логотип

Присоединяйтесь к Curify, чтобы глобализировать свои видео

или

Используя Curify, вы соглашаетесь с нашими
Условия использования и политика конфиденциальности

Превратите видео в раскадровки с помощью ИИ

Как мы создали усовершенствованный конвейер, который за считанные минуты превращает часы отснятого материала в структурированные раскадровки с возможностью поиска.

AI Research Team

Curify AI Team

AI Research Team

Представьте себе, что вы можете загрузить несколько часов необработанного материала и за считанные минуты получить подробную, пошаговую разбивку всего вашего видео. Именно это и обеспечивает наша система обнаружения сцен на базе искусственного интеллекта.

Этот конвейер, созданный на основе передовых библиотек Python и моделей глубокого обучения, не просто обнаруживает изменения сцены — он понимает контент, определяет ключевые элементы и структурирует все в комплексную раскадровку.

Компьютерное зрениеГлубокое обучениеАнализ в реальном времени
AI analyzing video scenes and generating storyboards

Конвейер обнаружения сцен в действии: выявление ключевых моментов и создание структурированных раскадровок

Pro Tip

Для получения оптимальных результатов убедитесь, что в вашем видео имеется четкое визуальное разделение между сценами. Система лучше всего работает с хорошо освещенными кадрами и минимальным размытием изображения. Рассмотрите возможность добавления маркеров глав или разрывов сцен в свой видеоредактор, чтобы повысить точность обнаружения.
TECHNICAL DEEP DIVE

Как это работает: под капотом

1

Конвейер обработки видео

Наша система обрабатывает видео с помощью сложного многоэтапного конвейера, который обеспечивает точное обнаружение и анализ сцены:

Бесшовная интеграция видео

Обрабатывайте локальные файлы, ссылки на YouTube или облачное хранилище с помощью нашего единого интерфейса.

Настраиваемый вывод

Экспортируйте метаданные в формат JSON для интеграции с другими инструментами.

Обнаружение движения камеры

Автоматически распознавайте панорамирование, масштабирование и другие движения камеры.

Анализ на основе искусственного интеллекта

Улучшите понимание сцены с помощью нашего дополнительного модуля анализа искусственного интеллекта.

2

Мощные функции у вас под рукой

Бесшовная интеграция видео

Обрабатывайте локальные файлы, ссылки на YouTube или облачное хранилище с помощью нашего единого интерфейса.

Бесшовная интеграция видео

Обрабатывайте локальные файлы, ссылки на YouTube или облачное хранилище с помощью нашего единого интерфейса.

Обнаружение движения камеры

Автоматически распознавайте панорамирование, масштабирование и другие движения камеры.

Настраиваемый вывод

Экспортируйте метаданные в формат JSON для интеграции с другими инструментами.

Оптимизированная производительность

В 5-10 раз быстрее, чем в реальном времени
🖥️ Низкое потребление памяти
🔄 Параллельная обработка
3

Богатый, структурированный вывод

Наша система генерирует комплексные данные раскадровки с подробными метаданными для каждой сцены, что дает вам полный контроль над вашим видеоконтентом.

storyboard.json
{
"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
}
}

Вариант экспорта

  • Вариант экспорта
  • Вариант экспорта
  • Вариант экспорта
  • Вариант экспорта

Вариант экспорта

JSON

Простая интеграция

Структурированный вывод JSON упрощает интеграцию с другими инструментами и рабочими процессами::

PythonJavaScriptNode.jsReactVue
ПОЧЕМУ ВЫБЕРИТЕ НАШЕ РЕШЕНИЕ

Возможности анализа сцены с помощью искусственного интеллекта

  • Модульная архитектура - Система состоит из отдельных компонентов для анализа видео, обработки искусственного интеллекта и генерации выходных данных, что упрощает расширение и обслуживание.
  • Оптимизированная производительность - Эффективная обработка кадров и распараллеливание обеспечивают быстрый анализ даже длинных видео.
  • Расширенный анализ с помощью искусственного интеллекта - Дополнительные компоненты искусственного интеллекта обеспечивают более глубокое понимание сцены и более точную маркировку.

Расширенное использование и настройка

Система обнаружения сцен легко настраивается для различных случаев использования. Вот некоторые расширенные функции и возможности настройки:

Пользовательские пороги обнаружения сцены

Отрегулируйте чувствительность обнаружения сцены, изменив пороговый параметр. Более низкие значения делают обнаружение более чувствительным к изменениям.

Расширенный анализ с помощью искусственного интеллекта

Включите анализ AI для более детального понимания и маркировки сцены. Это требует дополнительной настройки сервера Ollama.

Настройка вывода

Настройте выходной формат и включите дополнительные метаданные в созданную раскадровку.

Интеграция с другими инструментами

Вывод раскадровки можно легко интегрировать с другими инструментами и рабочими процессами. Вот несколько примеров:

  • 1
    Программное обеспечение для редактирования видео - Импортируйте выходные данные JSON в видеоредакторы, поддерживающие редактирование на основе сценариев.
  • 2
    Системы управления контентом - Автоматически генерировать метаданные для видеоресурсов
  • 3
    Данные обучения ИИ - Используйте структурированные выходные данные в качестве обучающих данных для моделей машинного обучения.

