Công cụ biến một bộ phim (phim lẻ hoặc cả bộ nhiều tập) thành video Recap (kể lại cốt truyện) hoặc Review (phê bình, chấm điểm) hoàn chỉnh. AI nghe và xem phim, viết lời bình, lồng tiếng, dựng hình theo lời kể; công cụ xuất video YouTube 16:9, clip ngắn 9:16, thumbnail, phụ đề và gói SEO.
1. Giới thiệu
Thêm phim→Cấu hình + xem ước tính→AI phân tích & viết kịch bản→Duyệt & sửa kịch bản→Render→Video + clip ngắn + thumbnail + SEO
Hai loại video
Recap – kể lại cốt truyện
Review – phê bình, đánh giá
Mục đích
Kể toàn bộ diễn biến tới cái kết, người xem nắm trọn phim mà không cần xem
Giúp khán giả quyết định có nên xem phim không
Thời lượng gợi ý
Phim lẻ 5–15 phút; phim bộ 30–60 phút
5–10 phút
Cấu trúc
Hook → diễn biến → cao trào → kết thúc, chia theo chương
Mở đầu → giới thiệu → nội dung → kịch bản → diễn xuất → hình ảnh → âm thanh → thông điệp → đánh giá (điểm /10)
Hình ảnh
Theo trình tự phim; mỗi đoạn kể được dựng montage từ chính cảnh đang kể
Cảnh minh họa cho từng luận điểm, không cần theo trình tự
Spoiler
Kể cả cái kết
Mặc định không tiết lộ cái kết (có ô “Cho phép spoil”)
Tính năng chính
AI viết lời bình từ lời thoại (nhận dạng giọng nói) và hình ảnh (AI mô tả khoảng 240 khung hình của phim).
Phim dài và phim bộ: AI tóm tắt từng phần 20 phút, lập dàn ý và bảng nhân vật, rồi viết từng chương nối tiếp nhau.
Ước tính chi phí và thời gian trước khi chạy; sau khi chạy có chi phí thực tế để đối chiếu.
Xử lý nhiều video song song, tự chia việc theo cấu hình máy.
Trình biên tập kịch bản: sửa lời bình, khoảng phim minh họa, thêm/bớt/đổi thứ tự đoạn, nghe thử giọng.
Đầu ra: video 16:9, clip ngắn 9:16 có câu hook, 3 thumbnail, phụ đề .srt, SEO YouTube (kèm mục lục chương) và TikTok; logo, thanh tiêu đề, watermark, nhạc nền tùy chọn.
Windows: tải full_build tại gyan.dev, giải nén và thêm thư mục bin vào PATH. Cần cả ffmpeg và ffprobe.
Nguồn AI viết lời bình
Bắt buộc
Gemini API key (miễn phí, khuyên dùng – xem mục 9) hoặc Ollama chạy trên máy.
Internet
Cho Gemini, giọng đọc Edge TTS và lần đầu tải model Whisper (~250 MB).
Trình duyệt
Chrome / Edge / Firefox mới
Chạy công cụ
cd D:\MySelf\ReviewFilmTools
npm install (chỉ lần đầu)
npm start
Mở http://localhost:3210. Cửa sổ dòng lệnh phải để mở trong lúc dùng; đóng cửa sổ là tắt công cụ (video đang chạy sẽ ở trạng thái “Bị gián đoạn”, mở lại rồi bấm ↻ Chạy tiếp).
Đổi cổng: biến môi trường RFT_PORT. Đổi nơi lưu dữ liệu sang ổ khác: RFT_DATA_DIR=E:\ReviewData. Mặc định mọi dữ liệu nằm trong thư mục storage/.
Việc đầu tiên: vào Cài đặt → API keys, dán Gemini API key rồi bấm Lưu cài đặt. Chưa có nguồn AI thì nút Bắt đầu sẽ báo lỗi và chỉ cách khắc phục.
3. Làm video từ A đến Z
Thêm phim. Trên trang Dự án:
Phim trên máy (khuyên dùng): dán đường dẫn file vào ô “Dùng file / thư mục có sẵn trên máy”, ví dụ D:\Phim\chuyen-xom-tui.mp4, rồi bấm Thêm. File được dùng tại chỗ, không sao chép.
