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Como a IA encontra os melhores momentos de um vídeo

Publicado em 20 de julho de 2026 · equipe cut67

"Colar um link e receber cortes prontos" parece mágica, mas é um pipeline de etapas bem definidas. Entender como funciona ajuda a extrair mais das ferramentas — e a saber o que diferencia um serviço bom de um mediano.

Etapa 1: transcrição com timestamp por palavra

Tudo começa transformando o áudio em texto. Os melhores serviços usam modelos da família Whisper (o cut67 roda o large-v3-turbo em GPU), que entregam não só o texto, mas o instante exato de cada palavra. Essa granularidade é o que permite legendas karaokê perfeitas e cortes cirúrgicos — um modelo fraco aqui compromete tudo que vem depois.

Etapa 2: limpeza — silêncios e vícios de fala

Com a transcrição no tempo, o sistema enxerga onde estão as pausas longas, os "ééé", "né", "então" soltos e as falas quebradas. Esses trechos são removidos e o vídeo é reconstruído emendando os intervalos bons — o famoso ritmo acelerado dos clipes virais é exatamente isso: a fala original sem os tempos mortos.

Etapa 3: seleção e agrupamento de frases

As palavras são agrupadas em frases completas, respeitando pausa natural e pontuação. É o que garante que o corte não comece no meio de uma palavra nem termine com a ideia pela metade — e que cada bloco de legenda tenha o tamanho certo para leitura rápida.

Etapa 4: reenquadramento pelo rosto

Para converter um vídeo horizontal em vertical, visão computacional detecta onde está o rosto de quem fala ao longo do tempo e move o recorte para mantê-lo centralizado. Sem isso, o corte 9:16 de um podcast com duas pessoas viraria uma parede vazia entre dois rostos cortados.

Etapa 5: render final

Por fim, tudo é composto: vídeo reenquadrado, legendas queimadas no estilo escolhido, título de abertura e card. No cut67 esse render roda em FFmpeg otimizado na nuvem — um clipe de 30 segundos renderiza em poucos segundos.

O que isso muda na prática para você

Veja o pipeline funcionando

Cole um link do YouTube e acompanhe cada etapa em tempo real — transcrição, edição e render.

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