Release Notes
공지 사항
구현 가능한 기능 | 설명 |
호환 가능 단말 확대 | 더 강력한 단말 호환 성능을 갖춘 포맷(예: MP4)으로 원본 비디오를 트랜스 코딩하여 더 많은 디바이스에서 비디오 리소스를 재생할 수 있습니다 |
호환 가능 대역폭 확대 | 비디오를 FLU, SD, HD, FHD 출력으로 변환하여 네트워크 환경에 따라 적합한 비트 레이트의 비디오를 재생할 수 있습니다 |
재생 효율성 향상 | MOOV 아톰은 MP4 파일의 끝에서 시작 부분으로 이동할 수 있으므로 비디오가 완전히 다운로드되기 전에 재생할 수 있습니다 |
대역폭 절약 | 트랜스코딩에 고급 인코딩 모드(예: H.265)를 사용하여 원본 품질을 유지하면서 비디오의 비트레이트를 줄여 투자 회수 대역폭 사용량을 줄입니다 |
매개변수 | 유형 | 상세 설명 |
입력 형식 | 컨테이너 형식 | 3GP, AVI, FLV, MP4, M3U8, MPG, ASF, WMV, MKV, MOV, TS, WebM, MXF |
| 비디오 코덱 | AV1, AVS2, H.264/AVC, H.263, H.263+, H.265, MPEG-1, MPEG-2, MPEG-4, MJPEG, VP8, VP9, RealVideo, Windows Media Video, Quicktime |
| 오디오 코덱 | AAC, ADPCM, AMR, DSD, MP1, MP2, MP3, PCM, RealAudio, Windows Media Audio, VORBIS, AC-3 |
출력 형식 | 컨테이너 형식 | 비디오: FLV, MP4, HLS(m3u8+ts), MXF |
| | 오디오: MP3, MP4, OGG, FLAC, m4a |
| | 이미지: GIF, WEBP |
| 비디오 코덱 | H.264/AVC, H.265/HEVC, AV1 |
| 오디오 코덱 | MP3, AAC, FLAC, MP2, VORBIS |
패키징 | 비디오 스트림 삭제 | 활성화 후 트랜스코딩 결과에는 오디오 스트림만 포함됩니다. |
| 오디오 스트림 삭제 | 활성화 후 트랜스코딩 결과에는 비디오 스트림만 포함됩니다. |
능력 | 설명 |
비디오 노이즈 감소 | 디테일을 유지하는 동시에 비디오 캡처 과정에서 발생하는 노이즈를 줄입니다. |
아티팩트 제거(글리치) | 트랜스 코딩 중 비디오 압축으로 인해 블로킹 아티팩트, 링잉 아티팩트, 모기 노이즈 및 색상 왜곡이 발생할 수 있습니다. 이 기능은 이러한 문제를 해결합니다. |
스크래치 제거 | 촬영과 저장 및 이전 저장 과정에서 알 수 없는 요인으로 필름에 스크래치와 눈꽃 점 등이 발생할 수 있습니다. 이 기능은 비디오의 스크래치나 눈꽃 점 등 훼손된 내용을 수정할 수 있습니다. |
디테일 향상 | 카메라 품질, 저장 및 트랜스코딩 과정으로 인해 비디오 디테일이 충분히 선명하지 않을 수 있습니다. 이 기능은 비디오의 디테일을 높이고, 비디오의 선명도를 높입니다. |
종합적인 향상 | AI 기술을 활용하여 이미지 텍스처의 균형을 맞추고, 아티팩트를 제거하고, 비디오 이미지를 매끄럽게 만들고, 이미지 세부 정보를 개선하여 시각적 경험을 개선합니다. |
초해상도 | 일부 영화는 해상도가 낮아 고해상도 영화에 대한 요구에 부응하지 못합니다. 이 기능은 디테일을 향상하고, AI 알고리즘을 이용해 고해상도 출력과 함께 디테일을 더 선명하게 합니다. |