Phim bộ: dán đường dẫn thư mục chứa các tập (xem mục 6).
Hoặc kéo thả / bấm Chọn video để tải lên (tạo bản sao trong storage/).
Trang Dự án: khung tải lên, ô đường dẫn trên máy và danh sách video kèm tiến độ. Góc phải trên là số tác vụ đang chạy của từng loại (FFmpeg, STT, API, Render) – ở đây STT 1/1 đang nhận dạng giọng nói.
Cấu hình & xem ước tính. Bấm Mở trên thẻ video, tab Cấu hình & ước tính:
Loại video: Recap hoặc Review.
Tên phim (dùng cho lời bình, thumbnail, SEO) và phong cách lời bình: Kịch tính / Trung lập / Hài hước / Bí ẩn.
Ngôn ngữ thoại trong phim – chọn đúng để nhận dạng giọng nói chính xác – và ngôn ngữ lời bình.
Thời lượng mục tiêu: 5 / 10 / 15 / 30 / 45 / 60 phút hoặc tự nhập số giây.
Phạm vi phân tích: bỏ qua đoạn giới thiệu, quảng cáo, credits để tiết kiệm thời gian.
Ghi chú cho AI: tên phim gốc, tên nhân vật, điều muốn nhấn mạnh.
Dịch vụ AI cho từng bước, kèm nhãn Miễn phíFree-tier (cần key)Trả phí; giọng đọc, tốc độ đọc, nút nghe thử.
Xuất video: 16:9 và/hoặc 9:16, phụ đề, hiệu ứng, video dọc (tự động / toàn bộ / clip ngắn), bộ nhận diện kênh, nhạc nền, tự động render.
Khung Ước tính trước khi chạy bên phải cập nhật ngay khi đổi tùy chọn: chi phí từng bước (USD/VNĐ), số chương và lượt gọi AI, thời gian dự kiến trên máy của bạn.
Cấu hình Recap 15 phút cho phim lẻ “Chuyện Xóm Tui” (1 giờ 31 phút). Ước tính: AI viết theo 9 chương (15 lượt gọi), tổng ~5.925đ theo giá tham khảo – dùng Gemini key miễn phí thì thực tế 0đ. Bản nhận diện kênh và nhạc nền được tắt cho lần chạy này.
Bấm ▶ Bắt đầu phân tích.
Theo dõi tiến trình. Tab Tiến trình có thanh tiến độ, nhật ký từng bước, chi phí ước tính/thực tế. Bấm ■ Hủy để dừng ngay; bấm ↻ Chạy tiếp để tiếp tục sau khi lỗi, hủy hoặc tắt máy. Các bước đã xong (lời thoại, cắt cảnh, mô tả hình ảnh, giọng đọc) được lưu lại và dùng lại, không phải làm lại.
Đang nhận dạng giọng nói bằng Whisper chạy trên máy (bước lâu nhất với phim dài). Nhật ký cho thấy kết quả cắt cảnh của lần chạy trước được dùng lại.
Duyệt & sửa kịch bản. Phân tích xong, trạng thái chuyển sang Chờ duyệt kịch bản. Tab Kịch bản:
Cột trái: trình phát phim gốc, tóm tắt (logline), toàn bộ lời thoại gốc – bấm một dòng để tua tới đó.
Cột phải: các đoạn lời bình theo thứ tự trong video, nhóm theo chương. Mỗi đoạn có ảnh cảnh, khoảng phim minh họa (mm:ss.s → mm:ss.s), lời bình, lý do AI chọn cảnh và lời thoại gốc của khoảng đó.
Nút trên mỗi đoạn: ⤓ lấy thời điểm đang xem, ▶ Xem, 🔊 nghe thử, ↑ ↓ đổi thứ tự, ✕ xóa.
Nhãn xanh “dựng montage ~N shot” = khoảng phim dài hơn lời đọc, sẽ được cắt thành nhiều shot ngắn. Nhãn vàng = khoảng phim ngắn hơn lời đọc, hệ thống kéo dài hoặc làm chậm hình.
Để trống lời bình = trích nguyên câu thoại gốc (kèm phụ đề).
+ Thêm đoạn tại vị trí đang xem: tua tới cảnh cần dùng rồi bấm.
