пропонуємо розробку системи AI-автомонтажу під ключ: від пайплайну виявлення сцен до рендерингу з субтитрами та кольорокорекцією.
Чому варто впроваджувати AI-автомонтаж?
Ручний монтаж — вузьке місце будь-якого відео-паблішера. Навіть досвідчений редактор витрачає 70% часу на перегляд та нарізання вихідників. AI-система вирішує це завдання за хвилини: вона знаходить ключові кадри, підбирає музику в тон, накладає субтитри та вирівнює колір. Причому робить це з постійною якістю — без втоми та людського фактора. AI-автомонтаж кращий за ручний у 16–24 рази за швидкістю обробки.
| Характеристика | Ручний монтаж | AI-автомонтаж |
|---|---|---|
| Час на 1 годину вихідника | 4–8 годин | 10–30 хвилин |
| Вартість за проект | Висока (оплата години редактора) | Фіксована (ліцензія + інфра) |
| Повторюваність | Залежить від редактора | Ідентично при однакових параметрах |
| Кількість стилів | Обмежена досвідом | Будь-який — калібрування через промпти |
Типові помилки при впровадженні: ігнорування специфіки контенту (інтерв'ю vs спорт) та недостатнє калібрування порогів. Ми налаштовуємо модель під ваш контент на етапі калібрування. Набір метрик можна розширити: додати face_detection_score для визначення присутності ведучого, audio_peak_score для гучних моментів. Це дозволяє точніше відбирати сцени.
Як ми оцінюємо якість кожної сцени?
Кожен фрагмент відео перевіряється за трьома метриками:
- emotion_score — емоційна насиченість (0–1)
- action_score — динаміка руху (0–1)
- quality_score — технічна якість (різкість, шум, 0–1)
Оцінка виконується через мультимодальну модель (GPT-4 Vision або її аналоги). Алгоритм відбирає сегменти з найбільшою сумарною оцінкою, вкладаючись у заданий хронометраж.
Архітектура пайплайну
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Optional
import asyncio
@dataclass
class VideoSegment:
start_time: float
end_time: float
transcript: str
emotion_score: float # 0–1
action_score: float # 0–1
quality_score: float # 0–1
selected: bool = False
class AutoVideoEditor:
def __init__(self):
self.scene_detector = SceneDetector()
self.transcriber = WhisperTranscriber()
self.emotion_analyzer = EmotionAnalyzer()
self.music_selector = MusicSelector()
self.renderer = VideoRenderer()
async def create_highlight_reel(
self,
source_video: str,
target_duration: int = 60,
style: str = "dynamic"
) -> str:
scenes = self.scene_detector.detect(source_video)
scored_scenes = await self.score_scenes(scenes, source_video)
selected = self.select_scenes(scored_scenes, target_duration, style)
return await self.renderer.render(
source_video, selected,
transitions=True,
color_grade=style
)
Виявлення сцен
Використовуємо FFmpeg з ContentDetector з бібліотеки scenedetect. Поріг чутливості за замовчуванням 27.0. За необхідності адаптуємо під ваш тип контенту (інтерв'ю, спорт, летсплеї).
import cv2
import numpy as np
from scenedetect import open_video, SceneManager
from scenedetect.detectors import ContentDetector
class SceneDetector:
def detect(self, video_path: str, threshold: float = 27.0) -> list[dict]:
video = open_video(video_path)
scene_manager = SceneManager()
scene_manager.add_detector(ContentDetector(threshold=threshold))
scene_manager.detect_scenes(video)
scene_list = scene_manager.get_scene_list()
return [
{
"start": scene[0].get_seconds(),
"end": scene[1].get_seconds(),
"duration": scene[1].get_seconds() - scene[0].get_seconds()
}
for scene in scene_list
]
AI-оцінка якості сцени
Для кожного кадру витягується ключовий момент, транскрибується через Whisper, потім GPT-4 Vision (або локальна LLaMA) видає JSON-оцінку. Голосування по кількох кадрах підвищує точність.
from openai import AsyncOpenAI
import base64
client = AsyncOpenAI()
async def score_scene_with_gpt4v(
video_path: str,
start: float,
end: float,
transcript: str
) -> dict:
mid_time = (start + end) / 2
frame_path = f"/tmp/frame_{int(mid_time*1000)}.jpg"
subprocess.run([
"ffmpeg", "-ss", str(mid_time), "-i", video_path,
"-vframes", "1", "-q:v", "2", frame_path
], capture_output=True)
with open(frame_path, "rb") as f:
frame_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()
response = await client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": f"""Оцени сцену для highlight-ролика.
