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Hacker News • 44일 전
M1 Max와 로컬 ML 모델로 669GB 고프로 영상 인덱싱하기
IMP 6/10
핵심 요약
한 개발자가 자전거 주행 중 촬영한 방대한 고프로 영상에서 유의미한 순간을 찾기 위해 오픈소스 ML 모델을 활용했습니다. 이 로컬 기반 파이프라인은 영상 내 장면을 검색하고, 최적의 클립을 다빈치 리졸브 타임라인으로 바로 전송하는 등 영상 편집 워크플로우를 획기적으로 자동화합니다.
번역된 본문
요약(TLDR): 저는 2,207개의 GoPro(고프로) 영상을 보유하고 있으며, 자전거 여행 중 흥미로운 순간을 찾기 위해 이 영상들을 다시 시청해야 했습니다. 그래서 M1 Max 컴퓨터에서 오픈소스 ML(Machine Learning) 모델을 사용하여 영상들을 로컬로 인덱싱하고, 원하는 순간을 검색한 다음 가장 좋은 클립들을 DaVinci Resolve(다빈치 리졸브) 타임라인으로 바로 전송하는 프로젝트를 구축했습니다. 본문 마지막 부분의 메트릭 테이블에 자세히 나와 있듯, 총 628개의 비디오(668.68GB, 15시간 13분 18초 분량)를 인덱싱했습니다.
전체 글 보기: https://iliashaddad.com/blog/i-indexed-669-gb-of-my-gopro-videos-using-my-m1-max-computer
원문 보기 (영어)
TLDR: I had 2,207 GoPro videos, and I need to rewatch them to find interesting moments from my cycling journey. I built a project to index them locally on my M1 Max using open-source ML models, search for those moments, and send the best clips straight to my DaVinci Resolve timeline. I indexed 628 videos (668.68 GB, 15h 13m 18s of footage duration), more details in the metrics table in the last section of this article.<p>Full article: https://iliashaddad.com/blog/i-indexed-669-gb-of-my-gopro-videos-using-my-m1-max-computer