Thanh trên cùng cho biết số đoạn và thời lượng dự kiến so với mục tiêu.
Kịch bản Recap “Chuyện Xóm Tui”: 58 đoạn trong 5 chương, dự kiến 14:29 / mục tiêu 15:00. Đoạn #1 có 61 từ, đọc ~14,9 giây, dựng montage ~4 shot từ 27 giây phim; bên dưới là lời thoại gốc của khoảng đó.
Bấm Lưu để lưu nháp, hoặc ▶ Lưu & Render.
Render. Công cụ tạo giọng đọc cho từng đoạn, dựng hình theo lời kể, chèn phụ đề, rồi ghép thành video. Đoạn giọng đã tạo được giữ lại nếu bạn sửa kịch bản và render lại.
Đang tạo giọng đọc 7/56 đoạn. Nhật ký ghi lại toàn bộ quá trình: dùng lại kết quả đã có, Gemini quá tải nên tự chuyển sang model dự phòng, AI tự viết thêm khi chương còn ngắn, AI trả lỗi định dạng thì tự thử lại.
Nhận kết quả. Tab Kết quả:
Video YouTube 16:9 và các clip ngắn 9:16 (xem trực tiếp, nút Tải).
SEO YouTube: tiêu đề, mô tả (đã kèm mục lục chương), tags; SEO TikTok: tiêu đề, caption, hashtag – mỗi mục có nút Sao chép.
3 thumbnail (bấm ảnh để tải), bảng mục lục chương, phụ đề .srt, kịch bản .json, SEO .json, thời lượng và chi phí thực tế.
Kết quả thật: video 13:48, 3 clip ngắn (1:09, 1:04, 1:14) mỗi clip có câu hook, SEO kèm mục lục 5 chương, 3 thumbnail. Chi phí thực tế ~$0.10 theo giá tham khảo (0đ với key Gemini miễn phí).
4 khung hình trích từ video 16:9: phụ đề là lời bình, hình là cảnh đang được kể.3 clip ngắn 9:16 (nền mờ giữ trọn khung): câu hook ở trên, phụ đề ở dưới.
Tự động hoàn toàn: tích “Tự động render, bỏ qua bước duyệt kịch bản” để công cụ chạy thẳng tới video thành phẩm – hợp khi xử lý hàng loạt.
Lần chạy dùng để chụp các ảnh trong tài liệu này. Phim lẻ 1 giờ 31 phút 50 giây, 640×338, chạy trên laptop i7-1185G7 (4 nhân / 8 luồng, 16 GB RAM, không card rời), chỉ dùng dịch vụ miễn phí: Whisper local + Gemini (key miễn phí) + Edge TTS.
Bước
Thời gian đo được
Ghi chú
Tách âm thanh + đo cường độ
~8 giây
Phát hiện cắt cảnh + viền đen
~1,5 phút
1.580 cảnh; chạy song song với nhận dạng giọng nói
Nhận dạng giọng nói (Whisper Small, CPU)
~47 phút
1.889 câu thoại; ≈ 0,5 × thời lượng phim
Gemini mô tả 240 khung hình
~15 phút
Lâu do Gemini miễn phí quá tải (lỗi 503), công cụ tự chờ và chuyển model dự phòng
AI viết kịch bản theo chương
~2 phút
5 phần × 20 phút → dàn ý → 5 chương, 58 đoạn, 3.270 từ
Tạo giọng đọc (Edge TTS)
~2 phút
56 đoạn
Render 16:9 (13:48) + 3 clip ngắn + 3 thumbnail
~8 phút
libx264 trên CPU
Tổng
~1 giờ 15 phút
Với Groq STT thay Whisper local: còn khoảng 30 phút
Kịch bản đạt 14 phút 29 giây dự kiến; video thực tế 13:48 vì giọng đọc ở tốc độ 1,1×. Chi phí thực tế: 0đ (key Gemini miễn phí). Nếu tính theo giá trả phí: khoảng $0,10 (~2.600đ).
5. Xử lý nhiều video cùng lúc
Thêm nhiều phim một lần (chọn nhiều file, hoặc dán nhiều đường dẫn cách nhau bằng ;). Video mới được tự động chọn và hiện khung “Cấu hình chung cho N video đã chọn”.