안면 인식 향상 | 안면 인식 기술을 기반으로 주요 얼굴 특징을 개선합니다. |
색상 향상 | 촬영 장비의 색상 문제나 영화의 보존 문제로 인해 영화의 색상이 일정하게 왜곡되거나 강화되는 경우가 있습니다. 색상 향상은 색상을 더 사실적으로 만들고, 색상을 일정 수준 향상하여, 시각적 경험을 개선합니다. |
저조도 향상 | 환경 상황 및 촬영 카메라의 하드웨어 제약으로 인해 일부 장면에서 촬영된 화면의 밝기와 콘트라스트가 누락되어 화면이 어둡거나 또는 화면의 어두운 영역의 디테일을 볼 수 없습니다. 따라서 저조도 장면 향상은 장면을 자동으로 식별하고 화면 적응을 향상하여, 저조도 장면의 디테일과 콘트라스트를 향상시켜 시각적 경험을 개선합니다. |
HDR | SDR to HDR 기능은 일반 SDR 비디오를 HDR 비디오로 변환할 수 있으며, 색 심도를 10bit로 높여 더 넓은 색상 범위와 더 많은 색상 세부 정보를 제공합니다. |
프레임 삽입 | 원본 비디오 프레임간에 새로운 비디오 프레임을 보충하여, 사용자에게 보다 매끄러운 시각 효과를 제공합니다. 또한 낮은 프레임 레이트의 오래된 비디오에서 랙, 지터 등 화질 문제도 해결합니다. |
매개변수 | 설명 |
워터마크 유형(Type) | 정적 또는 애니메이션 워터마크 지원 |
워터마크 위치(Position) | 비디오에서 워터마크의 상대적 위치 |
이미지 크기(ImageSize) | 워터마크의 크기 |
이미지 콘텐츠(ImageContent) | 워터마크의 이진법 데이터 |
매개변수 | 설명 |
포맷(Format) | 스크린샷 형식, 현재 JPG만 지원됨 |
폭(Width) | 스크린샷 너비, 값 범위: 128px - 4096px |
높이(Height) | 스크린샷 높이, 값 범위: 128px - 4096px |
채우기 모드(FillType) | 채우기 모드는 종횡비가 스크린샷의 지정된 종횡비와 일치하지 않을 때 원본 비디오 이미지가 처리되는 방식을 지정합니다. 다음 채우기 모드가 지원됩니다. 늘이기: 원본 비디오 이미지가 스크린샷의 종횡비와 일치하도록 늘어납니다. 이미지가 왜곡될 수 있습니다. 검은색 막대: 원본 비디오 이미지의 종횡비는 유지되고 빈 공간은 검은색으로 채워집니다. 흰색 막대: 원본 비디오 이미지의 종횡비는 유지되고 빈 공간은 흰색으로 채워집니다. 가우시안 블러: 원본 비디오 이미지의 종횡비는 유지되고 빈 공간에는 가우시안 블러가 적용됩니다. |
매개변수 | 설명 |
포맷(Format) | 스크린샷 형식, 현재 JPG만 지원됨 |
폭(Width) | 스크린샷 너비, 값 범위: 128px - 4096px |
높이(Height) | 스크린샷 높이, 값 범위: 128px - 4096px |
샘플링 방식(SampleType) | 샘플링 방식은 두 가지로 나뉩니다. 백분율 간격 샘플링: 5% 간격으로 샘플링할 경우, 스크린샷 20장 생성. 시간 간격 샘플링: 10s 간격으로 샘플링할 경우 스크린샷 장수는 비디오 길이에 따라 달라짐. |
샘플링 간격(Interval) | 샘플링 간격: 백분율 간격 샘플링인 경우 이 매개변수는 퍼센트 값입니다. 시간 간격 샘플링인 경우 이 매개변수는 시간 값(초)입니다. |
