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영상으로 할 수 있는 모든 일,
트웰브랩스와 함께하세요.

사람처럼 영상의 맥락을 이해하는 AI.
이제 콘텐츠 검색, 분석, 요약, 자동화까지
트웰브랩스가 지원합니다.

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사람처럼 이해하고,
그 이상을 실현합니다.

지금까지의 영상 검색과 텍스트 생성 기술을 뛰어넘는 경험.
영상 중심으로 설계된 AI가 그 차이를 만듭니다.

장면을 설명해서 검색하고,
찾고 있던 순간을 찾아보세요.

Analyze

영상에서 텍스트를 생성하고,
분석과 인사이트를 자동화하세요.

Embed

자연어를 사용하여 나만의 분류기를 지정하고
즉시 실행해 보세요.

영상 데이터를 의미 기반 벡터로 바꿔, 추천, 분류, 이상탐지에 활용하세요.

자연어로 원하는 장면을 찾아보세요.

빠르고 정확한, 맥락까지 이해하는 검색 결과를 제공합니다.
음성, 텍스트, 오디오, 영상까지
모든 정보를 함께 분석해
영상의 의미를 다차원적으로 이해합니다.

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버튼 텍스트

어떤 순간을 찾고 계신가요?

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Node

Who talked about us

Use semantic search capabilities of the platform to identify the most suitable influencers to reach out to.

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Node

Shade finder

This application uses the image-to-video search feature to find color shades in videos.

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Node

Crop and seek

Search for specific video content using text or image queries with real-time cropping.

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Node

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Shade finder

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Analyze

영상을 인사이트로 전환하세요.

Q&A, 요약, 해시태그부터 상세 리포트까지
다양한 형태의 텍스트를 실시간으로 생성하고,
비즈니스에 특화된 분석 결과를 빠르게 얻을 수 있습니다.

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Analyze

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다양한 형태의 텍스트를 실시간으로 생성하고,
비즈니스에 특화된 분석 결과를 빠르게 얻을 수 있습니다.

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Analyze

영상을 인사이트로 전환하세요.

Q&A, 요약, 해시태그부터 상세 리포트까지
다양한 형태의 텍스트를 실시간으로 생성하고,
비즈니스에 특화된 분석 결과를 빠르게 얻을 수 있습니다.

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무엇을 분석하고 싶으신가요?

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Node

Analyze social media posts for your videos

Simplify the cross-platform video promotion workflow by analyzing unique posts for each social media platform.

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Python

Interview analyzer

Evaluate job interview performances to analyze text based on video content.

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Python

Olympics classification

Classify sports footage based on specific classes.

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Node

Analyze social media posts for your videos

Simplify the cross-platform video promotion workflow by analyzing unique posts for each social media platform.

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Python

Interview analyzer

Evaluate job interview performances to analyze text based on video content.

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Embed

영상의 의미를 벡터로 표현하세요.

영상의 맥락과 뉘앙스를 담아낸 벡터를 활용해
검색, 분류, 추천 그 이상의 경험을 만들어보세요.

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Embed

영상의 의미를 벡터로 표현하세요.

영상의 맥락과 뉘앙스를 담아낸 벡터를 활용해
검색, 분류, 추천 그 이상의 경험을 만들어보세요.

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영상의 의미를 벡터로 표현하세요.

영상의 맥락과 뉘앙스를 담아낸 벡터를 활용해
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Python

Fashion AI assistant

Get personalized fashion recommendations based on both text and image queries.

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Python

Content Recommender app

Build a recommendation system that understands video content at a semantic level.

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Python

Zoom Meetings Analysis

Building An Enterprise Video Analysis Agent on AWS AgentCore with TwelveLabs and Strands Agent

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Python

Fashion AI assistant

Get personalized fashion recommendations based on both text and image queries.

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Python

Content Recommender app

Build a recommendation system that understands video content at a semantic level.

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주요 활용 사례

영상 산업을 위한, 영상 중심 AI

미디어·엔터테인먼트

광고 산업

공공·보안 분야

자동차 산업

하이라이트 클립
자동 생성

긴 영상에서 주요 장면만
추출해, SNS·마케팅에
바로 활용할 수 있습니다.

장면 선택 및
편집 지원

원하는 장면을 빠르게 찾고
분류해, 최고의 컷만 선별해서
콘텐츠로 구성할 수 있습니다.

B-roll &
비하인드 콘텐츠 생성

비하인드 영상이나 특수 장면
중심으로 자동 큐레이션된
하이라이트 릴을 만듭니다.

메타데이터 생성 및
자동 태깅

수작업 없이도 영상 전체에 대한 태깅 및 관리가 가능해집니다.

요약/헤드라인 자동 생성

콘텐츠의 핵심 메시지를
간결하게 전달할 수 있는 요약
및 헤드라인을 자동 생성합니다.

콘텐츠 검색 & 추천

필요한 장면을 빠르게 찾거나,
시청자에게 새로운 콘텐츠를
추천하세요.

실시간 장면 분류

작업 중에도 실시간
장면 분석으로 빠르고
유연한 편집이 가능합니다.

