AI를 통해 비디오를 스토리보드로 변환
몇 시간 분량의 영상을 구조화되고 검색 가능한 스토리보드로 몇 분 만에 변환하는 고급 파이프라인을 구축한 방법입니다.
Curify AI Team
AI Research Team
몇 시간 분량의 원본 영상을 업로드하고 몇 분 안에 전체 동영상의 자세한 장면별 분석을 얻을 수 있다고 상상해 보세요. 이것이 바로 당사의 AI 기반 장면 감지 시스템이 제공하는 기능입니다.
최첨단 Python 라이브러리와 딥 러닝 모델로 구축된 이 파이프라인은 장면 변화를 감지할 뿐만 아니라 콘텐츠를 이해하고 핵심 요소를 식별하며 모든 것을 포괄적인 스토리보드로 구성합니다.

주요 순간을 식별하고 구조화된 스토리보드를 생성하는 장면 감지 파이프라인 작동 중
Pro Tip
작동 방식: 내부
비디오 처리 파이프라인
우리 시스템은 정확한 장면 감지 및 분석을 보장하는 정교한 다단계 파이프라인을 통해 비디오를 처리합니다.
원활한 비디오 통합
통합 인터페이스로 로컬 파일, YouTube 링크 또는 클라우드 저장소를 처리하세요.
맞춤형 출력
다른 도구와의 통합을 위해 메타데이터를 JSON 형식으로 내보냅니다.
카메라 모션 감지
팬, 줌 및 기타 카메라 움직임을 자동으로 식별합니다.
AI 기반 분석
옵션으로 제공되는 AI 분석 모듈을 통해 장면 이해도를 높이세요.
손끝에서 사용 가능한 강력한 기능
원활한 비디오 통합
통합 인터페이스로 로컬 파일, YouTube 링크 또는 클라우드 저장소를 처리하세요.
원활한 비디오 통합
통합 인터페이스로 로컬 파일, YouTube 링크 또는 클라우드 저장소를 처리하세요.
카메라 모션 감지
팬, 줌 및 기타 카메라 움직임을 자동으로 식별합니다.
맞춤형 출력
다른 도구와의 통합을 위해 메타데이터를 JSON 형식으로 내보냅니다.
성능 최적화
풍부하고 구조화된 출력
당사 시스템은 각 장면에 대한 자세한 메타데이터가 포함된 포괄적인 스토리보드 데이터를 생성하므로 귀하는 비디오 콘텐츠를 완벽하게 제어할 수 있습니다.
{ "scenes": [ { 1"scene_id": 1, 0.0"start_time": 0.0, 5.2"end_time": 5.2, "key_frame": "path/to/keyframe.jpg", "shot_type": "establishing", "camera_move": "static", "detected_objects": ["person", "car", "building"] } ], "metadata": { 120.5"duration": 120.5, "resolution": "1920x1080", 30"fps": 30 }}내보내기 옵션
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쉬운 통합
구조화된 JSON 출력을 통해 다른 도구 및 작업 흐름과 쉽게 통합할 수 있습니다.:
AI 기반 장면 분석의 힘
- 모듈형 아키텍처 - 영상 분석, AI 처리, 출력 생성을 위한 별도의 구성 요소로 시스템을 구축해 확장 및 유지 관리가 용이합니다.
- 성능 최적화 - 효율적인 프레임 처리 및 병렬화로 긴 영상에도 빠른 분석이 가능합니다.
- AI 강화 분석 - 선택적 AI 구성 요소는 장면을 더 깊이 이해하고 더 정확한 라벨링을 제공합니다.
고급 사용 및 사용자 정의
장면 감지 시스템은 다양한 사용 사례에 맞게 사용자 정의가 가능합니다. 다음은 몇 가지 고급 기능과 사용자 정의 옵션입니다.
사용자 정의 장면 감지 임계값
임계값 매개변수를 수정하여 장면 감지 감도를 조정합니다. 값이 낮을수록 감지가 변경 사항에 더 민감해집니다.
AI 강화 분석
보다 자세한 장면 이해 및 라벨링을 위해 AI 분석을 활성화합니다. 이를 위해서는 Ollama 서버에 대한 추가 설정이 필요합니다.
출력 사용자 정의
출력 형식을 사용자 정의하고 생성된 스토리보드에 추가 메타데이터를 포함합니다.
