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过去一段时间,我们一直在为 Timeline Studio 寻找更适合浏览器运行的中文配音模型。我们的目标看起来并不复杂:用户输入中文或中英混合文本,浏览器直接...
很多人第一次打开专业视频剪辑软件,看到“色轮”时都会有些困惑。界面上摆着几个彩色圆盘,旁边还有滑杆,名称通常是:
传统的视频编辑软件往往依赖桌面客户端和本地原生运行时。随着 WebCodecs、WebGPU、WebAssembly 和 IndexedDB 等浏览器能力逐渐成...
在最新发布的 Timeline Studio v1.0.0 中,我们完成了一次重要的中文 AI 配音升级:
本文记录 Timeline Studio 浏览器本地声音克隆功能的完整技术实现,包括模型组织、音频预处理、ONNX Runtime Web 推理、浏览器缓存、I...
GitHub 仓库:https://github.com/MartinDelophy/ai-video-editor
过去,想给普通照片或视频增加电影感景深,通常需要服务器推理、人物分割,或者依赖专业剪辑软件手工制作蒙版。
在浏览器里运行 AI 配音,真正困难的往往不是“把 ONNX 模型加载起来”,而是如何同时处理模型体积、网络环境、浏览器存储配额、多个推理后端,以及用户能够理解...
我最近做了一个名为 Everyone Is Spider-Man 的浏览器实时动作捕捉项目。
在视频编辑器中,“光流追踪”很容易被做成满屏箭头:比较前后两帧,计算像素位移,然后把向量绘制到画面上。
这套架构成熟,但也带来三个问题:素材上传耗时、GPU 服务成本,以及人脸数据离开本机后的隐私压力。
最近,我在 Timeline Studio 中实现了实物描边能力:识别画面中的商品、鞋子、玩具等物体,并在浏览器本地生成可编辑的描边效果。
视频人物描边看起来只是“沿着人物轮廓画一条线”,但真正落到视频编辑器里,会同时遇到人物识别、精细抠像、多人干扰、边缘抖动和推理速度等问题。
传统的视频高清放大通常依赖云端 GPU:用户上传视频,服务端逐帧推理,完成后再下载结果。
传统实现通常需要用户先上传视频,由服务器 GPU 完成修复,再下载处理结果。这条链路虽然成熟,但也存在一些问题:
从“只能处理 MP4”到兼容 MKV:我们如何用 LibAV.js、WebCodecs 和 FFmpeg.wasm 重构浏览器视频编辑器
在开发一款完全运行于浏览器的视频编辑器时,我们最初把 ffmpeg.wasm 视为导出系统的核心。
近期在迭代开源浏览器 AI 视频编辑器 Timeline Studio 的 AI 自动化剪辑能力时,我完成了一次核心的架构认知纠错。最初陷入了绝大多数可视化编辑...
能不能让 AI 像人类开发者一样,亲手打开浏览器、操作时间线、剪辑素材、排查 Bug、迭代产品?
近两年端侧浏览器 AI 迎来爆发,Chrome 内置 Gemini Nano 模型开放标准化 JS API 后,无需自建云端算力,就能在本地完成字幕生成、AI ...
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