Memilih software editing video gratisan sering kali terasa seperti kompromi yang menyiksa. Kamu harus mengorbankan antarmuka yang modern, fitur yang sengaja dikunci, atau siap-siap emosi karena performa yang sering ngelag. Namun, jika kita melihat **perbandingan kategori teknologi** di ranah *open-source media editor*, pembaruan raksasa baru saja mendarat. OpenShot 4.0 resmi dirilis secara global untuk Linux, macOS, dan Windows. 

Pembaruan ini bukan sekadar urusan *bug fixes* receh atau ganti warna ikon. Tim pengembang OpenShot merombak fondasi C++ mereka, membawa **libopenshot 1.0.0**, serta menyuntikkan fitur-fitur yang biasanya cuma ada di software berbayar kelas industri. 

## AI Masking Lokal: Tanpa Cloud, Tanpa Langganan Bulanan

Tren AI saat ini memang ugal-ugalan, tapi mayoritas menuntut kamu untuk upload video ke server cloud mereka atau membayar biaya langganan. OpenShot 4.0 mengambil jalur yang berbeda dan jauh lebih pragmatis.

Fitur **Object Mask** baru di versi ini berjalan sepenuhnya secara lokal di komputer kamu. Menggunakan model *machine learning* terbuka seperti **EfficientSAM**, **YOLOv5**, dan **Cutie** yang dikonversi ke format **ONNX**, pemrosesan eksekusi dilakukan langsung lewat **libopenshot** dan **OpenCV**. 

Kamu tinggal memberikan titik *prompt* positif pada subjek dan titik negatif pada area sekitarnya. Software akan membuat pratinjau seleksi secara mendalam dan melacak pergerakan subjek tersebut sepanjang klip. Karena semua model AI ini diunduh langsung ke lokal, tidak ada isu privasi video kamu ter-upload ke internet. Hasil *masking* ini bisa di-invers untuk mengubah background, atau dijadikan sumber untuk efek lain seperti **Blur**, **Pixelate**, hingga **Color Grade**.

## Color View Baru: Scopes Presisi dan Color Wheels Keyframable

Urusan koreksi warna di software open-source sering kali bikin frustrasi karena keterbatasan tools. Di versi 4.0, OpenShot menghadirkan ruang kerja khusus bernama **Color View**. 

Pembaruan ini tidak hanya menambahkan kontrol warna standar. Efek **Color Grade** yang mereka sediakan kini mencakup:

* **Color Wheels Terpisah:** Pengaturan warna independen untuk tonal range **Global**, **Shadows**, **Midtones**, dan **Highlights**.
* **4 Kurva Editable:** Kontrol presisi penuh untuk saluran **RGB** maupun tonal keseluruhan dengan dukungan penyesuaian **Bézier**.
* **Dukungan 3D LUTs:** Lengkap dengan *slider* intensitas untuk mencampur *look* secara fleksibel.
* **Video Scopes Live:** Fitur **Vectorscope** (dilengkapi garis acuan *skin-tone*), **Luma Waveform**, **Histogram**, dan **Audio Levels**.

Satu hal yang sangat krusial bagi para editor adalah fitur **Region tool** pada *video scopes*. Kamu bisa menggambar kotak di area spesifik, seperti wajah subjek atau warna langit, lalu *scopes* akan menganalisis informasi warna khusus untuk area tersebut saja. Seluruh parameter warna ini juga bisa di-**keyframe**, artinya perubahan pencahayaan di dalam satu *shot* bisa dianimasikan secara halus tanpa retakan.

## Recording View Native: Perekaman Layar dan Audio Multi-Track

Sebelumnya, jika kamu ingin membuat konten *gameplay*, tutorial, atau reaksi, kamu harus menyalakan perekam pihak ketiga secara terpisah. OpenShot 4.0 memangkas alur kerja yang ribet ini lewat **Recording View**.

Kamu bisa merekam **mikrofon**, **layar komputer**, **webcam**, dan **system audio** secara bersamaan atau terpisah. Setiap sumber disimpan sebagai berkas media individual dan ditaruh di klip *timeline* secara terpisah.

Artinya, suara mikrofon kamu tidak menyatu dengan suara game atau audio sistem. Kamu bebas memotong kesalahan ucapan, menyesuaikan volume suara, memotong tampilan kamera, atau menggeser posisi *picture-in-picture* webcam tanpa merusak rekaman layar utama. Perekaman di lingkungan Linux modern juga sudah mendukung protokol **Wayland** lewat **PipeWire** serta integrasi *desktop portal*.

