Etiquetado de videos con IA
Etiquetado de videos con IA para la búsqueda local
ShotMind crea metadatos de video consultables a partir de los clips que eliges, para encontrar material local por lo que se ve y mantener etiquetas manuales para los detalles que quieras organizar.
Convierte planos seleccionados en metadatos de video consultables
01
Añade más contexto de búsqueda a cada plano útil
Las etiquetas manuales recogen los detalles que el equipo decide organizar. Las descripciones generadas por IA amplían ese contexto a material de muchos proyectos, cámaras, exportaciones y pruebas de generación.
- Crea un vocabulario de búsqueda compartido basado en el contenido visible.
- Describe la composición, el movimiento de cámara, el ambiente, la iluminación y los detalles de la escena.
- Haz que los planos útiles se puedan buscar poco después de importar un proyecto.
02
Cómo el etiquetado de videos crea metadatos consultables
ShotMind analiza los clips que eliges y guarda descripciones, miniaturas e índice de búsqueda local en tu biblioteca. Cada clip seleccionado obtiene más contexto para la búsqueda visual.
- Divide los videos locales en planos.
- Elige los clips que merecen analizarse.
- Busca planos analizados por sujeto, acción, escena, estilo, iluminación, ambiente, composición o movimiento de cámara.
03
Añade descripciones de IA a tus carpetas actuales
Tus archivos permanecen donde están mientras ShotMind añade una capa de búsqueda sobre la estructura de carpetas que ya utilizas.
- Sigue usando las carpetas de proyectos para gestionar los archivos fuente.
- Usa las descripciones de IA cuando recuerdes el aspecto de un plano, pero no su archivo.
- Comprueba las coincidencias importantes con el video original antes de usarlas en el trabajo final.
04
Mantén la revisión humana en el proceso
La calidad del reconocimiento varía según el plano y el contexto del análisis. La revisión humana mantiene las decisiones sobre clientes, derechos, productos y creatividad final vinculadas al material original.
- Escribe consultas visuales claras con sujetos, acciones, escenas y pistas de estilo.
- Confirma los datos del cliente, los derechos y el producto con el material fuente.
- Usa las descripciones de IA como referencias consultables para la revisión final.
Ejemplos de búsqueda
Composición
"plano general simétrico, sujeto centrado, fondo azul frío"
Encuentra estructuras visuales detalladas mediante búsquedas en lenguaje natural.
Movimiento de cámara
"acercamiento lento a un detalle del producto con poca profundidad de campo"
Busca combinando movimiento, encuadre y sujetos visibles.
Ambiente
"plano de diálogo tenso con poca luz, encuadre por encima del hombro"
Encuentra pistas de ambiente y puesta en escena en distintos archivos.
Para qué sirve el etiquetado con IA
- Crear un índice de búsqueda local para los clips seleccionados.
- Reducir el trabajo de etiquetado manual en bibliotecas de referencias visuales.
- Encontrar planos mediante pistas visuales que suelen faltar en nombres de archivo y etiquetas.
Cuándo sigue siendo importante la revisión humana
- Mantén las decisiones sobre derechos y licencias en tu proceso de revisión actual.
- La calidad del reconocimiento varía según el plano y el contexto del análisis.
- Verifica los detalles importantes del cliente, el producto y la creatividad con el material original.
Preguntas frecuentes
¿Qué clips de video etiqueta ShotMind?
Importas videos locales, los divides en planos y eliges qué clips merece la pena analizar. ShotMind convierte esos clips seleccionados en material consultable.
¿Cómo se combinan las descripciones de IA y las etiquetas manuales?
Las descripciones de IA aportan contexto visual amplio para agilizar la búsqueda, mientras que las etiquetas manuales guardan los detalles de proyecto, cliente, derechos y creatividad que el equipo decide organizar.
¿Qué metadatos de video puede hacer consultables ShotMind?
ShotMind puede describir sujetos, acciones, escenas, composición, iluminación, ambiente, estilo y movimiento de cámara visibles, y guardar las descripciones y miniaturas en un índice de búsqueda local.