AI 기반 장편 영상 자동 요약 도구 veo3.im MVP 개발 리뷰

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발

대상자

• 개발자: AI/비디오 처리 기술 습득, MVP 개발 과정 분석
• 콘텐츠 크리에이터: 장편 영상 요약 도구 활용
• 난이도: 중급~고급 (AI, FFmpeg, LLM 활용 경험 필요)

핵심 요약

• 핵심 기술 스택: OpenAI Whisper(음성 인식), FFmpeg(비디오 편집), GPT-4/Gemini(자연어 요약), React + Tailwind CSS(프론트엔드), Node.js + PostgreSQL(백엔드)
• MVP 기능: URL 입력 → 자동 요약 영상 + 텍스트 요약 제공 (비동기 처리)
• 현재 한계: FFmpeg 처리 속도 제한, 키워드 기반 헤어리스틱 분석, 로컬 파일 업로드 미지원

섹션별 세부 요약

1. 프로젝트 개요

• 문제 정의: 장편 영상(유튜브, 틱톡)의 정보 과부하 대응
• MVP 목표: 사용자에게 10분 이내 영상의 핵심 콘텐츠를 2~4분 분량으로 요약 제공
• 사용자 경험: URL 입력 → 3~5분 내 요약 영상 + 텍스트 요약 제공

2. 기술 스택 및 시스템 설계

• 음성 인식: Whisper로 정확한 자막 추출
• 핵심 알고리즘:

- 키워드 밀도, 의미 유사도, 시각적 페이스 분석

- FFmpeg 기반 비동기 편집 (분할/조합)

- LLM 기반 자연어 요약 (GPT-4, Gemini 테스트)

• 인프라:

- Bunny.net 활용한 저지연 영상 호스팅 및 HLS 재생

- Redis + BullMQ 기반 작업 큐 처리

3. 현재 상태 및 개선 방향

• 성능 지표: 10분 영상 처리 시간 약 2~4분 (FFmpeg 단계 주요 병목)
• 기술 개선 질문:

- 의미 기반 분석 (embedding, classifier) 도입 가능성

- 분산 FFmpeg 처리, GPU 가속 적용 방안

- 로컬 파일 업로드 기능 추가 여부 검토

4. 향후 계획

• UI/UX 개선: 다국어 지원, 요약 모델 최적화
• 기술 확장: 처리 파이프라인 강화, 더 많은 open-source 모델/FFmpeg 설정 검토
• 피드백 요청: 개발자 커뮤니티의 기능 우선순위, 성능 최적화 방안

결론

• 핵심 팁: FFmpeg 단계 병목 해결을 위한 분산 처리/가속 기술 검토, 의미 기반 분석 도입을 통한 헤이리스틱 개선이 필수적.
• 실무 적용 예시: BullMQ 기반 작업 큐 + Redis 캐싱을 활용한 비동기 처리, HLS 재생 지원으로 영상 배송 성능 향상.