Conexão local com o Premiere
A edição usa a análise já concluída pelo Scanner. Revise os dados, gere o plano JSON e aplique-o na timeline.
Carregue a análise mais recente do Scanner antes de gerar o plano de edição.
Lista as timelines do projeto e lê o primeiro clipe da escolhida.
Abra o projeto no Premiere e carregue as timelines.
Gera o texto com marcação de tempo usando o Whisper local.
Reaproveite e pule direto para o plano de cortes — leva segundos em vez de minutos.
Português
Dê um nome a cada falante e desative quem não deve aparecer no vídeo. A decisão será enviada no JSON para a IA.
Confira os resultados processados e ajuste os dados antes de gerar o JSON.
Reúne transcrição, tempos, locutores, métricas de voz e suas configurações de edição. Nada é cortado — o arquivo vai para um agente de IA externo analisar.
Selecione o plano de edição que a IA devolveu (cortes, zooms, textos, marcadores) e execute na sequência.
Cole o plano recebido da IA. O painel valida o formato antes de executar.
Esta versão do Premiere não expõe undo para o painel. Um backup da sequência é criado automaticamente antes de aplicar.
Escolha o que será lido no arquivo original. O Scanner usa os tempos da timeline, mas não exporta frames pelo Premiere.
O Scanner vai ignorar completamente a análise de frames e processar apenas as faixas de áudio.
Abra a sequência desejada e detecte as faixas para selecioná-las.
Escolha as faixas e os recursos visuais que o Scanner deve analisar.
Quanto menor, mais frames e mais detalhado (e mais lento). Valores maiores aceleram a análise, principalmente em clipes curtos.
Reduzir a resolução acelera a extração e a leitura Vision sem perder precisão no rosto, pose ou objetos.
Escolha as faixas de áudio e configure a transcrição local do Whisper.
Mede pitch, energia, velocidade de fala e pausas por trecho. Não classifica emoção e tem custo baixo comparado à transcrição.
A lista inclui somente modelos encontrados nas pastas locais configuradas. O token do Hugging Face é usado apenas na diarização; nunca é salvo no perfil nem no relatório.
Perfil padrão pronto.
Se continuar, a transcrição e as análises serão executadas novamente. Quer reprocessar o áudio?
Identifica repetições e tentativas alternativas usando a transcrição do Scanner. O painel nunca corta o vídeo: você revisa e decide.
Selecione um caso já processado pelo Scanner.
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Nenhum retake identificado com os critérios atuais.
Lê direto do banco de análises o J-SOM de imagem (evidências visuais) e o de som (transcrição por cena). Nada é reprocessado.
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Som: transcrição com emoção por fala. Imagem: evidências Apple Vision por clipe. “Cena” sem marca indica clipe sem corte de cena gravado.
Cadastre o padrão editorial que a IA e o editor devem seguir para cada tipo de vídeo. As alterações ficam salvas no catálogo local do Schedule Light.
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Este painel verifica só o Premiere. No seu assistente de IA, rode Verify Premiere connection para a checagem completa.
Comandos e respostas são trocados por arquivos nesta pasta. Só mude se souber o que está fazendo.
Salvo automaticamente e usado em toda transcrição nova.
Será usada para transcrição online quando o provider Groq estiver ativo.
Modelos maiores acertam mais e demoram mais. O marcado como padrão é o pré-selecionado na aba Editar vídeo.
Mudar a pasta não move os modelos já baixados.
Teste a execução de um plano JSON pela engine Python antes de integrar a ação ao fluxo normal de edição.
Cole um JSON com uma ou mais actions kind: "cut". Os tempos precisam estar na mídia original.
Configure como as legendas serão geradas automaticamente a partir da transcrição já existente.
A transcrição fornece o texto e os tempos. A IA decide o plano editorial; o painel gera as legendas localmente somente nos trechos mantidos.
A fonte e a animação pertencem ao próprio template MOGRT.
Clique no texto para corrigir. Exclua blocos antes de inserir na timeline.
Nenhuma legenda carregada. Gere as legendas a partir da transcrição.
Autentica os downloads de modelos e libera a detecção de locutores.
Descreva em texto livre como a edição deve ser feita — ex.: “depoimento”: zoom suave nos momentos emotivos, corta hesitação; “podcast”: ritmo ágil, corta silêncio agressivo. A personalidade ativa viaja junto no JSON gerado na transcrição.