채우기 모드(FillType) | 채우기 모드는 종횡비가 스크린샷의 지정된 종횡비와 일치하지 않을 때 원본 비디오 이미지가 처리되는 방식을 지정합니다. 다음 채우기 모드가 지원됩니다. 늘이기: 원본 비디오 이미지가 스크린샷의 종횡비와 일치하도록 늘어납니다. 이미지가 왜곡될 수 있습니다. 검은색 막대: 원본 비디오 이미지의 종횡비는 유지되고 빈 공간은 검은색으로 채워집니다. 흰색 막대: 원본 비디오 이미지의 종횡비는 유지되고 빈 공간은 흰색으로 채워집니다. 가우시안 블러: 원본 비디오 이미지의 종횡비는 유지되고 빈 공간에는 가우시안 블러가 적용됩니다. |
매개변수 | 설명 |
포맷(Format) | 이미지 스프라이트 형식. 현재 JPG만 지원됨 |
작은 이미지의 폭(Width) | 스프라이트의 작은 이미지 너비 |
작은 이미지의 높이(Height) | 스프라이트의 작은 이미지 높이 |
작은 이미지의 행 수(Rows) | 스프라이트의 이미지 행 수 |
작은 이미지의 열 수(Columns) | 스프라이트의 이미지 열 수 |
샘플링 방식(SampleType) | 샘플링 방식. 현재 시간별 샘플링만 지원됩니다. |
샘플링 간격(Interval) | 이미지 샘플링 시간 간격 |
매개변수 | 설명 |
포맷(Format) | 애니메이션 이미지 형식. 현재 GIF 및 WEBP만 지원 |
폭(Width) | 애니메이션 이미지 너비. 값 범위 128px - 4096px |
높이(Height) | 애니메이션 이미지 높이. 값 범위: 128px - 4096px |
프레임 레이트(FPS) | 값 범위: 1fps - 60fps |
인식 유형 | 기능 설명 |
Face Recognition | 딥러닝 솔루션을 기반으로 고객이 영상 속 얼굴 정보를 빠르게 식별하고 영상 속 인물의 프레임과 얼굴이 위치한 영역을 빠르게 찾을 수 있도록 도와줍니다. 고객은 캐릭터 라이브러리를 사용자 지정하거나 Face Recognition을 위해 비디오 AI 공개 캐릭터 라이브러리를 호출할 수 있습니다. |
음성 인식 | 딥러닝 솔루션을 기반으로 고객이 비디오 속 음성을 빠르게 식별하여 텍스트로 변환할 수 있도록 도와주며, 고객이 키워드를 사용자 지정하고, 비디오에서 키워드가 위치한 시점을 찾을 수 있도록 지원합니다. |
광학 문자 인식 | 비디오에 나타난 텍스트 정보를 고객이 인식할 수 있도록 도와주어, 비디오 내 사용자 지정 키워드 추출에 사용할 수 있으며 세로형 텍스트 인식도 지원합니다. |
프레임 태그 인식 | 딥러닝 솔루션을 기반으로 고객에 따라 비디오 프레임 간격을 사용자 정의하고, 프레임 캡처에서 태그를 자동으로 식별하고, 태그가 있는 비디오 위치 찾기를 지원합니다. 프레임 태그는 인물, 풍경, 인공물, 건축, 동식물, 음식 등 9가지 카테고리를 포함한 일상생활의 각 정보 차원을 포함하고 있으며 태그 시스템에 기반한 사용자 정의 태그 사용을 지원합니다. 또한 마이그레이션 러닝 기능이 있으며, 원본 사용자 데이터만 제공하면 분류기를 사용자 정의하여 다양한 유형의 사용자 요구를 충족시키고 태그 분류 유연성을 높입니다. |
오프닝 및 엔딩 크레딧 식별 | 영상 화면 특징, 텍스트, 음성 등의 정보에 따라 영화/드라마의 오프닝 및 엔딩 크레딧을 자동으로 식별합니다. |
분석 유형 | 기능 설명 |
