LAVE: 비디오 편집을 위한 LLM 기반 에이전트 지원 및 언어 증강

비디오 제작이 점점 인기를 얻고 있지만, 편집에 필요한 전문 지식과 노력은 초보자에게 종종 장애물이 됩니다. 본 논문에서는 이러한 장벽을 줄이기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 비디오 편집 워크플로에 통합하는 방안을 탐구합니다. 우리의 설계 비전은 LLM 기반 에이전트 지원 및 언어 증강 편집 기능을 제공하는 새로운 시스템인 LAVE에 구현되어 있습니다. LAVE는 사용자의 영상에 대한 언어 설명을 자동으로 생성하여 LLM이 비디오를 처리하고 편집 작업을 지원할 수 있는 기반을 제공합니다. 사용자가 편집 목표를 제시하면, 에이전트가 관련 작업을 계획하고 실행하여 이를 수행합니다. 또한 LAVE는 에이전트 또는 직접 UI 조작을 통해 비디오를 편집할 수 있도록 하여 유연성을 제공하고 에이전트 작업의 수동 조정을 가능하게 합니다. 초보자부터 숙련된 편집자까지 8명의 참가자를 대상으로 한 사용자 연구에서 LAVE의 효율성이 입증되었습니다. 연구 결과는 제안된 LLM 지원 편집 패러다임에 대한 사용자 인식과 사용자의 창의성 및 공동 제작 감각에 미치는 영향에 대해서도 밝혀냈습니다. 이러한 결과를 바탕으로 에이전트 지원 콘텐츠 편집의 향후 개발을 위한 설계 시사점을 제안합니다.