Final Cut Pro AI ツール – 新しい AI ビデオ編集機能をマスターする

Start today by building a quick index of your media and feed the AI with manual annotations for each scene. This approach reduces repetitive work and accelerates refinement across multiple projects.

theres a common pattern where automation-assisted tweaks speed up routine tasks such as color balance, barrel distortion correction, and caption generation; teams across departments can align around a shared set of presets to improve efficiency today.

To maximize results, explore multiple path options: play back a frame, compare scene variations, and accept edits that match your tone. The system supports caption creation and updates to presets so you can adjust quickly.

Keep the workflow flexibility today; you can manually tweak results for sensitive material, while the core automation handles the rest. This balance improves efficiency and maintains flexibility for teams across disciplines, letting them focus on storytelling rather than grunt work.

Know that the approach scales across devices and studios; every update expands the ability to handle diverse assets and ensure consistent metadata and caption alignment, helping teams stay aligned with the project brief. Use a quick feed to collect feedback and keep the index accurate.

FCP 11 AI Toolset: Integrating New Automations into Your Editing Workflow

Enable the introduced automations from the AI toolset to handle common tasks automatically, freeing the editor from longer, repetitive edits and delivering seamless results without extra steps, and brings consistency across subjects alike.

Place automations to run in the background between clips, creating a smooth starting point and expanding space along the timeline for creative decisions.

Identify subjects and interviews during logging, then transforms metadata to help you know where to find clips faster, and you can manually adjust tagging if a scene requires nuance.

Use automatically generated flags to guide edits, but remain mindful of ethical use and keep a clear record of decisions to support validation and collaboration; however, keep a manual override available for critical moments.

Starting with a free trial, evaluate how these automations align with your workflow between rough edits and end passes, then decide whether to extend use along the project.

Auto-Scene Detection: Configure split thresholds for multi-camera and long-take footage

Start with a 1.5–2.0 second threshold for multi-camera footage to preserve rapid angle changes; for long-take sequences, set 4–8 seconds to prevent over-segmentation. This approach allows stories to flow with a clear picture and pretty pacing, while brightness across angles stays balanced on screen.

In the scene-detection panel, toggle between automatic and editable modes, then select a threshold value; the system will preview splits in real time, helping you lock the main pace and maintain a clean reel for social usage.

For multi-camera setups, a lower threshold (1.0–2.0 s) captures frequent camera switches; for long-take material, raise to 5–12 s to preserve mood. Additionally, use overlays to mark transitions for others who review the reel, providing context without slowing the workflow.

Downloaded presets provide consistent behavior across projects; apples-to-apples comparisons help you compare results, and the personalized system will deliver instant feedback on the main timeline, while remaining editable and powerful for live streams.

Table below offers quick reference for common scenarios and thresholds:

Smart Reframe for Social: Anchor subjects, set aspect ratios, and batch-reframe sequences

推奨： Anchor the subject with tracking, then lock each frame to the target aspect ratios (9:16, 1:1, 16:9) and apply a batch-reframe across the sequence. This well-structured approach delivers consistent view across feeds and speeds up the production cycle.

Enable automatic tracking on the main subject and choose anchor points (eyes or torso) to keep the action centered. If the subject tends to drift, switch to manual nudges occasionally to prevent squeeze at edges and maintain room for on-screen headlines and overlays. This in-depth setup reduces hand-tuning and stabilizes the view during rapid movement.

Batch-reframe workflows let you create presets per aspect ratio and apply them to dozens of clips in one pass. Most often, you’ll review a handful of frames per clip and tweak only when motion or lighting shifts dramatically. By applying a consistent anchor across the batch, you avoid imbalances between scenes and preserve a unified storytelling rhythm.

For social formats, reserve 9:16 for vertical feeds and 1:1 for square grids; 16:9 remains useful for wides and previews. Use tracking to keep the subject in view as you switch ratios, and generate captions or voice cues that stay within the safe margins. This method helps headlines and callouts land cleanly without crowding the subject.

Storage and distribution become seamless when you create a central hub for assets and wirelessly sync updates to downstream workstations or devices. The editor delivers variants rapidly, and the feed can be refreshed with a single save. Created workflows by johnson offer a streamlined path to generate multiple formats, ensuring you can respond quickly to trends and maintain a remarkable level of engagement across platforms.

Notes: watch for imbalances in motion between clips; a sudden pan can drift after reframe, so run a quick validation pass. This upgrade delivers a huge boost in engagement when paired with well-timed effects and headlines. You can install this approach and push updates to storage wirelessly, keeping the next batch ready for the feed and effortlessly scalable.

AI Noise & Hum Removal: Select presets, tweak frequency bands, and audition results

Start with an automatic preset for hum and background noise, then audition results against the current scene to confirm clean frame data and a film-like atmosphere, cleaner than before.

Choose presets aligned with the noise profile: hum removal for electrical buzz, hiss clean for background air, and a general cleanup for scenes with wind. Identify the primary source and keep the signal intact for creators’ intentions, especially when the scene relies on intelligibility of speech and caption cues.

