Ssemble

MicrocosmWorks는 FFmpeg와 Node.js를 사용하여 서버 측 비디오 내보내기를 구축했으며, 여러 비디오 트랙, 효과, 전환 및 캡션을 처리하는 고품질 렌더링 파이프라인을 처리합니다. 이 시스템은 구성 가능한 bitrate 및 codec 설정을 통해 720p에서 4K 해상도까지의 내보내기를 지원하며, 매일 수백 건의 내보내기 요청을 처리합니다. 아키텍처는 블로킹 없이 동시 렌더링을 처리하기 위해 큐 기반 작업 관리를 사용합니다.

MicrocosmWorks는 비디오 프레임 전체에서 발화자의 얼굴을 감지하고 추적하여 피사체를 프레임 안에 유지하기 위해 비디오 자르기를 자동으로 중앙에 배치하고 위치를 조정하는 Python 기반 AI 애플리케이션을 개발했습니다. 이는 9:16 세로 형식이 지능적인 프레이밍 결정을 요구하는 YouTube Shorts에 특히 중요합니다. 이 시스템은 얼굴 위치를 실시간으로 처리하며 감지된 얼굴 간에 부드러운 패닝 전환을 생성합니다.

MicrocosmWorks는 핵심 플랫폼 코드를 수정하지 않고 타사 통합 및 사용자 지정 기능을 추가할 수 있는 확장 가능한 플러그인 아키텍처를 Ssemble에 구축했습니다. 플러그인은 새로운 효과, 전환, AI 기능, 내보내기 형식, 그리고 외부 서비스와의 통합을 추가할 수 있습니다. 플러그인 API는 문서화된 인터페이스와 함께 비디오 편집 캔버스, 타임라인 및 렌더링 파이프라인에 샌드박스화된 액세스를 제공합니다.

MicrocosmWorks는 업로드된 동영상에 대한 동기화된 자막을 자동으로 생성하는 AI 기반 음성-텍스트 변환 기능을 통합했습니다. 이 시스템은 여러 언어를 지원하는 언어 모델을 통해 오디오 트랙을 처리한 다음, 프레임 단위로 정확하게 동기화된 스타일 지정 자막을 동영상 타임라인에 오버레이합니다. 사용자는 생성된 자막을 편집하고, 여러 자막 스타일 중에서 선택하며, 내보내기 전에 위치를 조정할 수 있습니다.

MicrocosmWorks는 자동화된 테스트 및 배포를 위해 GitLab 기반 CI/CD 파이프라인을 사용하여 Azure DevOps에서 Ssemble의 클라우드 배포를 관리합니다. 해당 인프라는 FFmpeg 렌더링을 위한 오토스케일링 워커 노드, 프로젝트 데이터용 MongoDB, 그리고 내보내진 비디오를 위한 CDN 배포를 통해 연산 집약적인 비디오 처리 워크로드를 처리합니다. 이 플랫폼은 성장하는 유료 사용자 기반으로부터 매일 수백 건의 요청을 안정적으로 처리합니다.