Treza

Treza begreift KI-Videoproduktion als Workflow statt als Prompt. Jedes Projekt ist ein echter Knotengraph auf einer Drag-and-Drop-Leinwand, in der Generierung, Audio, Untertitel, Compositing und Veröffentlichung getrennte Schritte sind, die sich verbinden, verzweigen und auffächern lassen. Weil die Pipeline explizit ist, kann ein Briefing mehrere Modalitäten in einem Lauf steuern: Ein Knoten verfeinert eine grobe Idee zu einem passenden Shot-Prompt, der nächste rendert das Video, ein weiterer formuliert die Bildunterschrift oder brennt Untertitel ein.

Die Modellwahl bleibt offen. Sie wählen pro Knoten ein Modell aus einer großen Bibliothek mit Google Veo, ByteDance Seedance, Kling, Alibaba Wan, den Bildmodellen von Gemini, FLUX, Recraft, ElevenLabs-Sprache, Google-Lyria-Musik und Whisper-Transkription und tauschen den Anbieter an jeder Stelle aus, ohne neu zu bauen. Wiederkehrende Abläufe lassen sich als wiederverwendbare Pipeline speichern und planen, sodass regelmäßiger Content unbeaufsichtigt läuft.

Auch Qualität und Auslieferung sind abgedeckt. Bei jedem Render sammelt ein Vision-Modell Frames und lässt den Lauf fehlschlagen, wenn das Ergebnis nicht wirklich das Gezeigte enthält, und fehlgeschlagene Schritte werden automatisch mit Ausweichmodellen wiederholt. Jede Pipeline erhält einen versionierten Endpunkt, aufrufbar als typisierter Invoke oder über eine OpenAI-kompatible Chat-Completions-Route, sodass bestehende SDKs unverändert funktionieren. Bearbeitet wird in einer integrierten Timeline, die der Assistent aus einer Beschreibung in Alltagssprache anpasst, und Material lässt sich von jeder URL ziehen, mit Wort-genauen Zeitstempeln transkribieren, auf Hochformat umrahmen und mit Untertiteln versehen, um lange Aufnahmen in kurze Clips zu verwandeln.