Анализ уровня мечты: разбивка начальной сцены

Узнайте, как наш ИИ анализирует сложные слои снов и визуальные эффекты в «Начале»:

Анализ: Обнаружение слоя мечты и разбивка визуальных эффектов

Разбивка анализа сцены
Сцена 1 (1.50s)

A woman stands on a sidewalk, looking to the side. A man stands behind her.

Настроение: NEUTRALОкружение: OUTDOOR
Примечания к кадрам: The lighting is natural and even, with no harsh shadows. The depth of field is shallow, keeping the subject in focus while softly blurring the background. The color grading is neutral, emphasizing the colors of the scene without any particular mood enhancement.

Пример из реальной жизни: анализ сцены на Титанике

Посмотрите, как наша система анализирует сцену из «Титаника», обнаруживая изменения в кадре и генерируя подробные метаданные сцены:

Анализ: Обнаружение сцены и извлечение метаданных в режиме реального времени

Понимание выходных данных обнаружения сцены

Давайте разберем типичные выходные данные обнаружения сцены, чтобы понять, как наш ИИ анализирует и структурирует видеоконтент. Под каждым объяснением вы найдете соответствующую структуру JSON, которая подкрепляет эту информацию.

1. Идентификация сцены

Каждой сцене присваивается уникальный идентификатор и диапазон временных меток, что позволяет точно перемещаться по видеоконтенту. Это составляет основу нашего анализа.

Сцена 1 (00:00:02.50 - 00:00:05.20)

JSON Structure:

{
  "scene_id": "scene_001",
  "start_time": 2.5,
  "end_time": 5.2,
  "duration": 2.7,
  "keyframe_index": 5,
  "keyframe_time": 3.8
}

Эта структура JSON показывает основные идентификационные данные сцены, включая ее уникальный идентификатор, информацию о времени и index/time репрезентативного ключевого кадра.

2. Визуальный анализ

Наш ИИ анализирует ключевые кадры, чтобы понять визуальную композицию каждой сцены, включая доминирующие цвета, условия освещения и визуальные элементы.

Анализ ключевых кадров: на открытом воздухе, дневной свет, несколько объектов.

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
      }
    ]
  }
}

Этот JSON отображает данные визуального анализа, включая информацию о цвете, условиях освещения и обнаруженных объектах с оценками достоверности.

3. Композиция кадра

В каждой сцене мы определяем отдельные кадры и их переходы, помогая понять визуальный поток и темп контента.

3 кадра обнаружены с плавными переходами и одним плавным затуханием

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
      }
    }
  ]
}

Эта структура JSON детализирует композицию кадра в сцене, включая время, типы переходов и анализ движения камеры.

4. Классификация контента

Сцены автоматически классифицируются в зависимости от их содержания, что упрощает поиск конкретных типов отснятого материала в дальнейшем.

Категория: Драма, Сеттинг: Палуба корабля, Сюжеты: Главные герои

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
  }
}

Этот JSON показывает, как ИИ анализирует и классифицирует сцены фильма, включая эмоции персонажей, детали обстановки и важность повествования, на примере драматической сцены со спасательной шлюпкой на Титанике.

Собираем все вместе

Объединив эти элементы, наша система создает полную карту вашего видеоконтента. Эти структурированные данные используются в таких функциях, как интеллектуальный поиск, автоматическое редактирование и анализ контента.

Полный пример данных сцены

Вот как все части собираются вместе в полном анализе сцены:

{
  "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": "Давайте обсудим, как ИИ меняет видеопроизводство..."
  },
  "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
      }
    }
  ]
}

Ключевые преимущества

  • Эффективное редактирование: Переходите непосредственно к любой сцене или кадру, не просматривая многочасовые отснятые материалы.
  • Умный поиск: Находите контент на основе визуальных элементов, а не только метаданных.
  • Постоянное качество: Определите и поддерживайте визуальное единообразие во всем проекте.
  • Решения на основе данных: Получите представление о структуре и темпах вашего контента.

Преобразование видеопроизводства с помощью искусственного интеллекта

Обнаружение сцен с помощью искусственного интеллекта меняет наш подход к видеопроизводству. Автоматизируя утомительный процесс идентификации и организации сцен, создатели могут сосредоточиться на том, что действительно важно – рассказывать захватывающие истории. Наша технология устраняет разрыв между необработанными кадрами и отточенным контентом, делая видеоанализ профессионального уровня доступным каждому.

Продолжая совершенствовать наши алгоритмы и расширять наши возможности, мы с нетерпением ждем возможности увидеть, как кинематографисты, преподаватели и создатели контента будут использовать эти инструменты, чтобы расширить границы визуального повествования. Будущее видеопроизводства уже здесь, и оно более эффективное и креативное, чем когда-либо прежде.