Chọn cấu hình chung. Bảng ước tính hiển thị tổng chi phí cả lô và so sánh thời gian chạy tuần tự với song song.
Bấm ▶ Bắt đầu N video. Muốn đặt tên phim / phạm vi riêng: mở từng video để chỉnh trước.
Công cụ chia mỗi video thành từng loại công việc, mỗi loại có số luồng riêng: trong khi video A đang nhận dạng giọng nói, video B có thể cắt cảnh và video C đang render.
Loại công việc
Tài nguyên chính
Mặc định
FFmpeg phân tích (tách audio, cắt cảnh, viền đen)
CPU, đọc ổ đĩa
2
Whisper local (nhận dạng giọng nói)
CPU + ~1,2 GB RAM mỗi luồng
1
Gọi API (AI, Vision, TTS, STT đám mây)
Mạng, giới hạn của nhà cung cấp
4
Render video
CPU (hoặc GPU nếu bật mã hóa phần cứng)
2
Hai video chạy song song: FFmpeg 2/2 đang chạy, STT 1/1 đang chạy và 1 video đang chờ lượt.
6. Phim bộ nhiều tập → 1 video dài
Cách các kênh recap làm video 30–60 phút cho cả bộ phim: tải các tập về máy rồi gộp lại kể thành một câu chuyện liền mạch.
Đặt các tập vào một thư mục, tên file có số tập: Tên phim Tập 01.mp4, tap-2.mkv, EP03, S01E04… Công cụ sắp đúng thứ tự (tập 10 sau tập 9).
Tạo dự án: dán đường dẫn thư mục vào ô “Dùng file / thư mục có sẵn trên máy” rồi bấm Thêm. Hoặc chọn nhiều file và tích “Các file là các tập của cùng 1 phim bộ”.
Cấu hình: Recap/Review, thời lượng 30 / 45 / 60 phút; nhập số giây bỏ qua ở đầu và cuối mỗi tập (nhạc mở đầu, tóm tắt tập trước, credits); điền tên các nhân vật chính trong Ghi chú cho AI.
AI viết theo chương: tóm tắt từng tập (tập dài chia mỗi 20 phút) → dàn ý cả bộ với bảng nhân vật thống nhất → viết từng chương nối tiếp.
Duyệt: mỗi đoạn có ô Tập (lấy hình từ tập nào); trình phát bên trái có ô chọn tập.
Kết quả: 1 video 16:9 dài, mục lục chương trong mô tả YouTube, clip ngắn 9:16 và 3 thumbnail.
Cấu hình dự án phim bộ 3 tập: ô bỏ qua đầu/cuối mỗi tập, mức thời lượng tới 60 phút; ước tính tính cả số lượt gọi AI khi viết theo chương.Kịch bản phim bộ: tiêu đề chương, mỗi đoạn có ô chọn Tập; trình phát chuyển giữa các tập.
Phim bộ 6–10 giờ: nên dùng nhận dạng giọng nói Groq (free-tier). Whisper local cần khoảng 0,5 × thời lượng – hơn 4 giờ cho 8 giờ phim. Free-tier Gemini giới hạn số lần gọi mỗi ngày; một phim bộ 8 tập dùng khoảng 70–90 lượt.
7. Nhận diện kênh, thumbnail, nhạc nền, clip ngắn
Bộ nhận diện kênh (Cài đặt → Bộ nhận diện kênh)
Logo PNG nền trong suốt: chọn góc đặt và kích thước.
Thanh tiêu đề ở đáy, ví dụ Review Phim: {title} – {title} được thay bằng tên phim và tô màu nổi bật.
Watermark chữ mờ (ví dụ @TenKenh) để hạn chế bị reup.
Mỗi video có ô “Dùng bộ nhận diện kênh” để bật/tắt.
Cài đặt logo, thanh tiêu đề, watermark và thư viện nhạc nền (logo trong ảnh là logo thử).Video 16:9 và clip 9:16 khi bật nhận diện kênh: logo, thanh “Review Phim: …”, watermark.
Thumbnail tự động
Mỗi video có 3 thumbnail 1280×720 từ các khung hình AI chọn: câu giật tít ở trên (một phần tô vàng), chữ dán cảm xúc, thanh tên phim ở dưới. Bấm ảnh trong tab Kết quả để tải.
