Главная / Блог / Локальный AI-монтажёр: как ноутбук разбирает медиатеку и собирает ролик под музыку по текстовому запросу

Локальный AI-монтажёр: как ноутбук разбирает медиатеку и собирает ролик под музыку по текстовому запросу

После поездки осталась сотня роликов с телефона и десяток треков, а монтаж откладывался неделями. Написал приложение, которое само разбирает медиатеку локальной VL-моделью, размечает музыку по тактам и по одной фразе собирает черновой клип на таймлайн. Что умеет, на какие грабли наступил и чего оно делать не будет.

видеомонтажLLM-агентQwenOllamaffmpeglocal-firstopen source

Коротко. После поездки во Вьетнам у меня осталась папка на сотню коротких видео с телефона и десяток треков. Смонтировать из этого минутный ролик руками я откладывал неделями. В итоге написал приложение, которое само разбирает медиатеку локальной нейросетью, размечает музыку по тактам и по одной фразе, вроде «собери динамичный ролик с людьми у воды под этот трек, секунд на шестьдесят», раскладывает клипы на таймлайн. Ни один кадр при этом не уходит в облако. Ниже рассказываю, что оно умеет, какие грабли встретились и чего оно делать не будет.

Как устроен редактор: медиатека → локальный анализ → метаданные → один слой операций над таймлайном, к которому подключены интерфейс, встроенный агент и MCP-сервер → ffmpeg
Как устроен редактор: медиатека → локальный анализ → метаданные → один слой операций над таймлайном, к которому подключены интерфейс, встроенный агент и MCP-сервер → ffmpeg

Проблема, знакомая каждому, кто снимает на телефон

Снимать легко, монтировать тяжело. Не технически, а потому что 99 файлов с именами VID_20260718_093246.mp4 не говорят ничего. Чтобы найти кадр с лодками, нужно открыть половину папки. Чтобы положить склейки в ритм трека, нужно на слух ловить доли и вручную двигать границы. На третьем ролике это надоедает, и папка так и лежит.

Готовые сервисы «AI-монтажа» просят загрузить архив к ним на сервер. Мне не хотелось отдавать личное видео, да и объёмы в десятки гигабайт туда не льются за вечер. Хотелось, чтобы компьютер сам посмотрел все ролики, запомнил, что где, а дальше я командовал словами.

Что делает приложение

Первый шаг: указать папку с медиатекой. Приложение индексирует её и запускает анализ. Каждое видео просматривает локальная визуально-языковая модель (Qwen3.5 через Ollama): берёт несколько кадров, по каждому пишет, что в нём, какие объекты, стиль и настроение, а потом сводит это в описание файла с таймкодами сцен. Ещё модель ставит каждому кадру оценку технического качества. Тёмный, размытый или смазанный движением кадр так и помечается, и потом монтажёр его обходит.

Музыку модель не смотрит, для неё считается другое: темп, доли и такты, паузы и громкие акценты. Всё это один раз складывается в файл метаданных рядом с медиатекой и дальше используется без пересчёта.

Второй шаг: обычный редактор. Три дорожки (видео, музыка, текст), обрезка, разрезание, скорость, затухания, переходы, отмена и повтор, предпросмотр и экспорт в MP4, MOV или WebM. Можно монтировать руками, как в любом простом редакторе.

Третий шаг, ради которого всё затевалось: поле ввода внизу окна. Пишете, что хотите получить, и агент собирает черновик сам: ищет материал по смыслу, а не по имени файла, выбирает нужный момент внутри длинного видео, кладёт границы клипов на доли трека и ставит переходы там, где в музыке действительно есть граница фразы. Дальше вы правите черновик руками или просите переделать.

Что проситеЧто делает агент
«кадры с морем и лодками»ищет по описаниям, а не по названиям файлов
«динамичный ролик»режет по 0,5–1,5 с в быстрых местах трека, длиннее в спокойных
«под этот трек»берёт готовую тактовую сетку и ставит склейки на доли
«начни с общего плана, закончи закатом»использует таймкоды сцен внутри видео и дату съёмки
«замени музыку»удаляет старый трек и кладёт новый на то же место

Три грабли, на которые я наступил

Первая: медленно. Первая модель, которую я взял, тратила около 25 секунд на кадр. На сотне роликов по пять кадров это часы. Помогла смена модели на более свежую и лёгкую сборку под Apple Silicon: около 7 секунд на кадр при том же качестве описаний. Плюс быстрый режим на совсем маленькой модели для чернового прогона большой библиотеки.