다른 도구와의 통합
스토리보드 출력은 다른 도구 및 작업 흐름과 쉽게 통합될 수 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다.
- 1비디오 편집 소프트웨어 - 스크립트 기반 편집을 지원하는 비디오 편집기로 JSON 출력 가져오기
- 2콘텐츠 관리 시스템 - 비디오 자산에 대한 메타데이터 자동 생성
- 3AI 훈련 데이터 - 구조화된 출력을 기계 학습 모델의 학습 데이터로 사용
드림 레벨 분석: 인셉션 장면 분석
AI가 Inception에서 복잡한 꿈의 레이어와 시각 효과를 어떻게 분석하는지 살펴보세요.
분석: 드림 레이어 감지 및 시각 효과 분석
장면 분석 분석
장면 1 (1.50s)
A woman stands on a sidewalk, looking to the side. A man stands behind her.
실제 사례: 타이타닉 장면 분석
우리 시스템이 어떻게 타이타닉의 장면을 분석하고 장면 변화를 감지하고 자세한 장면 메타데이터를 생성하는지 살펴보세요.
분석: 실시간 장면 감지 및 메타데이터 추출
장면 감지 출력 이해
AI가 비디오 콘텐츠를 분석하고 구조화하는 방법을 이해하기 위해 일반적인 장면 감지 출력을 분석해 보겠습니다. 각 설명 아래에서 이러한 통찰력을 뒷받침하는 해당 JSON 구조를 찾을 수 있습니다.
1. 장면 식별
각 장면에는 고유 식별자와 타임스탬프 범위가 할당되어 비디오 콘텐츠를 정확하게 탐색할 수 있습니다. 이것이 우리 분석의 기초를 형성합니다.
JSON Structure:
{
"scene_id": "scene_001",
"start_time": 2.5,
"end_time": 5.2,
"duration": 2.7,
"keyframe_index": 5,
"keyframe_time": 3.8
}이 JSON 구조는 고유 ID, 타이밍 정보 및 대표 키프레임의 index/time을 포함하여 장면에 대한 기본 식별 데이터를 표시합니다.
2. 시각적 분석
당사의 AI는 키프레임을 검사하여 주요 색상, 조명 조건 및 시각적 요소를 포함하여 각 장면의 시각적 구성을 이해합니다.
JSON Structure:
{
"visual_analysis": {
"brightness": 0.78,
"contrast": 0.65,
"color_palette": [
"#3A5FCD",
"#87CEEB",
"#F5F5DC"
],
"dominant_colors": [
{
"color": "#3A5FCD",
"percentage": 0.45
},
{
"color": "#87CEEB",
"percentage": 0.35
},
{
"color": "#F5F5DC",
"percentage": 0.2
}
],
"lighting_condition": "daylight",
"environment": "outdoor",
"detected_objects": [
{
"label": "person",
"confidence": 0.97,
"count": 2
},
{
"label": "sky",
"confidence": 0.99,
"count": 1
}
]
}
}이 JSON은(는) 색상 정보, 조명 상태, 감지된 개체를 포함한 시각적 분석 데이터를 신뢰도 점수와 함께 보여줍니다.
3. 샷 구성
각 장면 내에서 개별 장면과 전환을 식별하여 콘텐츠의 시각적 흐름과 속도를 이해하는 데 도움을 줍니다.
JSON Structure:
{
"shots": [
{
"shot_id": "shot_001",
"start_time": 2.5,
"end_time": 3.1,
"transition": {
"type": "cut",
"confidence": 0.98
},
"camera_motion": {
"type": "static",
"confidence": 0.92
}
},
{
"shot_id": "shot_002",
"start_time": 3.1,
"end_time": 4.3,
"transition": {
"type": "fade",
"duration": 0.3,
"confidence": 0.95
},
"camera_motion": {
"type": "pan_left",
"confidence": 0.88
}
}
]
}이 JSON 구조는 타이밍, 전환 유형 및 카메라 모션 분석을 포함하여 장면 내의 샷 구성을 자세히 설명합니다.
4. 콘텐츠 분류
장면은 콘텐츠에 따라 자동으로 분류되므로 나중에 특정 유형의 영상을 쉽게 찾을 수 있습니다.
