Alat Klasifikasi Penilaian Kualitas Video AI

Menggunakan model besar untuk menilai video yang dihasilkan AI berdasarkan enam dimensi, mengidentifikasi cacat serius seperti lepas landas di tempat, tembus model, dan perubahan mendadak pada subjek, lalu otomatis mengklasifikasikan dan mengarsipkannya berdasarkan ambang batas.

Laporan bug

Memuat alat, harap tunggu...

Jika alat online tidak dapat dimuat atau dijalankan, coba alat desktop. https://tools.yikeaigc.com/

Penggunaan Alat

Kembali ke versi lama

Versi desktop tersedia dengan fitur yang lebih andal dan stabil. Buka versi desktop

Petunjuk

Petunjuk Penggunaan Perangkat Lunak

Konfigurasi akses API: Di "Pengaturan API", pilih format native Gemini, isi Base URL dan API Key dari NewAPI atau platform yang kompatibel, lalu pilih model yang mendukung pemahaman video (seperti gemini-3-pro-preview).
Tambahkan video yang akan dievaluasi: Klik "Tambahkan file" atau "Tambahkan folder" untuk memilih video MP4 yang perlu ditinjau, mendukung pemindaian subdirektori secara rekursif, atau seret langsung file ke jendela.
Atur parameter evaluasi:
- Ambang skor: Tetapkan ambang skor keseluruhan antara 0-100; skor yang tidak lebih rendah dari ambang akan dinilai lulus
- Jumlah thread paralel: Sesuaikan berdasarkan batas kecepatan antarmuka dan kondisi jaringan, umumnya 2-5 thread
- Batas waktu permintaan: Jumlah detik tunggu maksimum untuk satu evaluasi; untuk file besar disarankan sedikit dilonggarkan
Pilih direktori output: Tentukan direktori root penyimpanan, alat akan otomatis membuat dua subdirektori "Lulus" dan "Tidak lulus" di dalamnya, serta mempertahankan struktur jalur relatif asli.
Konfigurasi opsi tambahan:
- Buat laporan HTML: Setelah pemrosesan selesai, rangkum skor dan masalah semua video ke dalam satu laporan visual
- Lanjutkan evaluasi dari titik terhenti: Cocokkan catatan CSV yang ada berdasarkan sidik jari file dan konfigurasi, lalu lewati video yang sudah dievaluasi
- Pertahankan struktur asli: Dalam mode rekursif, arsipkan berdasarkan jalur relatif file sumber
Mulai evaluasi: Klik tombol "Mulai evaluasi", alat akan mengirim video ke model besar dengan metode inlineData, lalu mengurai skor enam dimensi dan daftar masalah yang dikembalikan.
Lihat dan ekspor hasil: Setelah pemrosesan selesai, Anda dapat melihat skor dan deskripsi cacat serius setiap video di log real-time, serta memperoleh rincian CSV, laporan item JSON, dan ringkasan HTML di direktori output.

Pertanyaan Umum

J: Alat ini memberikan skor 0 hingga 10 untuk masing-masing dari enam dimensi, yaitu kealamian gerakan, kewajaran fisika, kewajaran akal sehat, konsistensi temporal, logika naratif, dan kualitas gambar, serta memberikan skor kualitas keseluruhan 0 hingga 100 dan ringkasan satu kalimat untuk mencerminkan kualitas video yang dihasilkan AI secara menyeluruh.

J: Cacat umum yang dicakup meliputi: gerakan kaku dan tersendat, tindakan yang melanggar hukum fisika seperti lepas landas di tempat, perilaku yang melanggar akal sehat seperti kendaraan berjalan mundur, lompatan pada subjek atau latar belakang, tembus model, kelainan anggota tubuh, gambar buram, noise, artefak kompresi, logika naratif yang tidak koheren, dan sebagainya. Setiap masalah akan disertai stempel waktu kemunculan dan deskripsi teks.

Jawaban: Versi saat ini mendukung video berformat MP4. Karena video disematkan ke dalam permintaan API menggunakan metode inlineData, disarankan ukuran satu video dibatasi di bawah 15MB. Untuk file yang melebihi ukuran tersebut, kompres atau potong terlebih dahulu sebelum dikirim untuk evaluasi.

Jawaban: Anda dapat mengatur sendiri ambang skor keseluruhan antara 0-100. Video dengan skor keseluruhan tidak lebih rendah dari ambang akan disalin atau dipindahkan ke direktori "Lulus", sedangkan yang di bawah ambang akan masuk ke direktori "Tidak Lulus". Jika opsi mempertahankan struktur asli diaktifkan, hierarki jalur video relatif terhadap direktori sumber akan dipertahankan di bawah direktori klasifikasi, sehingga memudahkan pelacakan berikutnya.

Jawaban: Alat ini memiliki fitur melanjutkan evaluasi dari titik terakhir. Video yang telah selesai dievaluasi akan menghasilkan kunci unik berdasarkan sidik jari file, model, ambang, dan parameter lainnya, lalu ditulis ke CSV. Saat evaluasi dijalankan lagi, jika parameternya sama, file sumber belum diubah, dan file target masih ada, video akan otomatis dilewati dan tidak akan menghabiskan kuota API lagi.

Jawaban: Ini biasanya bukan berarti video benar-benar mendapat nilai nol, melainkan API tidak benar-benar mengirim video ke model. Pastikan Base URL menggunakan jalur v1beta atau endpoint generateContent, model yang dipilih mendukung pemahaman video, dan platform NewAPI/MagicAPI telah mengaktifkan kemampuan tersebut; periksa juga apakah ukuran file melebihi batas inline, dan jika perlu kompres video lalu coba lagi.

Jawaban: Setiap video akan menghasilkan laporan JSON dengan nama yang sama, berisi skor keseluruhan, skor enam dimensi, daftar masalah, dan ringkasan; hasil semua video akan dirangkum ke dalam satu tabel CSV, termasuk kolom seperti status, file sumber, file target, skor, jumlah masalah, dan waktu yang digunakan; jika laporan HTML diaktifkan, sebuah halaman web ringkasan bergaya juga akan dibuat di direktori keluaran untuk memudahkan penelusuran cepat.