Детальная информация

Предмет исследования: методы автоматической генерации и безопасного выполнения команд FFmpeg на основе запросов пользователя на естественном языке, интегрированные в среду видеоредактора OpenShot. Цель работы: снижение порога входа в видеоредактирование для непрограммирующих пользователей путём разработки и внедрения в OpenShot программного модуля, позволяющего выполнять операции над медиафайлами через текстовые инструкции на естественном языке с автоматическим синтезом корректных команд FFmpeg. Использованы методы обработки естественного языка (NLP) с архитектурой decoder‑only, многоэтапная валидация команд с контуром обратной связи, клиент‑серверная архитектура на базе ComfyUI, а также контейнеризация серверной части. Результаты: создан NLP‑модуль, встроенный в OpenShot, преобразующий русскоязычные запросы в безопасные команды FFmpeg с локальным выполнением; разработан пример синтетического датасета, реализован валидатор с автоматическим исправлением ошибок; серверные компоненты упакованы в Docker‑контейнеры. Выводы: предложенный подход сочетает естественно‑языковое взаимодействие с детерминированностью команд FFmpeg, гарантируя отсутствие визуальных артефактов и безопасность; подтверждена практическая осуществимость и перспективность решения.

Subject of the research: methods of automatic generation and safe execution of FFmpeg commands based on user requests in natural language, integrated into the OpenShot video editor environment. The purpose of the work: to reduce the threshold for entry into video editing for non-programming users by developing and implementing a software module in OpenShot that allows performing operations on media files through text instructions in Russian with automatic synthesis of correct FFmpeg commands. Natural language processing (NLP) methods with decoder‑only architecture, multi‑stage command validation with feedback loop, ComfyUI-based client-server architecture, and server side containerization were used. Results: an NLP module built into OpenShot has been created that converts Russian‑language queries into secure FFmpeg commands with local execution; an example of a synthetic dataset has been developed, a validator with automatic error correction has been implemented; server components are packaged in Docker containers. Conclusions: the proposed approach combines natural language interaction with the determinism of FFmpeg commands, ensuring the absence of visual artifacts and security; the practical feasibility and prospects of the solution are confirmed.

• Реферат
• Abstract
• Содержание
• Определения и сокращения
• Введение
• 1. Анализ предметной области и обзор аналогов
  • 1.1. Видеомонтаж для непрофессионального пользоват
  • 1.2 Обзор видеоредакторов с элементами NLP и AI-ас
  • 1.3. Исследовательские проекты на стыке NLP и виде
  • 1.4. Выбор платформы для интеграции
• 2.Методы и средства реализации NLP-модуля
  • 2.1. Постановка задачи NLP‑трансляции
  • 2.2. Архитектуры нейронных сетей для генерации ком
    • 2.2.1. Трансформер как фундамент
    • 2.2.2. Энкодер‑декодер
    • 2.2.3. Decoder‑only
    • 2.2.4. Сравнительный анализ и выбор модели
  • 2.3. Проблема дефицита данных и методика генерации
    • 2.3.1. Классификация методов генерации синтетическ
    • 2.3.2. Синтетические датасеты в задачах класса Tex
    • 2.3.3. Разработанная методика генерации синтетичес
  • 2.4. Стратегии адаптации модели:
    • 2.4.1. Fine-tuning
    • 2.4.2. Дистилляция
    • 2.4.3. Промпт‑инжиниринг
    • 2.4.3. RAG
    • 2.4.4. Сравнение стратегий
  • 2.5. Метрики оценки качества генерации команд
    • 2.5.1. Традиционные NLG-метрики и их ограничения
    • 2.5.2. Семантические метрики на основе эмбеддингов
    • 2.5.3. Метрики, ориентированные на генерацию форма
    • 2.5.4. Метрики семантической эквивалентности резул
    • 2.5.5. Выбор итоговой системы метрик
  • 2.6. Валидатор и контур обратной связи
  • 2.7. Оптимизация производительности и выбор финаль
• 3. Архитектура приложения
  • 3.1. Архитектура видеоредактора OpenShot
  • 3.2. Архитектура ComfyUI
  • 3.3. Система сбора и хранения запросов
  • 3.4. Настройка окружения и определение процесса ра
    • 3.4.1. Функциональные требования
    • 3.4.2. Нефункциональные требования
  • 3.5. Структура видеоредактора с модулем обработки
    • 3.5.1. Диаграмма классов
    • 3.5.2. Диаграмма последовательности
    • 3.5.3. Диаграмма примеров использования
    • 3.5.4. Диаграмма состояний
  • 3.6. Новые функции приложения
    • 3.6.1. Рефакторинг OpenShot
    • 3.6.2. Взаимодействие между Openshot и ComfyUI
  • 3.7. Разработка кастомного узла в ComfyUI
  • 3.8. Решение проблемы безопасности и конфиденциаль
• 4. Тестирование и оценка качества
  • 1.1. Система контроля версий и непрерывной интеграции
  • 4.2. Статический анализ кода
  • 4.3. Модульное тестирование
  • 4.4. Интеграционное тестирование
  • 4.5. Анализ отказов и направления улучшения
  • 4.6. Поставка продукта
• Заключение
• Список используемых источников
• Приложение 1
• Приложение 2
• Приложение 3
• Приложение 4
• Приложение 5