JSON Structure:
{
"content_analysis": {
"primary_category": "drama",
"secondary_categories": [
"romance",
"disaster"
],
"setting": {
"type": "ship_deck",
"time_of_day": "night",
"confidence": 0.92
},
"subjects": [
{
"type": "main_character",
"name": "Jack",
"position": "center_frame",
"emotion": "determined",
"confidence": 0.89
},
{
"type": "main_character",
"name": "Rose",
"position": "center_frame",
"emotion": "fearful",
"confidence": 0.91
}
],
"sentiment": {
"overall": "intense_dramatic",
"confidence": 0.88,
"emotions": [
"fear",
"determination",
"urgency"
]
},
"key_elements": [
"lifeboat",
"ocean",
"moonlight"
],
"narrative_importance": 0.95,
"action_required": true
}
}이 JSON은(는) 타이타닉의 극적인 구명정 장면을 예로 들어 AI가 캐릭터 감정, 설정 세부 사항, 내러티브 중요성 등 영화 장면을 어떻게 분석하고 분류하는지 보여줍니다.
모든 것을 하나로 합치기
이러한 요소를 결합함으로써 당사 시스템은 귀하의 비디오 콘텐츠에 대한 포괄적인 지도를 생성합니다. 이 구조화된 데이터는 지능형 검색, 자동화된 편집, 콘텐츠 분석과 같은 기능을 강화합니다.
완전한 장면 데이터 예
완전한 장면 분석에서 모든 조각이 어떻게 결합되는지는 다음과 같습니다.
{
"scene_id": "scene_001",
"start_time": 2.5,
"end_time": 5.2,
"duration": 2.7,
"metadata": {
"created_at": "2025-12-11T14:25:30Z",
"video_source": "interview_001.mp4",
"resolution": "1920x1080",
"fps": 30
},
"visual_analysis": {
"brightness": 0.78,
"contrast": 0.65,
"color_palette": [
"#3A5FCD",
"#87CEEB",
"#F5F5DC"
],
"lighting_condition": "daylight",
"environment": "studio"
},
"audio_analysis": {
"has_speech": true,
"speech_confidence": 0.92,
"background_noise_level": 0.15,
"speaker_gender": [
"male",
"female"
],
"speech_text": "AI가 비디오 제작을 어떻게 변화시키고 있는지 논의해 보겠습니다."
},
"content_analysis": {
"primary_category": "interview",
"setting": "studio",
"subjects": [
"host",
"guest"
],
"sentiment": "neutral_positive"
},
"shots": [
{
"shot_id": "shot_001",
"start_time": 2.5,
"end_time": 3.1,
"keyframe": "https://example.com/keyframes/scene_001_shot_001.jpg",
"transition": {
"type": "cut",
"confidence": 0.98
}
},
{
"shot_id": "shot_002",
"start_time": 3.1,
"end_time": 5.2,
"keyframe": "https://example.com/keyframes/scene_001_shot_002.jpg",
"transition": {
"type": "fade",
"confidence": 0.95
}
}
]
}주요 이점
- 효율적인 편집: 몇 시간 분량의 영상을 탐색하지 않고도 어떤 장면이나 장면으로 바로 이동할 수 있습니다.
- 스마트 검색: 메타데이터뿐만 아니라 시각적 요소를 기반으로 콘텐츠 찾기
- 일관적인 품질: 프로젝트 전체에서 시각적 일관성을 식별하고 유지합니다.
- 데이터 기반 결정: 콘텐츠 구조 및 속도에 대한 통찰력을 얻으세요.
AI를 통한 비디오 제작 혁신
AI 기반 장면 감지는 비디오 제작에 접근하는 방식에 혁명을 일으키고 있습니다. 지루한 장면 식별 및 구성 프로세스를 자동화함으로써 제작자는 진정으로 중요한 것, 즉 매력적인 스토리를 전달하는 데 집중할 수 있습니다. 우리의 기술은 원본 영상과 세련된 콘텐츠 사이의 격차를 해소하여 모든 사람이 전문가 수준의 비디오 분석에 액세스할 수 있도록 합니다.
우리는 계속해서 알고리즘을 개선하고 기능을 확장하면서 영화 제작자, 교육자 및 콘텐츠 제작자가 이러한 도구를 활용하여 시각적 스토리텔링의 한계를 뛰어넘는 방법을 보게 되어 기쁩니다. 비디오 제작의 미래가 여기에 있으며 그 어느 때보다 효율적이고 창의적입니다.