## Mesin C++ Dibongkar Total: Seberapa Ngebut Performanya?

Mengisi software dengan fitur canggih akan sia-sia jika mesin utamanya berat. Pada versi 4.0, OpenShot membuang sisa-sisa komponen *timeline* berbasis web yang lama dan sepenuhnya beralih ke **Native Qt Timeline**. 

Hasilnya, navigasi terasa jauh lebih responsif. Penggaris *timeline* kini memiliki *field* **timecode** yang bisa diketik langsung, pergeseran *zoom* terasa halus, dan pemrosesan efek berat di dalam mesin **libopenshot** mengalami lonjakan performa yang signifikan.

Berikut adalah perbandingan data pengujian internal OpenShot 4.0 dibandingkan dengan versi 3.5.1:

| Pengujian Workload / Efek | Peningkatan Performa (vs v3.5.1) |
| :--- | :--- |
| **Blur Effect** | **6.5x lebih cepat** (+550%) |
| **Sharpen Effect** | **2.1x lebih cepat** (+110%) |
| **Timeline Rendering (dengan Transform)** | **10% lebih cepat** |
| **Audio Visualization Rendering** | **170 FPS hingga 1000+ FPS** |

Angka lonjakan 6.5x lipat pada efek **Blur** membuktikan bahwa perbaikan *codebase* mereka benar-benar menyentuh level pemrosesan piksel secara efisien. Untuk efek **Audio Visualization** (seperti *spectrum bars* dan *VU Meter*), mesin rendering mampu berjalan di atas **170 FPS** hingga menyentuh angka **1000 FPS** pada mode tertentu, membuat animasi grafis berbasis audio terasa sangat mulus.

## Efek Visual Baru dan Ekosistem Fondasi Modern

Selain perombakan mesin dan warna, OpenShot 4.0 membawa sepuluh efek visual baru. Efek seperti **Film Grain** kini hadir dengan preset presisi seperti **35mm Fine**, **16mm Classic**, hingga **Super 8**. Ada juga efek **Displacement Map** untuk membuat distorsi visual berbasis tekstur gambar lain, serta **Beat Sync** yang secara otomatis menggerakkan efek warna mengikuti ketukan bass audio.

Di sisi arsitektur software, penggunaan **Qt 6** dan **PySide6** diperluas untuk kompatibilitas yang lebih baik pada distro Linux modern. Basis kode OpenShot juga sudah menyertakan fondasi kompatibilitas awal untuk platform **Android** (arsitektur ARM64 dan manajemen memori besar), meskipun pengembang menegaskan bahwa versi Android belum siap untuk dirilis dalam waktu dekat.

Secara keseluruhan, OpenShot 4.0 bukan lagi sekadar software 'alternatif saat darurat'. Ini adalah paket lengkap yang matang untuk *content creator* yang menginginkan kebebasan kontrol ekosistem *open-source* tanpa perlu mengorbankan fitur pemrosesan kelas atas.

## Referensi
- https://9to5linux.com/openshot-4-0-open-source-video-editor-officially-released-heres-whats-new
- https://www.openshot.org/blog/2026/08/30/openshot-40-record-edit-color-like-never-before/

OpenShot 4.0 resmi rilis membawa Color View profesional, perekam layar internal, AI mask lokal tanpa cloud, dan peningkatan performa hingga 6.5x lipat.

OpenShot 4.0 Rilis Major: Apakah Editor Video Open-Source Ini Siap Geser Dominasi Software Berbayar?

Reggi

Versi 5.0.0 beta dulu sempat bikin pusing karena performanya kurang stabil. K4YT3X akhirnya menulis ulang seluruh basis kode proyek **Video2X AI video upscaling** ini menggunakan C/C++ pada rilis versi 6.0.0. Hasilnya lumayan berasa. Pipeline baru ini bikin proses render lebih kencang, hemat resource, dan nggak bikin storage penuh.

## Arsitektur C++ dan Efisiensi Storage

Satu hal yang paling ngeselin dari versi terdahulu adalah pemakaian ruang penyimpanan sementara yang besar saat proses berjalan. Versi 6.0.0 membereskan masalah itu. Proses pengolahan video sekarang tidak membutuhkan ruang disk tambahan sama sekali, selain ukuran file output akhir.

Sistem ini menyediakan dua fungsi utama: filtering atau upscaling ukuran video, serta frame interpolation untuk membuat pergerakan animasi jadi lebih mulus. Beberapa model populer sudah terintegrasi langsung:

* **Anime4K v4** dan seluruh shader GLSL yang kompatibel dengan MPV.
* **Real-ESRGAN**, **Real-CUGAN**, dan **RIFE** (semua varian model) berbasis **ncnn** serta **Vulkan**.

