영상 비율 변경
AI 활성 화자 프레이밍으로 가로 영상을 세로로 자동 크롭합니다. 한 번의 호출로 TikTok에 바로 올릴 수 있으며, 모든 샷에서 화자를 프레이밍하고 모든 경계를 깔끔하게 컷합니다.
입력이 필요합니다: 비디오, 목표 화면 비율
가장 적합한 용도
- •16:9 팟캐스트 / 인터뷰 / 다큐멘터리 영상을 9:16 TikTok/Reels/Shorts로 리프레이밍
- •콘텐츠에 초점이 여러 개일 때 특정 대상(진행자, 제품, 화면) 추적
- •활성 화자 추적으로 가로 마스터에서 1:1 Instagram 정사각형 제작
- •video-trim 및 captions와 연결하여 롱폼-투-숏폼 루프 완성
사용 시점
- •video-trim 이후, 트리밍은 순간을 고르고, 리프레이밍은 프레이밍을 고릅니다
- •captions 이전, 자막 텍스트가 9:16 캔버스에 맞도록 먼저 리프레이밍하세요
- •이미 편집된 가로 클립의 세로 버전이 필요한 사용자를 위한 단독 사용
팁
- ✓인터뷰와 패널에는 화자 분리 전사본을 제공하세요, 비전 단독보다 샷별 활성 화자 프레이밍을 훨씬 더 안정적으로 주도합니다
- ✓명확한 단일 대상이 없는 샷(화면 공유, 넓은 설정 샷)은 설계상 레터박스 처리됩니다, 이는 실수가 아니라 안전한 선택입니다
- ✓조정할 팬 / 줌 / 스무딩 노브가 없습니다, 카메라 디렉터는 결정론적 락-앤-컷입니다
이 파이프라인을 사용하는 레시피
이 파이프라인 관련 기사
영상 비율 변경 API
직접 작성한 코드에서 이 파이프라인을 호출하세요. 요청 한 번으로 실행이 시작되며, 모델은 별도의 엔드포인트가 아니라 입력 필드입니다.
bun add @pipe2-ai/sdk import { createClient } from "@pipe2-ai/sdk";
const client = createClient(process.env.PIPE2_TOKEN!);
const { run_pipeline } = await client.RunPipeline({
pipeline_slug: "video-reframe",
input: {
video_url: "https://example.com/interview.mp4",
target_aspect_ratio: "9:16",
},
});pip install pipe2 import asyncio
import os
from pipe2 import Pipe2Client
client = Pipe2Client(token=os.environ["PIPE2_TOKEN"])
run = asyncio.run(client.run_pipeline(
pipeline_slug="video-reframe",
input={
"video_url": "https://example.com/interview.mp4",
"target_aspect_ratio": "9:16",
},
))go get github.com/pipe2-ai/sdk-go client := pipe2.NewClient(os.Getenv("PIPE2_TOKEN"))
input := json.RawMessage(`{
"video_url": "https://example.com/interview.mp4",
"target_aspect_ratio": "9:16"
}`)
run, err := pipe2.RunPipeline(context.Background(), client, "video-reframe", input)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}brew install pipe2-ai/tap/pipe2 pipe2 pipelines run \
--pipeline video-reframe \
--input-json '{"video_url": "https://example.com/interview.mp4", "target_aspect_ratio": "9:16"}' \
--wait매개변수
-
target_aspect_ratio필수 -
Aspect ratio to reframe to — vertical for shorts, square for feeds.
9:161:14:516:9기본값9:16 -
video_url필수 -
Public URL of the video to reframe.
string -
transcript_url -
Public URL of a transcript. Used to keep the speaker in frame.
string
AI 에이전트에서 사용하기
MCP 클라이언트를 pipe2에 연결하면 에이전트가 이 도구들을 사용할 수 있습니다. 이 파이프라인을 찾아 위와 동일한 스키마를 읽고 실행합니다.
- list_pipelines
- get_pipeline_schema
- run_pipeline
- get_pipeline_run_status
- request_upload
https://mcp.pipe2.ai/mcp {
"mcpServers": {
"pipe2ai": {
"url": "https://mcp.pipe2.ai/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN" }
}
}
}비디오 리프레이밍: 화자 추적으로 가로에서 세로로
대부분의 바이럴 영상은 9:16(TikTok, Reels, Shorts)이지만 대부분의 영상은 16:9로 촬영됩니다. 비디오 리프레이밍은 이 격차를 메웁니다: 모든 샷에서 활성 화자를 찾아 깔끔한 세로 크롭으로 프레이밍하며, 샷 내내 완벽하게 고정하고 원본이 컷되는 지점에서만 컷합니다. 수동 편집도, 조정할 카메라 노브도 필요 없습니다.
작동 방식
- 샷 경계 감지: FFmpeg 장면 전환 감지기가 원본을 분할하여 모든 프레이밍 결정이 하나의 연속된 샷 범위 내에서 이루어지도록 합니다.
- 얼굴 위치 파악 및 출연자 식별: 비전 패스와 CV 얼굴 감지기가 각 샷의 키프레임 전반에서 얼굴을 찾아 군집화하여 모든 인물에게 안정적인 신원을 부여합니다.
- 샷별 초점 대상 결정: 오디오 우선: 화자 분리 전사본이 활성 화자를 지정하고, 그렇지 않으면 샷당 하나의 레이블을 부여하는 비전 패스와 CV 얼굴이 결정합니다. 화자가 프레임을 차지하며, 모호한 샷은 추측하기보다 레터박스(모두 표시)로 처리합니다.
- 결정론적 카메라 계획: 순수 플래너가 샷별 초점을 락-앤-컷 계획으로 변환합니다: 샷당 하나의 정적 크롭, 경계에서의 하드 컷, 1초 미만의 샷은 인접 샷에 병합. 팬도, 드리프트도, 모션 아티팩트도 없으며, 동일한 입력은 항상 동일한 계획을 만듭니다.
- 렌더링: FFmpeg가 샷별 정적 크롭(또는 전체 프레임 샷의 경우 가운데 정렬된 레터박스)을 적용하며 오디오는 그대로 유지합니다.
다중 화자 추적을 위해 전사본을 제공하세요
인터뷰와 패널의 경우 영상과 동일한 시간 범위를 다루는 화자 분리 전사본(SRT)을 전달하세요. 화자 전환이 초점 선택을 주도하므로 투샷에서 화면상 가장 큰 얼굴이 아니라 실제로 말하고 있는 사람을 따라갑니다. 전사본이 없어도 플래너는 샷별 비전 레이블과 CV 얼굴 위치로 폴백하여 여전히 작동합니다.
자주 묻는 질문
어떤 화면 비율이 지원되나요?
원본이 이미 세로 영상이면 어떻게 되나요?
누구를 따라갈지 어떻게 선택하나요?
화면을 팬하거나 줌하는 경우가 있나요?
비용은 얼마인가요?
video-trim과 연결할 수 있나요?
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