Bir kullanıcı Adstacker'a video yüklediğinde, tek bir şey bekler: kliplerinin kafa karıştırıcı bir bekleyiş, bozuk bir dışa aktarma veya senkronizasyonu kayan altyazılar olmadan cilalı reklam varyasyonlarına dönüşmesini. Bu basit iş akışının arkasında kasıtlı olarak aşamalandırılmış bir AI destekli video pipeline'ı bulunmaktadır. Her varlığı bir projeye girmeden önce doğrular, konuşmayı kare hassasiyetinde altyazı verilerine dönüştürür ve ardından son varyasyonları birleştirmeden önce yeniden kullanılabilir yaratıcı bileşenleri render ederiz.
Adstacker kullanıcı videolarını yüklemeden dışa aktarmaya kadar bu şekilde işler ve mimarisi güvenilir yaratıcı hacim için tasarlanmıştır.
Zorluk: video girişleri varsayılan olarak nadiren prodüksiyona hazırdır
Video dosyaları bir dosya seçicide benzer görünebilirken, bir render pipeline'ında çok farklı davranabilir. Bir klip beklenmedik bir süreye, düşük çözünürlüğe, bir telefon kamerasından gelen bir döndürme işaretine veya hiç kullanılabilir bir video akışına sahip olabilir. Bu sorunları bir proje render etmeye başladıktan sonra keşfedersek, kullanıcılar zaman kaybeder ve compute kaynakları boşa gider.
Altyazılar ikinci bir zorluk ekler. Yalnızca bir transkript sosyal bir reklam için yeterli değildir. Metnin kelime düzeyinde zamanlamaya ihtiyacı vardır, böylece konuşmacıyla birlikte görünür, okunabilir kalır ve asla bir sonraki satırla çakışmaz.
Son olarak, Adstacker küçük bir varlık setinden birçok kombinasyon oluşturmak için tasarlanmıştır. Her bir hook, body, CTA ve altyazı stili kombinasyonu için aynı altyazılı klipleri yeniden render etmek gereksiz yere yavaş ve pahalı olacaktır.
Çözümümüz: net sorumluluklara sahip aşamalı bir pipeline
Doğrulama, transkripsiyon, overlay render etme ve son birleştirmeyi ayırıyoruz. Her aşama, bir sonraki aşamanın kullanabileceği kalıcı bir sonuç üretir ve sistemin tüm projeyi yeniden başlatmadan başarısız bir adımı yeniden denemesine olanak tanır.
Mimari
1. FFprobe, bir proje başlamadan önce hatalı girişleri yakalar
Adstacker, yüklenen klipleri bir projeye kaydetmeden önce, her dosyaya karşı FFprobe – hafif bir medya inceleme aracı – çalıştırır. Güvenilir bir çıktı için önemli olan detayları okuruz:
- Gerçek bir video akışı mevcut.
- Süre, projenin izin verilen aralığındadır.
- Etkili çözünürlük minimum kalite barımızı karşılıyor ve yapılandırılmış maksimumu aşmıyor.
- Kare hızı zamanlama hesaplamaları için kullanılabilir.
- Piksel boyutları yerine meta verilerde bulunan döndürme bilgilerine sahip telefon videoları da dahil olmak üzere görüntü yönü doğru.
Bu, hızlı hata veren bir kapıdır (fail-fast gate). Eğer bir varlık güvenilir bir reklam üretemeyecekse, render başlamadan önce içerik oluşturucuya faydalı bir mesaj gösterilir. Ayrıca, proje için sınırlı bir temel çözünürlük seçmemizi sağlar, böylece sonraki aşamadaki çalışanlar her bir ham kaynak boyutunu bağımsız olarak ele almak yerine öngörülebilir bir canvas üzerinde çalışır.
2. AssemblyAI konuşmayı kullanılabilir altyazı zamanlamasına dönüştürür
Altyazı kullanan projeler için, kaynak sesi AssemblyAI üzerinden göndeririz ve bir metin bloğundan fazlasını alırız: başlangıç ve bitiş zaman damgaları olan tek tek kelimeler alırız. Bu zaman damgaları, konuşulan dil ile görsel zamanlama arasındaki köprüdür.