## Spesifikasi Hardware Minimum

Agar software ini bisa berjalan tanpa masalah, perangkat keras harus memenuhi standar instruksi tertentu. Prosesor wajib mendukung **AVX2**, sementara kartu grafis harus sudah mendukung API **Vulkan**.

| Komponen | Spesifikasi Minimum |
| :--- | :--- |
| **CPU Intel** | Haswell (Q2 2013) atau lebih baru |
| **CPU AMD** | Excavator (Q2 2015) atau lebih baru |
| **GPU NVIDIA** | Kepler (GTX 600 series, Q2 2012) atau lebih baru |
| **GPU AMD** | GCN 1.0 (Radeon HD 7000 series, Q1 2012) atau lebih baru |
| **GPU Intel** | HD Graphics 4000 (Q2 2012) atau lebih baru |

## Opsi Deployment dan Google Colab

Pengguna Windows tinggal mengunduh installer GUI resmi versi 6.4.0. Untuk ekosistem Linux, package sudah tersedia di **AUR** (`aur/video2x`, `aur/video2x-qt6`) dan repo **archlinuxcn**, atau menggunakan format **AppImage** universal. Alternatif lain seperti **Docker** container juga disiapkan di GitHub Container Registry.

Kalau tidak punya kartu grafis lokal yang sanggup running model ini, opsi **Google Colab** bisa dimanfaatkan. Server Google menyediakan GPU gratisan seperti NVIDIA T4, L4, hingga A100 dengan batas durasi maksimal 12 jam per sesi. Menjalankan upscale nonstop 24 jam di Colab gratisan sangat tidak disarankan karena berisiko kena pemblokiran akun.

Proyek open-source ini beroperasi di bawah lisensi **GNU AGPL version 3** dan memanfaatkan library eksternal seperti **FFmpeg**, **ncnn**, serta repositori resmi dari masing-masing pembuat model AI.

## Referensi
https://github.com/k4yt3x/video2x

Update Video2X versi 6.0 membawa perombakan total menggunakan C++ yang membuat proses upscaling video AI lebih cepat, efisien, dan hemat ruang penyimpanan.

Update Video2X V6 Rilis: Rewrite Total C++ Bikin Upscale Video Kencang

Pernahkah Anda perlu memotong video tidak hanya berdasarkan durasi waktu, tetapi juga apa yang diucapkan seseorang di dalamnya? Mungkin Anda sedang menyunting podcast, ingin mengekstrak bagian tertentu dari rapat daring, atau menangkap momen lucu dari vlog yang panjang. Mencari "bagian ketika mereka mengatakan X" secara manual di *timeline* tentu memakan banyak waktu. Di sinilah **FunClip: Automated Video Clipping** hadir untuk mempermudah pekerjaan Anda.

### Apa Itu FunClip?

FunClip mengambil transkrip audio dari video Anda, kemudian memungkinkan Anda memilih pembicara atau segmen teks tertentu, dan secara otomatis memotong video pada bagian tersebut. Alat ini dirancang untuk mengatasi masalah pemotongan video yang didasarkan pada konten ucapan, bukan hanya *timestamp* kaku. Anda tidak perlu repot dengan pengaturan *Automatic Speech Recognition* (ASR) eksternal atau *pipeline* yang rumit. Cukup pilih, potong, selesai.

### Bagaimana FunClip Bekerja?

Di balik layarnya, FunClip memanfaatkan model ASR dari ModelScope untuk melakukan transkripsi audio video Anda. Setelah transkrip tersedia, Anda dapat memilih dua cara utama untuk memotong video:

1.  **Berdasarkan Segmen Teks:** Pilih frasa atau kalimat tertentu dari transkrip, dan FunClip akan memotong video di sekitar segmen tersebut.
2.  **Berdasarkan Pembicara:** Jika ada beberapa pembicara, Anda bisa memilih nama pembicara tertentu, dan FunClip akan mengekstrak semua bagian di mana orang tersebut berbicara.

Output dari proses ini adalah file video yang sudah dipangkas, hanya berisi segmen yang Anda inginkan.

FunClip dilengkapi dengan fitur **Voice Activity Detection (VAD)**. Fitur ini secara otomatis memangkas keheningan di awal dan akhir klip, membuat hasil potongan lebih rapi. Anda juga dapat menyesuaikan *margin* atau durasi tambahan, beberapa detik sebelum atau sesudah klip. Model ASR yang digunakan pun dapat diganti dengan model lain dari ModelScope, sehingga Anda bisa menggunakannya untuk berbagai bahasa seperti Mandarin, Inggris, atau bahasa lainnya, tergantung pada model yang tersedia.

