Коли користувач завантажує відео в Adstacker, вони очікують одного: їхні кліпи повинні перетворитися на досконалі рекламні варіанти без заплутаного очікування, невдалого експорту або субтитрів, які виходять з синхронізації. За цим простим робочим процесом стоїть ретельно продуманий відеопайплайн на основі AI. Ми перевіряємо кожен ресурс, перш ніж він потрапить до проєкту, перетворюємо мовлення на субтитри з точним таймінгом до кадру, а потім рендеримо багаторазові креативні компоненти перед складанням остаточних варіантів.
Ось як Adstacker обробляє відео користувачів—від завантаження до експорту—і чому архітектура розроблена для надійного обсягу креативів.
Виклик: вхідні відео рідко готові до продакшену за замовчуванням
Відеофайли можуть виглядати схожими у виборі файлів, але поводитися зовсім по-різному в пайплайні рендерингу. Кліп може мати неочікувану тривалість, низьку роздільну здатність, прапор обертання від камери телефону або взагалі не мати придатного для використання відеопотоку. Якщо ми виявимо ці проблеми після початку рендерингу проєкту, користувачі втрачають час, а обчислювальні ресурси витрачаються даремно.
Субтитри додають другий виклик. Самого лише транскрипту недостатньо для соціальної реклами. Тексту потрібен таймінг на рівні слів, щоб він з'являвся разом з мовцем, залишався читабельним і ніколи не перекривав наступний рядок.
Нарешті, Adstacker створено для створення безлічі комбінацій з невеликого набору ресурсів. Повторний рендеринг ідентичних кліпів із субтитрами для кожної комбінації хука, основного тексту, CTA та стилю субтитрів був би непотрібно повільним та дорогим.
Наше рішення: поетапний пайплайн з чіткими обов'язками
Ми розділяємо валідацію, транскрипцію, рендеринг накладок та фінальне складання. Кожен етап створює стійкий результат, який може використовувати наступний етап, дозволяючи системі повторити невдалий крок без перезапуску всього проєкту.
Архітектура
1. FFprobe виявляє некоректні вхідні дані до початку проєкту
Перш ніж Adstacker передасть завантажені кліпи до проєкту, він запускає FFprobe—легкий інструмент перевірки медіа—для кожного файлу. Ми зчитуємо деталі, які важливі для надійного результату:
- Присутній реальний відеопотік.
- Тривалість знаходиться в межах дозволеного діапазону проєкту.
- Ефективна роздільна здатність відповідає нашим мінімальним вимогам якості та не перевищує налаштованого максимуму.
- Частота кадрів доступна для розрахунків часу.
- Орієнтація дисплея правильна, включно з відео з телефону, чиє обертання зберігається в метаданих, а не в розмірах пікселів.
Це механізм швидкого виходу з ладу. Якщо ресурс не дасть надійної реклами, творець отримує корисне повідомлення до початку рендерингу. Це також дозволяє нам вибрати обмежену базову роздільну здатність для проєкту, щоб подальші обробники працювали на передбачуваному полотні, а не обробляли кожен розмір вихідного файлу незалежно.
2. AssemblyAI перетворює мовлення на придатний для використання таймінг субтитрів
Для проєктів, що використовують субтитри, ми надсилаємо вихідний аудіофайл через AssemblyAI та отримуємо більше, ніж просто блок тексту: ми отримуємо окремі слова з мітками часу початку та кінця. Ці мітки часу є мостом між розмовною мовою та візуальним таймінгом.
Ми нормалізуємо таймінг до секунд, перетворюємо його на кадри за цільовою частотою кадрів проєкту та групуємо слова в короткі фрагменти субтитрів. Групування є навмисним: новий титр починається після значущої паузи або після того, як поточний рядок досягає читабельної довжини. Ми також обмежуємо сусідні фрагменти, щоб у будь-якому кадрі був видимий лише один, навіть коли таймінг вихідних слів перекривається.
Результатом є дані субтитрів, які є лаконічними, враховують кадри та готові до обраного візуального стилю—а не загальний транскрипт, вставлений у відео.
3. Рендеринг спільних накладок один раз, потім їх повторне використання
Ключ до масштабування креативів — це уникнення дублювання роботи. Проєкт Adstacker може поєднувати один і той самий кліп-хук з багатьма кліпами основного тексту, CTA, текстовими шарами та стилями субтитрів. Ми рендеримо сегмент із субтитрами або текстовим шаром один раз для кожного унікального шаблону, а не один раз для кожної кінцевої комбінації, яка його використовує. Це відображає підхід автоматичного створення субтитрів, який ми розробили для Ssemble, платформи для створення коротких відео у нашому портфоліо.
Обробник накладок отримує підготовлене вихідне відео, цільове співвідношення сторін, власні текстові шари та фрагменти субтитрів. Він рендерить візуальну обробку на послідовному полотні та зберігає готову накладку як багаторазовий ресурс. На етапі фінального злиття потім вибираються правильні накладки для хука, основного тексту та CTA та збирається готовий варіант.
Такий поділ дає нам дві практичні переваги:
- Повторне використання знижує обсяг роботи з рендерингу коли багато комбінацій використовують одні й ті самі будівельні блоки.
- Незалежні повторні спроби дозволяють усунути збій в одній накладці або одному фінальному злитті без відкидання виконаної роботи.
Приклад з реального світу: одна продуктова зйомка, десятки рекламних оголошень для тестування
Уявіть, бренд догляду за шкірою завантажує три хуки, дві демонстрації продукту та два CTA. Він також вибирає два стилі субтитрів. Креативні можливості швидко множаться, але кілька фінальних відео повторно використовують той самий вихідний сегмент і обробку субтитрів.
Adstacker попередньо перевіряє всі сім кліпів, враховує будь-які метадані портретної орієнтації та створює фрагменти субтитрів з таймінгом для кожного розмовного сегмента. Потім він створює кожну необхідну накладку один раз. Коли фінальні комбінації зібрані, система повторно використовує ці підготовлені фрагменти замість того, щоб багаторазово їх відтворювати.
Бренд отримує послідовний набір готових до тестування рекламних оголошень, тоді як пайплайн виконує мінімально необхідну роботу для їх створення.
Створено для надійного обсягу креативів
У Adstacker обробка відео не є однією непрозорою кнопкою «рендерингу». Це послідовність цілеспрямованих кроків: перевірка джерела, розуміння мовлення, рендеринг багаторазових шарів та збирання кінцевого креативу. Така структура допомагає нам захистити якість під час завантаження, підтримувати синхронізацію субтитрів та масштабувати варіації без збільшення відходів, що працює на хмарній інфраструктурі, побудованій для еластичних, контейнеризованих робочих навантажень.
Завантажуйте свої відеоресурси, обирайте креативні будівельні блоки, які ви хочете протестувати, і дозвольте Adstacker керувати виробничим пайплайном за лаштунками.
Стек технологій: NestJS · FFprobe · AssemblyAI · AWS S3 · AWS ECS Fargate · Remotion · FFmpeg · MongoDB
Читайте більше від нашої команди
1. Сервіс експорту проти пайплайну відеоредактора
2. Створення звичайного відеоредактора
3. Оптимізація логотипу каналу для різних роздільних здатностей відео