Thumbnail tạo tự động cho “Chuyện Xóm Tui”.
Nhạc nền
Tải nhạc trong Cài đặt → Thư viện nhạc nền, rồi chọn nhạc và âm lượng trong cấu hình video. Nhạc tự lặp hết video và tự nhỏ đi khi có lời bình hoặc thoại. Chỉ dùng nhạc bạn có quyền sử dụng.
Clip ngắn 9:16
Mục Video dọc 9:16: Tự động (video ≤ 3 phút xuất bản dọc đầy đủ, dài hơn thì cắt clip), Toàn bộ, hoặc Clip ngắn kèm số clip. Clip dài 45–90 giây, lấy từ những chương AI đánh giá hấp dẫn nhất, có câu hook ở trên – dùng đăng TikTok/Shorts/Reels dẫn về video chính.
8. Dịch vụ AI & chi phí
Bước
Dịch vụ
Loại
Giá tham khảo
Ghi chú
Nhận dạng giọng nói
Whisper Local
Miễn phí
0đ
Chạy trên CPU, lâu nhất (≈ 0,3–0,5 × thời lượng phim)
Groq Whisper Large v3 Turbo
Free-tier
~$0.04 / giờ audio
Rất nhanh: phim 2 giờ xong trong vài phút
OpenAI Whisper
Trả phí
$0.006 / phút
AI viết kịch bản + SEO
Google Gemini
Free-tier
~$0.3 / $2.5 mỗi 1 triệu token
Khuyên dùng. Khi model chính quá tải, tự chuyển sang model Lite (viết ngắn hơn, công cụ tự yêu cầu viết thêm)
Groq Llama 3.3 70B
Free-tier
~$0.59 / $0.79
Giới hạn token/phút, hợp phim ngắn
Ollama (chạy trên máy)
Miễn phí
0đ
Offline, cần tải model vài GB; chậm nếu không có GPU, tiếng Việt kém Gemini
OpenAI / OpenRouter
Trả phí
tùy model
Phân tích hình ảnh
Gemini / Groq / OpenAI / Ollama
tùy dịch vụ
~260 token mỗi khung
Nên bật để AI “thấy” phim. Khoảng 1 khung / 15 giây phim (40–240 khung)
Giọng đọc
Microsoft Edge TTS
Miễn phí
0đ
Nam Minh, Hoài My (tiếng Việt) và nhiều giọng tiếng Anh
FPT.AI / Viettel AI
Trả phí
theo gói
Giọng Việt 3 miền
ElevenLabs
Trả phí
~$0.1 / 1.000 ký tự
Giọng giàu cảm xúc
OpenAI TTS
Trả phí
$0.015 / 1.000 ký tự
Gemini key miễn phí + Whisper local + Edge TTS = 0đ. Khi dùng dịch vụ trả phí, khoản lớn nhất thường là giọng đọc (recap 15 phút ≈ 15.000 ký tự).
Giá thay đổi theo thời gian: sửa đơn giá và tỷ giá trong Cài đặt → Bảng giá tham khảo. Chi phí thực tế sau khi chạy được tính từ số token, ký tự, phút audio mà dịch vụ báo về.
9. API key & trang Cài đặt
Vào Cài đặt → API keys, dán key và bấm Lưu cài đặt. Key chỉ lưu trên máy (storage/settings.json) và chỉ gửi tới đúng nhà cung cấp của key đó.
Trang Cài đặt: thông tin máy và số luồng khuyến nghị, provider mặc định, model Whisper, FFmpeg & bộ mã hóa, API keys, trạng thái Ollama, model AI, giọng đọc mặc định, bảng giá, bộ nhận diện kênh và thư viện nhạc nền.
Dùng Ollama thay Gemini (tùy chọn)
Cài Ollama, chạy ollama pull qwen2.5:7b (~4,7 GB; thêm qwen2.5vl:7b nếu muốn phân tích hình ảnh), rồi chọn AI viết kịch bản = Ollama. Trên máy không có card đồ họa rời, model 7B viết chậm (một recap 10 phút mất 20–30 phút) và tiếng Việt kém Gemini rõ rệt.