Вторая: агент «работал», но ничего не делал. В первой версии он мог два десятка раз подряд запросить подробности о файлах, ни разу не положив клип на таймлайн, а в конце написать «Монтаж собран». Пришлось переписать инструкцию под цикл «нашёл кадр, положил, следующий», добавить программную подсказку «хватит искать, добавляй», а главное, запретить коду выдумывать успех: если на таймлайне ничего не изменилось, агент так и говорит.

Третья: ритм был хуже, чем у меня руками. Я собрал минутный ролик через внешнего ассистента вручную и сравнил. Оказалось, дело не в модели. Инструкция отправляла треки медленнее 100 BPM «монтировать по фразам», а трек был 99,4. А детектор громких акцентов на плотно смастеренной музыке возвращал пустоту, и модель читала это как «ритма нет». Убрал порог, переделал детектор, и разница пропала.

Что получилось в итоге

На ноутбуке с M1 и 16 ГБ памяти анализ сотни коротких роликов укладывается в пару часов, потом всё мгновенно. Черновик минутного клипа под музыку агент собирает за пару минут и полсотни шагов. Громкость на экспорте приводится к стандарту стриминговых платформ, так что ролики, собранные на разных треках, не скачут по громкости между собой.

Приложение открыто под GPL-3.0: github.com/RychagovSergey/intelligent-video-editor. Запускается как обычное десктопное окно, а те же инструменты монтажа доступны и внешнему ассистенту, например Claude Desktop, через MCP. Как поднять окружение и подключить внешнего ассистента, описано в README репозитория.

Честные ограничения

  • Это черновой монтаж. Агент собирает заготовку, которую вы правите. Цветокоррекции, стабилизации, титров с анимацией уровня After Effects здесь нет и не планируется.
  • Для агента нужен внешний LLM. Анализ видео полностью локальный, а вот сборка монтажа по запросу идёт через модель с function calling по API (OpenAI или любой совместимый провайдер). Без ключа приложение работает как обычный редактор с умным поиском по описаниям.
  • Нужен нормальный ноутбук. 16 ГБ памяти и Apple Silicon или видеокарта, иначе анализ растянется на сутки.
  • Описания иногда врут. Модель может назвать пирс «мостом», а закат «рассветом». Для этого в панели метаданных описания и теги правятся руками.

FAQ

Уходит ли моё видео куда-то в интернет? Анализ кадров и музыки идёт на вашем компьютере, файлы никуда не копируются. В облако уходят только короткие текстовые описания и имена файлов, когда агент собирает монтаж через внешнюю модель, и то лишь если вы её подключили.

Сколько это стоит? Приложение бесплатное и открытое. Локальная модель бесплатна. Внешний LLM для агента оплачивается по тарифу провайдера: на один минутный ролик уходит несколько десятков вызовов с короткими текстами, а не видео, так что счёт небольшой.

Работает ли на Windows или Linux? Backend на Python и ffmpeg кроссплатформенные, модели для Ollama есть под все системы. Десктопная оболочка и статические сборки ffmpeg сейчас собираются и проверяются на macOS; на других системах приложение запускается в браузере.

Можно ли обойтись без агента и просто искать кадры словами? Да. Поиск по смыслу работает и без монтажа: «люди у воды вечером» находит нужные файлы даже среди сотен VID_...mp4.

→

Читать дальше

Все статьи →

Ассистент, который записывает: как мы добавили в GraphRAG клиентов, расписание и каналы Telegram, Max и сайт

Ассистент, который только отвечает, оставляет человеку самое трудоёмкое: записать, напомнить, позвать снова. Мы добавили в GraphRAG модуль «Клиенты» с услугами, расписанием и сценариями, подключили Telegram, Max и виджет на сайт, а для обычных аккаунтов компании написали отдельный шлюз. Рассказываем, какие решения приняли, что пришлось выбросить и где граница.

Читать →

Агент вместо сценария: как мы описали логику AI-ассистента данными и проверили его на 300 вопросах

Ассистента по базе знаний обычно собирают конвейером «роутер → поиск → ответ», и каждый новый тип вопроса добавляет ветку. В GraphRAG мы заменили конвейер агентом с восемью инструментами, а всё, что должно происходить всегда, вынесли в JSON-харнес с версиями и тестами. Как это устроено, что показало сравнение на 300 вопросах и где агент пока проигрывает.

Читать →

Включить домашний ПК из отпуска: ESP32 за $2, Wake-on-LAN и MQTT

Уехал в долгий отпуск, а дома стоит ПК с RTX 5090, который время от времени нужен для AI. Держать его включённым круглые сутки не хотелось. Собрал «будильник» на ESP32 за два доллара: с телефона жму кнопку, плата будит компьютер по Wake-on-LAN, а после загрузки с ним можно делать что угодно, вплоть до запуска локальной Ollama через reverse SSH.

Читать →