Чувствительность
Высокая реагирует на меньшие изменения и даёт больше кандидатов; низкая оставляет сильные, но может пропустить тонкие склейки.
11. Выберите видеоSelect a file or direct URL
2AI DetectionSample frames and detect cuts
3ResultsPreview and export scenes
1. Выберите видео
Поддерживаемые форматы: MP4, WebM, MOV, MKV
Перетащите видео сюда
Максимальный размер файла: 2 GB
Параметры обнаружения
Adjust sensitivity before generating the scene list.
Средняя
НизкаяСредняяВысокая
Предпросмотр анализа
Scrub the video and review detected cut points.
Видео пока не добавлены.
The preview and scene timeline will appear here.
Границы сцен пока не найдены.
00:0000:00
Сводка
- Найдено сцен
- -
- Длительность
- 00:00:00
- Средняя длина сцены
- -
- Method
- AI + Visual
- Status
- Ожидание
Найти сцены
Найденные сцены
Click a scene to inspect timing and export that cut marker.
#ThumbnailНачалоОкончаниеДлительностьScore
Границы сцен пока не найдены.
Выбранная сцена
Select a detected scene
Preview appears after detection
Начало
-
Окончание
-
Длительность
-
Если подтверждено кодом, локальный файл и inference работают в браузере. Model assets могут загружаться по сети, а URL-видео всегда приходит с удалённого хоста. Опишите оба пути и cache.
Что находит AI scene detection?
Инструмент сравнивает визуальную информацию между выбранными кадрами и отмечает вероятные склейки или сильные переходы. Это кандидаты, а не человеческое понимание сюжета, темы или смысла сцены.
Анализ ищет визуальные границы, а не смысл
Детектор берёт выборки кадров и измеряет различия, предлагая места смены shot или scene. Вспышки, движение камеры и графика дают false positive, а плавные переходы могут быть пропущены. Нужна ручная проверка.
Кому нужен анализ сцен?
Монтажёры, архивисты, QA, преподаватели, исследователи и разработчики используют timestamp для навигации, глав, миниатюр, rough cut и тестирования video-analysis pipeline.
Сценарии использования
- Кандидаты chapter marker для длинной записи.
- Поиск точек склеек перед ручным монтажом.
- Представительные миниатюры каждого визуального сегмента.
- Анализ структуры лекции, интервью или презентации.
- Экспорт timestamp для скриптов и media pipeline.
- Сравнение настроек detector при QA или оценке модели.
Как определить сцены
Выберите локальное видео или доступный прямой URL.
Начните со средней чувствительности и реалистичной минимальной длины.
Запустите анализ и дождитесь выборки и сравнения кадров.
Проверьте миниатюры, timestamp и score; удалите ложные или добавьте недостающие границы при поддержке UI.
Экспортируйте структурированный список, а клипы — только если media engine действительно умеет их создавать.
Как настройки влияют на результат
Минимальная длина
Не даёт быстрым изменениям создавать слишком короткие сцены. Выбирайте по темпу материала.
Частота выборки
Больше кадров помогает локализовать короткие события, но увеличивает время и compute. UI должен отражать реальную реализацию.
Score и confidence
Это сигналы алгоритма, а не доказательство редакционной границы. При наличии формулы опишите шкалу и нормализацию.
Формат экспорта
JSON подходит приложениям, CSV — таблицам, Markdown — review. Экспортируйте только доступные поля.
Это не семантическое понимание видео
Визуальный detector видит cut, fade и сильные изменения, но не знает, что сцена — интервью, демо или вывод, если нет отдельной подтверждённой semantic-модели.
Как выполняется анализ
Если подтверждено кодом, локальный файл и inference работают в браузере. Model assets могут загружаться по сети, а URL-видео всегда приходит с удалённого хоста. Опишите оба пути и cache.
Ограничения
- Вспышки, быстрые движения, смена слайдов и крупная графика дают false positive.
- Плавный dissolve, похожие склейки и тёмное видео могут быть пропущены.
- Точность timestamp зависит от sampling, decoding и time base.
- Длинные или высокоразрешённые видео требуют времени и памяти.
- Detector не подтверждает сюжетный смысл или юридические границы клипа.
Частые проблемы
Слишком много сцен
Уменьшите чувствительность, увеличьте минимальную длину или удалите границы от вспышек и графики.
Важные склейки пропущены
Увеличьте чувствительность, уменьшите минимум или добавьте границу вручную.
Timestamp немного смещён
Sampling и keyframe seek могут сдвинуть границу. Проверьте кадры вокруг точки.
Анализ медленный
Используйте более короткий диапазон, proxy меньшего разрешения или редкую выборку и закройте тяжёлые вкладки.
FAQ по AI scene detection
Что такое смена сцены?
Точка, где визуальное содержимое достаточно изменилось для нового shot или segment: hard cut, fade или крупная смена layout.
AI понимает смысл каждой сцены?
Не обязательно. Если модель измеряет только визуальную разницу, она ищет границы без понимания сюжета.
Какую чувствительность выбрать?
Начните со средней; высокую используйте для тонкого или быстрого монтажа, низкую — при множестве ложных кандидатов.
Что делает минимальная длина?
Подавляет границы, создающие более короткие сегменты.
Timestamp точные?
Это кандидаты на основе sampling и decoding. Проверьте соседние кадры перед точным cut.
Можно пропустить переход?
Да. Похожие кадры, dissolve, темнота и редкая выборка дают false negative.
Можно автоматически создать клипы?
Только при наличии совместимого clip-export pipeline. Экспорт timestamp и кодирование — разные capabilities.
Можно экспортировать JSON или CSV?
Да при реализации. Schema должен описывать единицы timestamp, шкалу score и длительность источника.
Локальные видео загружаются?
Утверждайте локальный inference только после проверки; модель может скачиваться, URL-видео идёт с хоста.
Чем отличается от генератора миниатюр?
Scene detection ищет границы, генератор извлекает кадры в выбранных точках. Их можно сочетать.
Почему вспышка стала сценой?
Она создаёт большой visual difference, похожий на cut. Уменьшите чувствительность или отметьте false positive.
Можно доверять без проверки?
Нет. Это вспомогательный анализ, границы надо проверить перед монтажом или автоматизацией.