10. Cấu hình máy & hiệu năng
Công thức ước tính cho một video
Thời gian ≈ Tách audio (~0,003 × thời lượng phim)
+ max( Cắt cảnh (~0,02–0,1 × thời lượng phân tích),
Whisper (~0,3–0,5 × thời lượng phân tích) ) ← chạy song song
+ Vision (2–15 phút cho 240 khung với Gemini, tùy mức quá tải)
+ AI kịch bản (1–3 phút với Gemini)
+ Lồng tiếng (~8 giây / 1 phút lời bình, Edge TTS)
+ Render (~0,55 × thời lượng video 16:9, + clip ngắn)
Số liệu đo trên laptop i7-1185G7 (4 nhân/8 luồng, 16 GB RAM, không card rời) – xem bảng chi tiết ở mục 4. Công cụ tự hiệu chỉnh các hệ số sau mỗi lần chạy, nên ước tính ngày càng sát với máy của bạn.
Chạy lại cùng phim (đổi Recap ↔ Review, đổi thời lượng, giọng đọc…) dùng lại lời thoại, cắt cảnh và mô tả hình ảnh đã có: chỉ mất vài phút viết kịch bản và render.
Bộ nhớ & ổ đĩa
Thành phần
RAM
Ổ đĩa
Ứng dụng (Node.js)
~150 MB
~300 MB (thư viện)
Whisper Base / Small / Large-v3-Turbo (mỗi luồng)
0,6 / 1,2 / 3 GB
model 80 MB / 250 MB / 1,6 GB (tải một lần)
FFmpeg render (mỗi luồng)
0,3–0,6 GB
Audio tạm khi phân tích
3,84 MB / phút phim (phim 1,5 giờ ≈ 350 MB)
Bản sao phim khi tải lên qua trình duyệt
bằng dung lượng phim (dùng đường dẫn trên máy để tránh)
Video thành phẩm
~12 MB / phút (16:9), ~15 MB mỗi clip ngắn
Cấu hình khuyến nghị
Mức
CPU
RAM
GPU
Luồng gợi ý
Phù hợp
Tối thiểu
4 nhân / 8 luồng
8 GB
Không cần
FFmpeg 1 · Whisper 1 · Render 1
1 video một lúc; nên dùng Groq STT cho phim dài
Khuyến nghị
8 nhân / 16 luồng
16–32 GB
iGPU Intel (Quick Sync) hoặc bất kỳ
FFmpeg 2 · Whisper 2 · Render 2–3
3–5 video song song
Sản xuất hàng loạt
16+ nhân
64 GB
NVIDIA RTX (NVENC)
FFmpeg 3 · Whisper 3–4 · Render 4
Hàng chục video/ngày; Groq STT + Gemini
Số luồng Whisper ≈ min(số luồng CPU ÷ 6, (RAM − 4 GB) ÷ 2,5). Nhiều hơn chỉ làm chậm vì tranh CPU.
Số luồng render ≈ số luồng CPU ÷ 4. Có GPU: đổi Bộ mã hóa sang h264_nvenc (NVIDIA), h264_qsv (Intel) hoặc h264_amf (AMD) để render nhanh gấp 2–4 lần.
Trang Cài đặt tự đọc CPU/RAM và gợi ý số luồng; bấm Áp dụng rồi Lưu cài đặt.
Điểm nghẽn lớn nhất là Whisper trên CPU: muốn nhanh rõ rệt, dùng Groq STT thay vì nâng cấp máy.
11. File kết quả
Mỗi video có thư mục riêng storage/jobs/<mã-video>/:
source.mp4 / ep01.mp4… Phim gốc (chỉ khi tải lên qua trình duyệt)
analysis/e0, e1…/ Mỗi tập: lời thoại, cắt cảnh, viền đen, mô tả hình ảnh (được dùng lại)
tts/ Giọng đọc từng đoạn (dùng lại nếu lời bình không đổi)
output/review_16x9.mp4 Video YouTube
output/review_9x16.mp4 Video dọc đầy đủ (video ≤ 3 phút hoặc chọn “Toàn bộ”)
output/short_1_9x16.mp4… Clip ngắn TikTok / Shorts / Reels
output/thumbnail_1..3.jpg 3 thumbnail 1280×720
output/subtitles.srt Phụ đề để tải lên YouTube
output/script.json Kịch bản: chương, nhân vật, các đoạn (tập, mốc thời gian, lời bình)
output/seo.json Tiêu đề, mô tả (kèm mục lục chương), tags, hashtag
Xóa video trong giao diện sẽ xóa cả thư mục này. File phim gốc thêm bằng đường dẫn trên máy thì không bị đụng tới.