컨텍스트 기반 광고 매칭

영상의 감정, 주제, 맥락을
이해해 적절한 광고를
자동으로 매칭합니다.

Python

Node

from twelvelabs import TwelveLabs
import os

client = TwelveLabs("<YOUR_API_KEY>")

# Create new Index
index = client.index.create(        
     name="My First Index",
     engines=[
       {                
         "name": "marengo2.7",
         "options": ["visual", "audio"],
       },
     ],
  )
# Create new Task on Index (Upload the video)
video_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "<YOUR_FILE_PATH>")
task = client.task.create(index_id=index.id, file=video_path, language="en")

# Wait for indexing to finishtask.wait_for_done()

# Search from your index
query = "An artist climbing up the ladder that he painted."
result = client.search.query(index.id, query, ["visual", "audio"])
‍print(result)

SDK로 통합하세요

내 비즈니스에 맞는 SDK로
AI를 바로 연결하고 확장하세요.
개발자 친화적인 API & SDK로
커스터마이징부터 배포까지 유연하게.

SDK 살펴보기

주요 활용 사례

영상 산업을 위한, 영상 중심 AI

미디어·엔터테인먼트

광고 산업

공공·보안 분야

자동차 산업

하이라이트 클립
자동 생성

긴 영상에서 주요 장면만
추출해, SNS·마케팅에
바로 활용할 수 있습니다.

주요 장면 추출

원하는 장면을 빠르게 찾고
분류해, 최고의 컷만 선별해서
콘텐츠로 구성할 수 있습니다.

B-roll &
비하인드 콘텐츠 생성

비하인드 영상이나 특수 장면
중심으로 자동 큐레이션된
하이라이트 릴을 만듭니다.

메타데이터 생성 및
자동 태깅

수작업 없이도 영상 전체에 대한 태깅 및 관리가 가능해집니다.

콘텐츠 탐색

필요한 장면을 빠르게 찾거나,
시청자에게 새로운 콘텐츠를
추천하세요.

콘텐츠 요약

콘텐츠의 핵심 메시지를 간결하게 전달할 수 있는 요약 및 헤드라인을 자동 생성합니다.

실시간 장면 분류

작업 중에도 실시간 장면 분석으로 빠르고 유연한 편집이 가능합니다.

컨텍스트 기반 광고 매칭

영상의 감정, 주제, 맥락을 이해해 적절한 광고를 자동으로 매칭합니다.

Python

Node

from twelvelabs import TwelveLabs
import os

client = TwelveLabs("<YOUR_API_KEY>")

# Create new Index
index = client.index.create(        
     name="My First Index",
     engines=[
       {                
         "name": "marengo2.7",
         "options": ["visual", "audio"],
       },
     ],
  )
# Create new Task on Index (Upload the video)
video_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "<YOUR_FILE_PATH>")
task = client.task.create(index_id=index.id, file=video_path,
language="en")

# Wait for indexing to finish
task.wait_for_done()

# Search from your index
query = "An artist climbing up the ladder that he painted."
result = client.search.query(index.id, query, ["visual", "audio"])
‍print(result)

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커스터마이징부터 배포까지 유연하게.

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주요 활용 사례

영상 산업을 위한, 영상 중심 AI

미디어·엔터테인먼트

광고 산업

공공·보안 분야

자동차 산업

하이라이트 클립
자동 생성

긴 영상에서 주요 장면만
추출해, SNS·마케팅에
바로 활용할 수 있습니다.

장면 선택 및
편집 지원

원하는 장면을 빠르게 찾고
분류해, 최고의 컷만 선별해서
콘텐츠로 구성할 수 있습니다.

B-roll &
비하인드 콘텐츠 생성

비하인드 영상이나 특수 장면
중심으로 자동 큐레이션된
하이라이트 릴을 만듭니다.

메타데이터 생성 및
자동 태깅

수작업 없이도 영상 전체에 대한 태깅 및 관리가 가능해집니다.

요약/헤드라인 자동 생성

콘텐츠의 핵심 메시지를
간결하게 전달할 수 있는 요약
및 헤드라인을 자동 생성합니다.

콘텐츠 검색 & 추천

필요한 장면을 빠르게 찾거나,
시청자에게 새로운 콘텐츠를
추천하세요.

실시간 장면 분류

작업 중에도 실시간
장면 분석으로 빠르고
유연한 편집이 가능합니다.

컨텍스트 기반 광고 매칭

영상의 감정, 주제, 맥락을
이해해 적절한 광고를
자동으로 매칭합니다.

Python

Node

from twelvelabs import TwelveLabs
import os

client = TwelveLabs("<YOUR_API_KEY>")

# Create new Index
index = client.index.create(        
     name="My First Index",
     engines=[
       {                
         "name": "marengo2.7",
         "options": ["visual", "audio"],
       },
     ],
  )
# Create new Task on Index (Upload the video)
video_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "<YOUR_FILE_PATH>")
task = client.task.create(index_id=index.id, file=video_path,
language="en")

# Wait for indexing to finish
task.wait_for_done()

# Search from your index
query = "An artist climbing up the ladder that he painted."
result = client.search.query(index.id, query, ["visual", "audio"])
‍print(result)