1ატვირთეთ თქვენი ვიდეო ფაილი მასზე დაწკაპუნებით ან ატვირთვის არეალში გადათრევით
2დააყენეთ დაწყების და დასრულების დრო იმ სეგმენტისთვის, რომლის შენახვაც გსურთ
3ვიდეოს დასამუშავებლად დააწკაპუნეთ მოჭრაზე
4ჩამოტვირთეთ თქვენი ამოჭრილი ვიდეო ფაილი
ვიდეოს მოჭრა ხშირად დასმული კითხვები
როგორ შევამოკლო ვიდეო ონლაინში?
+
ატვირთეთ თქვენი ვიდეო, დააყენეთ დაწყების და დასრულების დრო იმ სეგმენტისთვის, რომლის შენახვაც გსურთ და დააჭირეთ ღილაკს „მოჭრა“. თქვენი მოჭრილი ვიდეო ჩამოსატვირთად მზად იქნება.
რა ვიდეო ფორმატებში შემიძლია ვიდეოს მოჭრა?
+
ჩვენი ვიდეოს მოჭრის ინსტრუმენტი მხარს უჭერს ყველა ძირითად ფორმატს, მათ შორის MP4, MOV, MKV, WebM, AVI და სხვა.
ვიდეოს ხარისხზე იმოქმედებს თუ არა შეკვეცა?
+
არა, ჩვენი ჭრის ინსტრუმენტი ინარჩუნებს ვიდეოს ორიგინალურ ხარისხს არასასურველი მონაკვეთების მოშორებისას.
ერთი ვიდეოდან რამდენიმე სექციის ამოჭრა შემიძლია?
+
ამჟამად შეგიძლიათ ერთდროულად ერთი სექცია ამოჭრათ. რამდენიმე ჭრისთვის, ვიდეო რამდენჯერმე ამოჭერით.
ვიდეოს დაჭრა უფასოა?
+
დიახ, ჩვენი ვიდეოს ამოჭრის ინსტრუმენტი სრულიად უფასოა, არ საჭიროებს წყლის ნიშნებს ან რეგისტრაციას.
შემიძლია ერთდროულად რამდენიმე ვიდეოს ამოჭრა?
+
დიახ, შეგიძლიათ ერთდროულად ატვირთოთ და ამოჭრათ რამდენიმე ვიდეო ფაილი. უფასო მომხმარებლებს შეუძლიათ ერთდროულად 2 ფაილის დამუშავება, ხოლო პრემიუმ მომხმარებლებს არანაირი შეზღუდვა არ აქვთ.
ვიდეო ტრიმერი მობილურ მოწყობილობებზე მუშაობს?
+
დიახ, ჩვენი ვიდეო ტრიმერი სრულად ადაპტირებადია და მუშაობს სმარტფონებსა და პლანშეტებზე. ვიდეოების დაჭრა შეგიძლიათ iOS-ზე, Android-ზე და ნებისმიერ მოწყობილობაზე თანამედროვე ვებ ბრაუზერით.
რომელი ბრაუზერები უჭერს მხარს ვიდეოს მოჭრას?
+
ჩვენი ვიდეო ტრიმერი თავსებადია ყველა თანამედროვე ბრაუზერთან, მათ შორის Chrome-თან, Firefox-თან, Safari-სთან, Edge-თან და Opera-სთან. საუკეთესო გამოცდილებისთვის გირჩევთ, რომ თქვენი ბრაუზერი განახლებული იყოს.
ჩემი ვიდეო ფაილები კონფიდენციალურად ინახება?
+
დიახ, თქვენი ვიდეოები სრულიად კონფიდენციალურია. დამუშავების შემდეგ ყველა ატვირთული ფაილი ავტომატურად იშლება ჩვენი სერვერებიდან. ჩვენ არასდროს ვინახავთ, არ ვაზიარებთ და არ ვუყურებთ თქვენს ვიდეო კონტენტს.
