VideoCap: AI Video Generator

MicrocosmWorks a construit le pipeline d'IA de VideoCap en utilisant des modèles d'apprentissage automatique qui analysent le texte ou les images d'entrée, sélectionnent des modèles de vidéo appropriés, génèrent des transitions de scène et composent le résultat final en utilisant FFmpeg. L'application mobile basée sur Flutter gère l'interface utilisateur tandis que le rendu vidéo gourmand en calcul s'exécute sur des fonctions cloud, permettant aux utilisateurs de créer des vidéos professionnelles en quelques minutes sans logiciel de montage de bureau.

MicrocosmWorks a implémenté un pipeline FFmpeg complet dans VideoCap prenant en charge la composition vidéo multi-pistes, les superpositions de texte animées, la conversion d'image en vidéo, le mixage audio, la mise à l'échelle de la résolution pour les formats de médias sociaux (9:16, 16:9, 1:1), et l'encodage accéléré par le matériel. Le pipeline gère les tâches de rendu concurrentes via un système de file d'attente Node.js qui distribue le traitement sur les ressources cloud disponibles.

MicrocosmWorks a développé VideoCap avec Flutter, permettant à une base de code Dart unique de cibler à la fois iOS et Android avec des performances natives. Les fonctionnalités spécifiques à la plateforme, comme l'accès à la caméra, le stockage de fichiers et les notifications push, utilisent des canaux de plateforme Flutter qui font le pont vers les API natives. Cette approche a réduit le temps de développement d'environ 40 % par rapport à la création d'applications natives distinctes tout en maintenant une expérience utilisateur cohérente.

MicrocosmWorks a conçu VideoCap pour décharger le traitement vidéo lourd vers des fonctions cloud, tandis que l'application mobile gère la génération d'aperçus légers localement. Les téléchargements vidéo utilisent le chunked transfer avec capacité de reprise pour les connexions peu fiables, et les sorties rendues sont diffusées en continu vers l'appareil ou stockées dans le stockage cloud avec des liens partageables. L'application gère intelligemment le cache local pour éviter de saturer le stockage de l'appareil.

MicrocosmWorks a intégré des modèles AI/ML pour la compréhension de scène, la correspondance texte-visuel et les décisions de montage automatisées dans VideoCap. Les modèles analysent le contenu d'entrée pour déterminer la structure vidéo optimale, le rythme et les éléments visuels, puis génèrent un script de composition que le pipeline FFmpeg exécute. Cette approche permet aux utilisateurs non-techniques de créer des vidéos engageantes sans montage manuel aux tarifs de développement MicrocosmWorks à partir de 20 $/hr.