Instagram이나 TikTok과 같은 소셜 네트워크에서 세로 형식의 동영상이 가장 많이 사용되는 것은 드문 일이 아니므로 Google의 AutoFlip은 전혀 넌센스가 아닙니다., 동영상을 잘라서 이러한 네트워크에 업로드할 수 있는 경우 더 많습니다.
우리는 그것들에 대해 이야기합니다 가로 형식의 비디오 녹화 잘려야 하는 타사 앱이 필요하여 Instagram Stories에 업로드할 수 있고 보여주고 싶은 캡처를 놓치지 않고 잘 볼 수 있습니다. 모든 사람을 위해 Google이 설계한 이 프레임워크가 작동하는 곳이 바로 여기입니다.
Google의 "스마트" 솔루션인 Autoflip
En Big G가 수행하는 솔루션을 GIF로 보여줍니다. 비디오 카메라로 찍은 비디오를 수평으로 적절하게 자릅니다. 다른 타사 앱이 할 수 있는 것처럼 자르기를 수행할 뿐만 아니라 우리가 관심을 가질 수 있는 부분에 수평으로 비디오의 초점을 맞추므로 결과적으로 하나 또는 여러 피사체에 초점을 적용하지 않습니다.
오토플립은 Google의 오픈 소스 프레임워크 알고리즘과 요즘 너무 유행하는 인공 지능으로 가로 비디오를 자동으로 자릅니다. 즉, 단순히 영역을 잘라낸 다음 업로드할 결과 비디오를 인코딩하는 것이 아닙니다. 대부분의 경우 누군가는 샷에서 벗어나고 비디오는 원본의 가치 없는 부분이 됩니다.
자동 플립 작동 방식
AutoFlip을 통해 Google 직원들은 수평 비디오 재구성을 매우 간단하게 만드는 솔루션을 제공하고자 합니다. 이 프레임워크 기계 학습을 사용하여 관리 장면에서 얼굴과 키프레임을 인식하여 이들의 "컷" 또는 전환을 찾습니다.
이 정보를 손에 들고, AutoFlip은 알고리즘을 지능적으로 사용합니다. 해당 장면에서 기존 비디오 클립을 자르고 위치를 변경합니다. 이 알고리즘은 스키를 타는 사람을 찾을 수 있는 비디오나 애완 동물이 실제 주인공인 비디오와 같이 장거리 촬영에서도 작동하고 피사체에 초점을 맞출 수 있습니다.
사실 블로그의 게시물에서 각 단계를 설명하는 그림으로 프로세스를 보여주는 것은 동일한 Google입니다. 틀 우리가 이해할 수 있는 한 도착하는 데 오래 걸리지 않을 것입니다. 해당 간행물에 표시된 작업에 대한 것이며 사용자의 많은 노력과 시간 낭비를 줄여줄 이 기술의 중요한 발전을 나타냅니다.
아주 조금
오토플립이 가능해지는 날, 우리의 필요에 따라 다른 구성을 제공합니다. 즉, 캡처에서 감지된 모든 얼굴을 유지하도록 구성할 수 있으며, 알고리즘은 비디오 클립의 아래쪽과 위쪽에 패딩을 추가하여 보장할 수 있습니다.
이제 우리는 특정 비디오를 구출하여 다음과 같은 즐겨 찾는 네트워크에 업로드할 수 있도록 이미 손가락을 대고 싶은 이 프레임워크를 어떻게 즐길 수 있는지 궁금합니다. Instagram 또는 동일한 TikTok 일 수 있습니다.; 그건 그렇고, 언급된 것과 단 몇 초 동안 지속되는 비디오 클립과 경쟁하려는 욕구가 있는 이 새로운 플랫폼이나 소셜 네트워크를 놓치지 마십시오.
Google은 현재 내부적으로 알고리즘을 마무리하기 위해 노력하고 있습니다. 개발자가 기여하도록 장려 코드를 살펴보기 위해 누구나 볼 수 있는 오픈 소스 대안이기 때문에 비디오 제작자뿐만 아니라 프로젝트 자체에 대한 그들의 작업과 함께.
다른 사용자에게는 AutoFlip이라는 새로운 프레임워크를 가슴에 품을 앱인 Google 포토 진실은 우리의 시간을 절약해 줄 것입니다. 귀하가 네트워크를 위한 고품질 콘텐츠의 제작자라면 향후 AutoFlip 뉴스를 계속 지켜봐 주십시오. 관심을 가질 것입니다.