8つの周波数帯域を調整：20～80 Hz（うなり）、80～160 Hz（低音）、160～400 Hz（こもり）、400 Hz～1 kHz（声の明瞭度）、1～3 kHz（存在感）、3～6 kHz、6～12 kHz、12～20 kHz。ノイズが支配的な帯域に外科的なカットを加え、フレームを保持する情報を伝える帯域には穏やかなブーストを使用します。目標はノイズを分離しつつ、自然な音色と映画の雰囲気を維持することです。

フレームごとのオーディション結果：アーティファクトを検出するために、通常速度とスローモーションで再生します。特に、シーン間のトランジションやモーションキューの周辺に注意してください。クリエイティビティを損なうことなく背景が制御されていることを確認するために、元のデータと比較してください。キャプショントラックが存在する場合は、クリーンアップ後もアライメントが正確であることを検証し、結果を確定します。

Workflow: 中程度の削減から始めて、急激な変化によるポンプ現象を避けながら、8つのステップで調整を重ねます。透明性を保ち、処理された仕上がりではなく、自然な雰囲気を感じさせるようにします。

データドリブンチェック：スペクトルデータを前後に記録し、8つのバンド全体で残留ノイズを特定し、結果が最高グレードの基準を完全に満たしていることを確認します。現在の設定は次のクリップで再現可能であり、制作の一貫したベースラインを確保する必要があります。

プロフェッショナルなアプローチ：雰囲気の中に心を留めつつ、明瞭な対話を届けることを目指すクリエイターのために設計されています。プロセスは遅く、しかし正確です。調整の過程を利用して微調整を行い、結果がシーンの雰囲気と物語の情報に忠実であることを保証するために、再度オーディションを行ってください。

開始点と心構え：組み込み済みの基準点から始め、必要に応じて徐々に強度を上げていきます。今日、慎重な調整の8つのステップで、バックグラウンドノイズをフィルム感度を損なうことなく分離し、データを誠実に保ち、最終結果を劇場公開の準備が整うようにします。

背景置換とマッティングのクリーンアップ：被写体を分離し、髪の毛やエッジの詳細を調整します。

フレーム内で被写体を閉じたマスクで分離するニューラル機能を使用し、次にクリーンプレートで背景を置き換えます。このアプローチは、正確な髪の毛のエッジとブレンドされた境界をもたらすことが多く、編集セッション中のライブプレビューでもうまく機能します。最高のパフォーマンスを得るには、ニューラルトランスフォームがフリンジの色とエッジの光輪をどのように処理するかを調べてください。常に、ショット内のカラーリファレンスのисточникを確認してください。

1. ショットの準備：高解像度のソース素材、均一な照明、そして髪や細部の正確な分離をサポートするために強いコントラストが得られる背景を確保してください。
2. マッティングを初期化します: 対象要素を検出するニューラル特徴を選択し、マスクをクローズドに設定し、閾値を調整して、背景要素を含めずに対象が完全に分離されるようにします。
3. エッジと髪を調整：エッジの調整を有効にし、わずかなぼかし (0.5～2 px) を適用し、色のにじみを減らすためにデコンタミネーションを実行します。精度を向上させ、新しい背景との滑らかなグラデーションを作成するために、細い毛並みにズームインします。
4. 背景を置き換える：マッチした見透角と照明を持つ背景プレートを選択し、アンカーを整列させて、トランスフォームを使用してスケールやパララックスを修正します。結果がモーション全体を通して良好であり、自然な奥行きを維持することを確認してください。
5. 品質チェックとエクスポート：複数のプラットフォームとサードパーティ製エディタでテストを行い、一貫性を確保する。クリティカルなシーケンスにはより長いバージョン、クイックプレビューにはより軽いバージョンを生成する。将来のイテレーションのために使用した設定を文書化する。

シリコンダンパーを使用したスタジオでは、ライブ再生中にマスクを安定させてください。堅牢なマットはより長く保持され、作り直しを減らします。このアプローチは、迅速なターンアラウンドと正確な合成を求めるブランドにとっても役立ちます。実際には、источникからの情報フローを調査し、ショット全体でのトランスフォームとエンハンスメントを追跡するためにバージョン履歴を維持してください。

AIカラーマッチングとショットグループ化：肌のトーンを合わせ、露出を調整し、リンクされたグレードを適用します。

推奨： シーケンス全体でAIカラーマッチを有効にし、被写体と照明でショットグループを作成し、次に各グループにリンクされたグレイドを適用します。これにより、フレームトランジション全体で肌のトーンを一貫させ、8台のカメラからのクリップ（iPhone撮影やその他の機種からのものを含む）を同期し、フレーム内のオブジェクトが動きの展開につれて視覚的に接続されたままになります。

Process details: AIによる調整は、基準となる肌色ターゲットと一連のプリセットに依存します。肌色と露出の検出を調整しました。輝度、露出、バランスを確認し、各グループに統一されたグレードを適用しますが、処理能力は抑制されます。必要に応じて、自動機能を無効にし、フレームごとに調整できます。グレーディングは自動的に行われ、オリジナリティが維持されます。学習しやすいセットアップにより、チームは迅速に適応できます。

グルーピングロジック: カメラからのトラッキングデータは、動きと被写体が一致するフレームをクラスタリングするのに役立ちます。ソロで作業している場合、ジョンソンが2つのデバイスで作業している場合でも、システムはフレームを接続して連続性を維持します。VisionOSとiPhoneのコンテンツは、同じカラースペースにフィードされます。磁気タイムラインは、リンクされたグレードを配置したままにするのに役立ちます。

実践的なヒント: サンプルフレームで肌色を確認し、リンゴが過飽和またはキャストされている場合は、閾値を調整してください。目立つジャンプを避けるため、わずかなシフトを狭い範囲内に抑え、8ビットまたは10ビットの深度を適切に使用し、グループ全体でグレーディングを調整して整合性を維持してください。

パフォーマンスと可用性： visionOSデバイスやMacで利用可能。プリセットをロードし、自動的にチェックを実行した後、Premiereでプロジェクト間の整合性を実現します。そのAI生成機能により、タッチ時間を短縮し、オリジナリティを高めながら、リアルタイムで結果を監視できます。