რა მოხდება, თუ ჩემი დამუშავებული ვიდეო არ იტვირთება?
+
თუ ჩამოტვირთვა ავტომატურად არ დაიწყება, ხელახლა დააჭირეთ ჩამოტვირთვის ღილაკს. დარწმუნდით, რომ ბრაუზერი არ ბლოკავს ამომხტარ ფანჯრებს და შეამოწმეთ ჩამოტვირთვების საქაღალდე.
ვიდეოს ხარისხზე იმოქმედებს თუ არა შეკვეცა?
+
ჩვენ ოპტიმიზაციას ვახდენთ საუკეთესო ხარისხის მისაღწევად. ოპერაციების უმეტესობის შემთხვევაში, ხარისხი შენარჩუნებულია. შეკუმშვამ შეიძლება შეამციროს ფაილის ზომა ხარისხზე მინიმალური ზემოქმედებით, თქვენი პარამეტრების მიხედვით.
ვიდეოების შესაჭრელად ანგარიში მჭირდება?
+
ვიდეოს ძირითადი ამოჭრისთვის ანგარიში არ არის საჭირო. ფაილების დამუშავება რეგისტრაციის გარეშე შეგიძლიათ. უფასო ანგარიშის შექმნა თქვენი დამუშავების ისტორიასა და დამატებით ფუნქციებზე წვდომას გაძლევთ.
[Error: All translation engines failed for batch: MADLAD batch translation failed: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.00 MiB. GPU 0 has a total capacity of 23.87 GiB of which 3.62 MiB is free. Process 3280094 has 228.00 MiB memory in use. Process 2050901 has 246.00 MiB memory in use. Process 3358747 has 336.00 MiB memory in use. Process 3364221 has 336.00 MiB memory in use. Process 3373233 has 2.10 GiB memory in use. Process 3380506 has 2.10 GiB memory in use. Process 3437459 has 1.31 GiB memory in use. Process 3437461 has 1.17 GiB memory in use. Process 3437456 has 1.23 GiB memory in use. Process 3437458 has 1.29 GiB memory in use. Process 3437454 has 1.31 GiB memory in use. Process 3437463 has 1.20 GiB memory in use. Process 3437467 has 1.19 GiB memory in use. Process 3437453 has 322.00 MiB memory in use. Including non-PyTorch memory, this process has 9.53 GiB memory in use. Of the allocated memory 9.28 GiB is allocated by PyTorch, and 84.28 MiB is reserved by PyTorch but unallocated. If reserved but unallocated memory is large try setting PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management (https://pytorch.org/docs/stable/notes/cuda.html#environment-variables)]
[Error: All translation engines failed for batch: MADLAD batch translation failed: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.00 MiB. GPU 0 has a total capacity of 23.87 GiB of which 3.62 MiB is free. Process 3280094 has 228.00 MiB memory in use. Process 2050901 has 246.00 MiB memory in use. Process 3364221 has 336.00 MiB memory in use. Process 3373233 has 2.10 GiB memory in use. Process 3380506 has 2.10 GiB memory in use. Process 3437459 has 1.31 GiB memory in use. Process 3437461 has 1.17 GiB memory in use. Process 3437456 has 1.23 GiB memory in use. Process 3437458 has 1.29 GiB memory in use. Process 3437454 has 1.31 GiB memory in use. Process 3437463 has 1.20 GiB memory in use. Process 3437467 has 1.19 GiB memory in use. Process 3437453 has 322.00 MiB memory in use. Process 3437452 has 210.00 MiB memory in use. Including non-PyTorch memory, this process has 9.65 GiB memory in use. Of the allocated memory 9.47 GiB is allocated by PyTorch, and 12.52 MiB is reserved by PyTorch but unallocated. If reserved but unallocated memory is large try setting PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management (https://pytorch.org/docs/stable/notes/cuda.html#environment-variables)]