Core ML은 머신 러닝 모델을 통합하여 iOS 및 macOS 앱에 추가할 수 있도록 지원하는 프레임워크입니다. 동영상 압축을 수행하기 위해 Core ML과 Vision 프레임워크를 활용할 수 있습니다.

1. 동영상 압축 모델 빌드

Core ML 모델은 모델 작성 언어를 사용하여 빌드됩니다. 이미지나 동영상 압축을 위한 모델을 작성한 후에 Core ML 형식으로 변환해야 합니다.

import CreateML
import CoreML

// 이미지나 동영상 압축 모델 생성
let model = try VNCoreMLModel(for: YourCompressionModel().model)

2. 동영상 압축 수행

동영상 압축에는 Vision 및 Core ML을 사용하여 샘플링된 프레임을 적용하는 프로세스가 필요합니다.

import AVKit
import Vision

let videoURL = URL(fileURLWithPath: "yourVideoPath.mp4")
let asset = AVURLAsset(url: videoURL)

// Asset 프레임에 대한 샘플링 및 Vision 및 Core ML 모델 적용
// ...

// 압축된 동영상 저장
// ...

3. 결과 확인

압축된 동영상은 지정된 경로에 저장합니다. 이를 통해 앱에서 압축된 동영상을 사용할 수 있습니다.

위의 예제는 다음과 같은 단계로 Swift에서 Core ML을 사용하여 동영상 압축을 수행하는 방법을 보여줍니다.

참고 자료:

• Apple Developer Documentation
• Create ML Documentation