Zamanlamayı saniyelere normalleştirir, projenin hedef kare hızında karelere dönüştürür ve kelimeleri kısa altyazı parçacıkları halinde gruplarız. Gruplama kasıtlıdır: anlamlı bir duraklamadan sonra veya mevcut satır okunabilir bir uzunluğa ulaştığında yeni bir altyazı başlar. Ayrıca, kaynak kelime zamanlamaları çakışsa bile, herhangi bir karede yalnızca birinin görünür olması için bitişik parçacıkları sıkıştırırız.
Sonuç, videoya yapıştırılmış genel bir transkript değil, özlü, kare duyarlı ve seçilen bir görsel stile hazır altyazı verileridir.
3. Paylaşılan overlay'leri bir kez render et, sonra yeniden kullan
Yaratıcı ölçeklenmenin anahtarı, tekrarlayan işlerden kaçınmaktır. Bir Adstacker projesi aynı hook klibini birçok body klibi, CTA, metin katmanı ve altyazı stiliyle eşleştirebilir. Altyazılı veya metin katmanlı bir segmenti, onu kullanan her nihai kombinasyon için bir kez yerine, her benzersiz tarif için bir kez render ederiz. Bu, portföyümüzdeki kısa biçimli video oluşturma platformu Ssemble için geliştirdiğimiz otomatik altyazı yaklaşımını yansıtmaktadır.
Bir overlay çalışanı, hazırlanmış kaynak videoyu, hedef en boy oranını, özel metin katmanlarını ve altyazı parçacıklarını alır. Görsel işlemeyi tutarlı bir canvas üzerinde render eder ve tamamlanmış overlay'i yeniden kullanılabilir bir varlık olarak saklar. Nihai birleştirme aşaması daha sonra doğru hook, body ve CTA overlay'lerini seçer ve tamamlanmış varyasyonu bir araya getirir.
Bu ayrım bize iki pratik fayda sağlar:
- Birçok kombinasyon aynı yapı taşlarını paylaştığında, yeniden kullanım render işini azaltır.
- Bağımsız yeniden denemeler, bir overlay veya nihai birleştirmedeki bir hatanın tamamlanmış işi atmadan düzeltilmesine olanak tanır.
Gerçek dünya örneği: tek bir ürün çekimi, düzinelerce test edilebilir reklam
Bir cilt bakımı markasının üç hook, iki ürün tanıtımı ve iki CTA yüklediğini hayal edin. Ayrıca iki altyazı stili seçer. Yaratıcı olasılıklar hızla çoğalır, ancak birkaç nihai video aynı kaynak segmentini ve altyazı işlemesini yeniden kullanır.
Adstacker, yedi klibin tamamını önceden doğrular, dikey yönelim meta verilerini hesaba katar ve her konuşma segmentinden zamanlamalı altyazı parçacıkları oluşturur. Ardından, gereken her overlay'i bir kez oluşturur. Nihai kombinasyonlar birleştirildiğinde, sistem bu hazırlanmış parçaları tekrar tekrar oluşturmak yerine yeniden kullanır.
Marka, tutarlı bir test edilebilir reklam seti elde ederken, pipeline bunları oluşturmak için minimum gerekli işi yapar.
Güvenilir yaratıcı hacim için tasarlandı
Adstacker'da video işleme, tek bir opak "render" düğmesi değildir. Bu, odaklanmış adımların bir dizisidir: kaynağı doğrulamak, konuşmayı anlamak, yeniden kullanılabilir katmanları render etmek ve son yaratıcıyı birleştirmek. Bu yapı, yükleme sırasında kaliteyi korumamıza, altyazıları senkronize tutmamıza ve israfı ölçeklendirmeden varyasyonları ölçeklendirmemize yardımcı olur ve esnek, konteynerli iş yükleri için tasarlanmış bulut altyapısı üzerinde çalışır.
Video varlıklarınızı yükleyin, test etmek istediğiniz yaratıcı yapı taşlarını seçin ve Adstacker'ın sahne arkasındaki üretim pipeline'ını halletmesine izin verin.
Teknoloji yığını: NestJS · FFprobe · AssemblyAI · AWS S3 · AWS ECS Fargate · Remotion · FFmpeg · MongoDB
Ekibimizden daha fazlasını okuyun
1. Export Service vs. Video Editor Pipeline
2. Normal Bir Video Düzenleyici Oluşturma
3. Farklı Video Çözünürlükleri İçin Kanal Logosu Optimizasyonu