### Skenario Penggunaan FunClip

FunClip bisa menjadi alat yang sangat berguna untuk berbagai kebutuhan, bahkan untuk hal-hal yang mungkin tidak terpikirkan sebelumnya:

*   **Wawancara:** Potong jawaban menarik dari wawancara berdurasi 45 menit hanya dengan menemukan kalimat yang relevan.
*   **Rapat Daring:** Ekstrak bagian yang diucapkan oleh individu tertentu dari rekaman rapat Teams atau Zoom.
*   **Belajar Bahasa:** Ambil satu kalimat dari film berbahasa asing dan buat *loop* untuk latihan.
*   **Soundbite:** Dapatkan *soundbite* dari klip yang lebih panjang tanpa perlu melakukan *re-encoding* seluruh file.

### Cara Memulai dengan FunClip

Sebagai proyek sumber terbuka, FunClip tersedia di GitHub. Anda bisa memulai dengan mengkloning *repository* atau menjalankannya langsung di *notebook*.

Untuk menginstal dan menjalankan antarmuka web Gradio:

```bash
git clone https://github.com/modelscope/FunClip
pip install -r requirements.txt
# Jalankan Gradio UI
```

Jika Anda ingin mengintegrasikannya ke dalam skrip Python, FunClip juga menyediakan API:

```python
from funclip import FunClip

fc = FunClip()
result = fc.clip_by_text(
    video_path="input.mp4",
    text_to_match="frasa yang ingin dicocokkan"
)
result.save("output.mp4")
```

Selain itu, tersedia demo Colab yang tertaut di *repository* FunClip. Anda bisa mencobanya langsung tanpa perlu melakukan instalasi apa pun.

FunClip adalah alat yang spesifik, dirancang untuk memecahkan masalah pemotongan video berdasarkan ucapan dengan sangat efektif. Jika Anda seringkali harus memotong video berdasarkan konten lisan, alat ini akan menghemat banyak waktu yang sebelumnya terbuang untuk mencari gelombang audio secara manual. Ini bukan editor video lengkap atau alat produksi besar, melainkan utilitas yang fokus untuk pengembang dan pembuat konten yang membutuhkan cara cepat memotong video berdasarkan apa yang dikatakan.

## Referensi
https://www.opensourceprojects.dev/post/funclip

FunClip adalah alat sumber terbuka yang mempermudah pemotongan video berdasarkan segmen ucapan atau pembicara, tanpa perlu penyuntingan manual.

Memotong Video Berdasarkan Ucapan? FunClip Otomatiskan Prosesnya!

Solusi praktis integrasi webmail custom ke dalam dashboard Gmail. Kelola, baca, dan kirim email domain pribadi langsung dari satu tempat tanpa ribet gonta-ganti tab.

Mengapa Kamu Masih Buka Dua Tab Terpisah? Panduan Setup Custom Webmail Langsung di Dashboard Gmail

Pelajari efisiensi merakit mesin tetas telur listrik AC otomatis dengan modal murah untuk mendongkrak hasil ternak unggas tanpa repot bolak-balik telur manual.

Otomasi Ternak Unggas: Kenapa Rakit Sendiri Mesin Penetas Telur AC Jauh Lebih Worth It Dibanding Cara Konvensional?

Pelajari bagaimana mesin tetas telur berbasis arus listrik DC bekerja menjaga suhu dan kelembapan ideal untuk mendongkrak keberhasilan penetasan telur unggas.

Mesin Tetas Telur Arus DC: Solusi Hardware Murah Buat Tingkatin Angka Penetasan Unggas

Kupas tuntas seluk-beluk mobil aki anak dengan kontrol ganda dan fitur multimedia. Pahami batas spesifikasi hardware sebelum eksekusi build sendiri.

EV Versi Mini: Membedah Mobil Listrik Aki Lengkap dengan Remote Control dan Fitur Multimedia

Pelajari cara merakit smart power strip berbasis NodeMCU dan Blynk untuk kontrol daya nirkabel serta integrasi IoT yang aman dan efisien.

Mengapa Beli Mahal Kalau Bisa Bikin Sendiri? Rancang Smart Power Strip Berbasis NodeMCU dan Blynk

Solusi tuntas mengatasi bug sistem dan software bermasalah di MacBook dengan panduan install ulang macOS lewat Internet Recovery secara aman.

#video-editing

Getting Lastest Post..

Populer Bulan Ini