12. Câu hỏi thường gặp & xử lý lỗi
“Không tìm thấy FFmpeg”
Chưa cài FFmpeg hoặc chưa thêm vào PATH. Hoặc nhập đường dẫn đầy đủ (ví dụ C:\ffmpeg\bin\ffmpeg.exe) trong Cài đặt → FFmpeg.
Nhận dạng giọng nói rất lâu / đứng ở một mức %
Whisper local cần khoảng 0,3–0,5 × thời lượng phim: phim 1,5 giờ mất 30–50 phút. Thanh tiến độ tăng khoảng 1% mỗi 30–40 giây là bình thường.
Nếu một đoạn audio bị kẹt quá 5 phút (thường do cảnh la hét, nhạc lặp), video dừng với lỗi “Whisper local bị treo ở đoạn …”. Bấm ↻ Chạy tiếp hoặc chuyển sang Groq STT.
■ Hủy dừng video ngay; luồng Whisper làm nốt đoạn 28 giây đang dở rồi tự nghỉ.
Lời thoại nhận dạng sai nhiều
Chọn đúng ngôn ngữ thoại trong phim.
Đổi model sang Large v3 Turbo (chậm hơn) hoặc dùng Groq STT (chính xác và nhanh).
Công cụ đã tự loại các câu Whisper hay “bịa” khi gặp nhạc nền (ví dụ “Hãy subscribe cho kênh…”).
Lời bình kể sai, thiếu hoặc lặp ý
Bật Phân tích hình ảnh để AI “thấy” các cảnh ít thoại.
Điền Ghi chú cho AI: tên nhân vật, bối cảnh; đặt Phạm vi phân tích bỏ phần quảng cáo/credits.
Khi Gemini chính quá tải, công cụ tự dùng model Lite – văn ngắn và đôi khi lặp ý giữa hai chương. Sửa/xóa đoạn trong tab Kịch bản, hoặc bấm ▶ Chạy lại phân tích lúc khác (chỉ chạy lại phần AI, mất vài phút).
Video ngắn hơn mục tiêu
AI tự viết thêm khi kịch bản ngắn hơn ~80% mục tiêu. Video thực tế còn ngắn hơn kịch bản một chút nếu tốc độ đọc > 1,0×. Muốn dài hơn: tăng thời lượng mục tiêu hoặc giảm tốc độ đọc.
Phim đã có phụ đề in sẵn
Phụ đề lời bình nằm ở cuối khung hình nên có thể sát phụ đề gốc của phim. Có thể bỏ tích “Chèn phụ đề lời bình vào video” và tải subtitles.srt lên YouTube thay thế.
“Gemini … lỗi 429 / 503” trong nhật ký
Free-tier Gemini giới hạn số lần gọi mỗi phút/ngày và hay quá tải giờ cao điểm. Công cụ tự chờ, thử lại và chuyển sang model dự phòng trong 10 phút. Nếu video vẫn dừng ở Lỗi: kiểm tra key / hạn mức rồi bấm ↻ Chạy tiếp.
“Edge TTS lỗi”
Dịch vụ giọng đọc miễn phí đôi khi ngắt kết nối; công cụ đã tự thử lại 6 lần. Kiểm tra Internet rồi bấm ↻ Chạy tiếp – các đoạn giọng đã tạo được giữ lại. Có thể giảm Gọi API trong Cài đặt xuống 2.
Tắt máy / đóng cửa sổ dòng lệnh khi đang chạy
Mở lại bằng npm start; video ở trạng thái Bị gián đoạn. Bấm ↻ Chạy tiếp: các bước đã xong được dùng lại.
Video 9:16 bị nhân vật lệch khỏi khung
Chế độ Cắt giữa luôn lấy phần giữa khung hình. Với cảnh nhân vật đứng lệch, dùng Nền mờ (giữ trọn khung).
Bản quyền nội dung
Hãy đảm bảo bạn có quyền sử dụng phim và tuân thủ chính sách của YouTube / TikTok khi đăng tải.