분류 식별 | 비디오 콘텐츠를 분석해 비디오 카테고리를 추천합니다. 현재 음식, 여행, 애니메이션, 음악 등 19개 카테고리를 지원합니다(사용자 정의 지원(유료)). |
비디오 태그 인식 | Tencent 딥러닝 솔루션을 기반으로 동영상 콘텐츠에 가장 적합한 상위 5개 태그 요약을 지능적으로 인식해 동영상 추천, 검색 등 시나리오에 사용되며, 사용자는 인터페이스에서 반환할 태그 개수를 선택할 수 있습니다. |
지능형 커버 | 영상 화면 텍스처, 장면 인식 등의 특징 정보와 결합하여 자동으로 파일 커버를 생성하며, 정적 커버 출력을 지원하여 동영상 커버 체험과 클릭 전환율을 향상시킵니다. |
심사 유형 | 검사 유형 | 검사 항목 설명 |
보안 심사 | 영상 화면 심사 | 영상 화면에 대한 음란물 및 규정 위반, 구체적인 검사 항목은 다음과 같습니다. 음란물 검사 porn: 포르노 vulgar: 저속 intimacy: 애정 행위 sexy: 선정적 불법 및 규정 위반 검사 guns: 무기와 총 bloody: 유혈이 낭자한 장면 explosion: 폭발 violation_photo: 규정 위반 아이콘 |
| 오디오 심사 | 오디오에서 텍스트를 검사합니다. 특정 검사 항목은 다음과 같습니다. 음란물 검사: 음성 텍스트에 대한 음란물 여부를 확인하고, 의심되는 키워드 식별 불법 및 규정 위반 검사: 음성 텍스트에 대한 불법 및 규정 위반 여부를 확인하고, 의심되는 키워드 식별 |
| 텍스트 심사 | 화면에서 텍스트를 검사합니다. 구체적인 검사 항목은 다음과 같습니다. 음란물 검사: 화면 텍스트에 대한 음란물 여부를 확인하고, 의심되는 키워드 식별 불법 및 규정 위반 검사: 화면 텍스트에 대한 불법 및 규정 위반 여부를 확인하고, 의심되는 키워드 식별 |
품질 심사 | 화면 품질 | 영상의 화질 검사를 지원하며, 구체적인 검사 항목은 다음과 같습니다. JitterResults: 지터 BlurResults: 블러 AbnormalLightingResults: 저조도, 과다 노출 CrashScreenResults: 크래쉬 BlackWhiteEdgeResults: 블랙 엣지, 화이트 엣지, 블랙 스크린, 화이트 스크린, 퓨어 컬러 스크린 시간대 NoiseResults: 노이즈 MosaicResults: 모자이크 QRCodeResults: QR 코드 |
| 음질 | 영상의 음질 검사를 지원하며, 구체적인 검사 항목은 다음과 같습니다. VoiceResults: 음소거, 저음, 폭음을 포함한 오디오 이상 |
능력 유형 | 기능 설명 |
세분화 | 비디오 콘텐츠를 구조화해 분석하고 비디오의 장면 정보, 음성 정보 및 텍스트 정보에 따라 비디오에 대해 지능형 세분화를 생성하고, 뉴스 세분화, 광고 세분화를 지원합니다. |
지능형 컬렉션 | 비디오의 시간적/공간적 특징 매칭, 장면 인식, 타깃 검사 등의 기술을 기반으로 비디오 하이라이트를 자동으로 생성하며 축구, 농구, 배틀그라운드, Honor of Kings 등의 비디오 장면을 지원합니다(사용자 정의 지원(유료)). |
편집 제작 | 비디오 자르기, 스플라이싱, 이미지-비디오 변환, 롤 이미지, 텍스팅, PIP(Picture-in-Picture), 오디오 편집 등의 작업을 지원합니다 |
피드백