KI-Video-Tagging

KI-Video-Tagging für die lokale Videosuche

ShotMind erstellt durchsuchbare Videometadaten aus den von euch gewählten Shot-Clips. So findet ihr lokales Material anhand des Sichtbaren und nutzt manuelle Tags weiterhin für gezielt gepflegte Details.

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Ausgewählte Shots in durchsuchbare Videometadaten umwandeln

Nützliche Shots mit mehr Suchkontext versehen

Manuelle Tags halten Details fest, die ein Team gezielt pflegen möchte. KI-Beschreibungen erweitern den Kontext über Material aus vielen Projekten, Kameras, Exporten und Generierungstests hinweg.

Baut ein gemeinsames Suchvokabular rund um sichtbare Inhalte auf.
Erfasst Komposition, Kamerabewegung, Stimmung, Licht und Szenendetails.
Macht nützliche Shots kurz nach dem Import eines Projekts durchsuchbar.

Wie Video-Tagging durchsuchbare Metadaten erstellt

ShotMind analysiert ausgewählte Shot-Clips und speichert Beschreibungen, Vorschaubilder und lokalen Suchindex in eurer Bibliothek. Jeder ausgewählte Clip erhält mehr Kontext für die visuelle Suche.

Teilt lokale Videos in Shots auf.
Wählt die Clips aus, die sich für eine Analyse lohnen.
Sucht analysierte Shots nach Motiv, Handlung, Szene, Stil, Licht, Stimmung, Komposition oder Kamerabewegung.

KI-Beschreibungen über vorhandene Ordner legen

Eure Dateien bleiben an ihrem Speicherort, während ShotMind eure vorhandene Ordnerstruktur um eine durchsuchbare Ebene ergänzt.

Nutzt Projektordner weiterhin für die Verwaltung der Quelldateien.
Nutzt KI-Beschreibungen, wenn ihr euch an das Aussehen eines Shots, aber nicht an die Datei erinnert.
Prüft wichtige Treffer vor der finalen Verwendung anhand des Originalvideos.

Die menschliche Prüfung im Ablauf behalten

Die Erkennungsqualität hängt vom Shot und Analysekontext ab. Eine menschliche Prüfung verknüpft Entscheidungen zu Kunden, Rechten, Produkten und finaler Gestaltung weiterhin mit dem Originalmaterial.

Formuliert klare visuelle Suchanfragen mit Motiven, Handlungen, Szenen und Stilhinweisen.
Gleicht Angaben zu Kunden, Rechten und Produkten mit der Quelle ab.
Nutzt KI-Beschreibungen als durchsuchbare Hinweise für die finale Prüfung.

Suchbeispiele

Komposition

"symmetrische Totale, zentriertes Motiv, kühler blauer Hintergrund"

Findet detaillierte visuelle Strukturen per natürlichsprachlicher Suche.

Kamerabewegung

"langsame Fahrt auf ein Produktdetail zu, geringe Schärfentiefe"

Sucht nach einer Kombination aus Bewegung, Bildausschnitt und sichtbaren Motiven.

Stimmung

"angespannte Dialogszene bei wenig Licht, Over-the-Shoulder-Einstellung"

Findet Hinweise zu Stimmung und Inszenierung in verschiedenen Dateien.

Wofür KI-Tagging gut ist

Einen lokalen Suchindex für ausgewählte Shot-Clips erstellen.
Den manuellen Tagging-Aufwand für visuelle Referenzbibliotheken verringern.
Shots anhand visueller Hinweise finden, die in Dateinamen und Tags oft fehlen.

Wo die menschliche Prüfung wichtig bleibt

Rechte- und Lizenzentscheidungen bleiben Teil eures bestehenden Prüfprozesses.
Die Erkennungsqualität variiert je nach Shot und Analysekontext.
Prüft wichtige Kunden-, Produkt- und Kreativdetails anhand des Originalmaterials.

Häufige Fragen

Welche Videoclips taggt ShotMind?

Ihr importiert lokale Videos, teilt sie in Shots auf und wählt die analysierenswerten Clips aus. ShotMind macht diese ausgewählten Clips durchsuchbar.

Wie ergänzen sich KI-Beschreibungen und manuelle Tags?

KI-Beschreibungen liefern breiten visuellen Kontext für eine schnellere Suche. Manuelle Tags halten Projekt-, Kunden-, Rechte- und Kreativdetails fest, die das Team gezielt pflegen möchte.

Welche Videometadaten kann ShotMind durchsuchbar machen?

ShotMind kann sichtbare Motive, Handlungen, Szenen, Komposition, Licht, Stimmung, Stil und Kamerabewegung beschreiben und Beschreibungen sowie Vorschaubilder in einem lokalen Suchindex speichern.