Транскрипт: {transcript}
Верни JSON: {{"emotion_score": 0-1, "action_score": 0-1, "quality_score": 0-1, "reason": "..."}}"""
},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{frame_b64}"}}
]
}],
response_format={"type": "json_object"}
)
return json.loads(response.choices[0].message.content)
Рендеринг через MoviePy
Фінальний ролик збирається за допомогою MoviePy: нарізання, плавні переходи, кольорокорекція, мікшування аудіо. Підтримується мультитрекова збірка.
from moviepy.editor import (
VideoFileClip, concatenate_videoclips,
TextClip, CompositeVideoClip, AudioFileClip,
vfx
)
class VideoRenderer:
def render_highlights(
self,
source_path: str,
segments: list[dict],
output_path: str,
music_path: str = None
) -> str:
clips = []
for seg in segments:
clip = VideoFileClip(source_path).subclip(seg["start"], seg["end"])
clip = clip.fadein(0.3).fadeout(0.3)
clip = clip.fx(vfx.colorx, 1.05)
clips.append(clip)
final = concatenate_videoclips(clips, method="compose")
if music_path:
music = AudioFileClip(music_path).set_duration(final.duration)
music = music.volumex(0.3)
from moviepy.audio.AudioClip import CompositeAudioClip
final = final.set_audio(
CompositeAudioClip([final.audio.volumex(0.8), music])
)
final.write_videofile(output_path, codec="libx264", audio_codec="aac")
return output_path
AI-генерація субтитрів та капшенів
Субтитри створюються через Whisper з таймінгами та стилізуються під соцмережі: великий шрифт, обведення, центрування. Можна налаштувати довжину рядка, кольори та анімацію появи.
async def add_auto_captions(video_path: str, output_path: str, style: str = "social") -> str:
result = whisper_model.transcribe(video_path, word_timestamps=True)
clip = VideoFileClip(video_path)
caption_clips = []
for segment in result["segments"]:
txt_clip = TextClip(
segment["text"].upper() if style == "social" else segment["text"],
fontsize=48 if style == "social" else 32,
color="white",
stroke_color="black",
stroke_width=2,
font="Arial-Bold",
method="caption",
size=(clip.w * 0.9, None)
).set_start(segment["start"]).set_end(segment["end"])
txt_clip = txt_clip.set_position(("center", "bottom"))
caption_clips.append(txt_clip)
final = CompositeVideoClip([clip] + caption_clips)
final.write_videofile(output_path, codec="libx264")
return output_path
Вимоги до GPU
Для інференсу достатньо GPU з 8GB VRAM (наприклад, RTX 3060 або A5000). Для навчання доопрацювань — 16–24 GB. Ми оптимізуємо модель під ваше залізо, включаючи квантування до INT8.Етапи впровадження AI-автомонтажу
- Аналітика: вивчаємо ваш контент, цільові формати та поточний пайплайн. Визначаємо метрики успіху (наприклад, кількість сцен за хвилину, % браку).
- Проектування: підбираємо моделі (Whisper, GPT-4 Vision, LLaMA), проектуємо архітектуру пайплайну, обираємо векторне сховище для семантичного пошуку.
- Розробка MVP: реалізуємо ядро — виявлення сцен, оцінку якості, нарізання хайлайтів. Термін — 2–3 тижні.
- Калібрування: налаштовуємо пороги оцінок та стилі під ваш контент. Додаємо підтримку музики та субтитрів.
- Деплой: розгортаємо систему на вашому GPU-сервері або в хмарі (AWS, GCP). Інтегруємо через REST API.
- Навчання: проводимо workshop для ваших редакторів — як калібрувати стилі, правити автоматичні субтитри, додавати нові шаблони.
На кожному етапі застосовуємо MLOps для відео: версіонування моделей, моніторинг дрейфу, A/B тестування стилів. Це гарантує стабільність якості при зміні контенту.
Що входить в роботу
- Документація: опис архітектури, API-специфікація, інструкція з донавчання.
- Вихідний код: репозиторій з пайплайном, Docker-конфіги для деплою.
- Деплой: розгортання на вашому сервері або в хмарі (AWS, GCP, on-prem).
- Навчання команди: workshop з налаштування стилів та розширення функціоналу.
- Підтримка: 3 місяці безкоштовного супроводу після запуску.
| Параметр | Значення |
|---|---|
| Час до MVP | 2–3 тижні |
| Час до повноцінного редактора | 2–3 місяці |
| Вартість | Індивідуально, залежить від складності |
| Інтеграція | REST API, можливі плагіни для Adobe Premiere / DaVinci Resolve |
Зв'яжіться з нами для оцінки вашого проекту. Отримайте консультацію з архітектури та можливостей інтеграції. Інвестиції в AI-автомонтаж окупаються за 3–6 місяців завдяки скороченню ручної праці.