Ssemble

Ssemble ist eine optimierte Plattform zur Erstellung von Kurzvideos, die AI-gestützte Bearbeitungswerkzeuge, automatisierte Untertitelgenerierung und intuitive Vorlagen bietet, um Content Creator dabei zu unterstützen, schnell ansprechende Videos zu erstellen.

Live-Projekt besuchen Weitere Projekte ansehen

13+

Technologies

Key Features

Web

Platform

Hauptmerkmale

AI-gestützte VideobearbeitungswerkzeugeAutomatisierte Bearbeitung und UntertitelgenerierungIntuitive Vorlagen für schnelle InhaltserstellungGesichtserkennung und automatische VideozentrierungAudio-TranskriptionsfunktionenAI-Sprachagent für professionelle Voiceovers

Entwicklungs-Highlights

Entwicklung einer Echtzeit-VideoverarbeitungspipelineIntegration mehrerer AI-Modelle zur InhaltserstellungErreichen von Antwortzeiten im Subsekundenbereich für AI-OperationenImplementierung einer skalierbaren Microservices-ArchitekturEntwicklung eines innovativen Gesichtserkennungsalgorithmus

Technologie-Stack

Node.jsMongoDBPythonChatGPT APIClaudeAzure DevOpsReactArtificial IntelligenceMachine LearningFFmpegHTML5 CanvasGitLabCI/CD

Unser Beitrag

Serverseitiger Videoexport

Entwicklung robuster serverseitiger Videoverarbeitungs- und Exportfunktionen, die eine effiziente Handhabung umfangreicher Videooperationen ermöglichen.

AI-gestützte Funktionen

Gesichtserkennung: Implementierung fortschrittlicher AI-Algorithmen zur automatischen Gesichtserkennung und -verfolgung in Videos
Untertitelgenerierung: Entwicklung einer automatisierten Untertitelgenerierung mithilfe von AI-Modellen
AI-Sprachagent: Integration von AI-gestützter Sprachsynthese für professionelle Voiceovers

Video-Bearbeitungs-Engine

Erstellung umfassender Videobearbeitungsfunktionen, einschließlich:

Übergangseffekte und Animationen
Echtzeit-Videoverarbeitungspipeline
HTML5 Canvas-Integration für fortschrittliches Rendering
FFmpeg-Optimierung für Leistung

Plugin-Ökosystem

Entwicklung einer erweiterbaren Plugin-Architektur, die Integrationen von Drittanbietern und benutzerdefinierte Funktionen ermöglicht.

Cloud-Infrastruktur

Einrichtung skalierbarer Cloud-Bereitstellungen auf Azure mit:

Azure DevOps für CI/CD-Pipelines
Automatisiertes Testen und Bereitstellung
GitLab-Integration für die Versionskontrolle
Lastausgleich und automatische Skalierung

Ergebnisse

Successfully launched platform serving hundreds of daily active usersPlatform processes over 1,000 videos per dayGrowing paid subscriber base with high retention ratesAchieved 95% accuracy in AI-generated captions

Was dieses Projekt besonders macht

Ssemble zeichnet sich durch die Kombination mehrerer AI-Technologien in einer einzigen, benutzerfreundlichen Plattform aus, die professionelle Videobearbeitung für Content Creator aller Erfahrungsstufen demokratisiert.

Haben Sie ein ähnliches Projekt im Sinn?

Lassen Sie uns besprechen, wie wir Ihre Vision mit dem gleichen Maß an Expertise und Engagement verwirklichen können.

Kontakt aufnehmen Weitere Projekte ansehen

Häufig gestellte Fragen

MicrocosmWorks hat den serverseitigen Videoexport mithilfe von FFmpeg und Node.js entwickelt, wobei hochwertige Rendering-Pipelines verarbeitet werden, die mehrere Videospuren, Effekte, Übergänge und Untertitel bearbeiten. Das System unterstützt den Export von 720p bis zu 4K Auflösung mit konfigurierbaren Bitrate- und Codec-Einstellungen und verarbeitet hunderte tägliche Exportanfragen. Die Architektur nutzt ein Queue-based Job Management, um gleichzeitiges Rendering ohne Blockierung zu ermöglichen.

MicrocosmWorks entwickelte eine Python-basierte AI-Anwendung, die Gesichter von Sprechern in Videobildern erkennt und verfolgt und dabei den Videoausschnitt automatisch zentriert und positioniert, um das Motiv im Bild zu halten. Dies ist besonders wichtig für YouTube Shorts, wo das vertikale 9:16-Format intelligente Bildausschnittsentscheidungen erfordert. Das System verarbeitet Gesichtspositionen in Echtzeit und erzeugt fließende Schwenk-Übergänge zwischen erkannten Gesichtern.

MicrocosmWorks hat in Ssemble eine erweiterbare Plugin-Architektur entwickelt, die es ermöglicht, Drittanbieter-Integrationen und benutzerdefinierte Funktionalität hinzuzufügen, ohne den Kerncode der Plattform zu ändern. Plugins können neue Effekte, Übergänge, AI-Funktionen, Exportformate und Integrationen mit externen Diensten hinzufügen. Die Plugin-API bietet sandboxed Zugriff auf den Video-Bearbeitungs-Canvas, die Timeline und die Rendering-Pipeline mit dokumentierten Schnittstellen.

MicrocosmWorks hat eine KI-gestützte Speech-to-Text-Transkription integriert, die automatisch synchronisierte Untertitel für hochgeladene Videos generiert. Das System verarbeitet Audiospuren mithilfe von Sprachmodellen, die mehrere Sprachen unterstützen, und legt dann gestylte Untertitel mit bildgenauer Synchronisation auf die Video-Timeline. Benutzer können generierte Untertitel bearbeiten, aus mehreren Untertitelstilen wählen und die Positionierung vor dem Export anpassen.

MicrocosmWorks verwaltet Ssembles Cloud-Deployments auf Azure DevOps mit GitLab-basierten CI/CD-Pipelines für automatisiertes Testen und Deployment. Die Infrastruktur bewältigt die rechenintensive Videoverarbeitungs-Workload mit auto-skalierenden Worker-Nodes für das FFmpeg-Rendering, MongoDB für Projektdaten und CDN-Distribution für exportierte Videos. Die Plattform verarbeitet zuverlässig Hunderte von täglichen Anfragen einer wachsenden kostenpflichtigen Nutzerbasis.