SubtitleAI utilise une reconnaissance vocale IA avancée pour transcrire l'audio parlé dans les fichiers vidéo en texte, puis applique une traduction alimentée par IA pour convertir les transcriptions en langues cibles. Il supporte le traitement en lot ou individuel de fichiers vidéo locaux (par ex., MP4, MKV) et exporte les sous-titres en fichiers SRT ou les grave directement dans les vidéos. Les utilisateurs configurent les clés API pour les services de reconnaissance vocale et de traduction, spécifient les langues, et exécutent des commandes CLI simples. Avec des options pour ajuster les horodatages et le style des sous-titres, SubtitleAI facilite les flux de travail de création de sous-titres et de localisation pour les créateurs de contenu, éducateurs et marketeurs, en éliminant les étapes manuelles de transcription et de traduction.

VideoCutterAI exploite la vision par ordinateur et des algorithmes de détection de scène pilotés par IA pour analyser les images vidéo et identifier les points de transition naturels. Les utilisateurs peuvent spécifier des seuils de sensibilité, choisir les formats de sortie et traiter plusieurs vidéos en mode batch. Après avoir cloné le dépôt GitHub et installé les dépendances, une seule commande lance l’analyse automatique des scènes, la coupe basée sur ffmpeg et l’exportation. L’outil produit des fichiers de clips nommés proprement, en conservant la qualité originale. Les développeurs peuvent personnaliser le modèle de détection et intégrer le découpeur dans des pipelines existants. Idéal pour générer rapidement des extraits, décomposer de longues enregistrements ou préparer du matériel pour une édition ultérieure, VideoCutterAI rationalise le flux de travail de post-production vidéo de l’entrée à la génération de clips avec un effort manuel minimal.