WORKFLOW

Ein weiteres Werkzeug im kreativen Prozess

FAMILIAR FORSCHUNGAKTUALISIERT ALLE ARTIKEL

ZUSAMMENFASSUNG

Eine Synchro besteht aus hundert kleinen kreativen Entscheidungen: welche Namen so bleiben, wie sie gesagt wurden, wie ein Witz auf Japanisch zündet, ob ein Seitenhieb trocken oder verspielt wirkt. Familiar ist ein multimodales Entscheidungsmodell für die Lokalisierung (MLDM), das erste Foundation Model für multimodale Übersetzung, ein neues Paradigma, das erste seiner Art. Es lässt jede dieser Entscheidungen bei Ihrem Team und übernimmt die Routinearbeit drumherum: jede Zeile in 30 Sprachen übersetzen, in der eigenen Stimme des Sprechers, die Lippen anpassen, den Ton der Szene erhalten und die Dateien verpacken.
DAS ERSTE FOUNDATION MODEL FÜR MULTIMODALE ÜBERSETZUNG

Die Regeln einmal festlegen

Zwei Dinge prägen jede Übersetzung, bevor die erste Zeile entworfen ist, und Ihr Team legt beide in der Konsole oder per API fest, pro Creator oder pro Video:

DIE NICHT-ÜBERSETZEN-LISTE
WAS SIE BEWIRKTCatchphrases, Namen, Marken und Slang bleiben in jeder Sprache genau so, wie sie gesagt wurden: der typische Ausruf des Hosts, die Spitznamen unter Freunden, die Figuren im Spiel.
DAS KONTEXT-BRIEFING
WAS SIE BEWIRKTEin Satz dazu, worum es im Kanal oder Video geht: wer im Bild ist und was für ein Video es ist. Eine Kochshow und ein Gerichtsdrama übersetzen denselben Satz unterschiedlich.

Die engere Einstellung gewinnt: Eine Regel für ein einzelnes Video überschreibt die Voreinstellung des Creators nur für dieses Video.

Die Zeile wählen, die zündet

Manche Zeilen können auf mehr als eine Art ankommen. Ein Wortspiel, ein Seitenhieb, ein Satz, der je nach Gesicht des Schauspielers aufrichtig oder sarkastisch wirkt. Für solche Stellen kommt die Übersetzung mit drei Optionen zurück, jede mit Absicht und Emotion markiert: das Wortspiel erhalten und verlegen, die schlichte Bedeutung und aufrichtig, ein neuer Witz und verspielt. Ihr Creative Director wählt eine, so wie er auch ein Slangwort so lässt, wie es gesagt wurde, oder die Kraftausdrücke für eine jüngere Fassung entschärft. Was eine Figur gemeint hat, entscheiden weiterhin Sie.

Mit Blick auf das Original bearbeiten

Jede übersetzte Zeile steht neben ihrer Ausgangszeile, damit eine zweisprachige Prüferin jede davon umschreiben kann, bevor etwas gerendert wird. In der Konsole pausiert jedes Video an diesem Prüfbildschirm, und nichts wird gerendert, bis Ihr Team freigibt; Teams, die dem Ablauf vertrauen, können den Halt überspringen. Über die API ist dieselbe Freigabe eine einzige Einstellung, und eine Synchro lässt sich Sprache für Sprache veröffentlichen, sobald die jeweilige Prüferin sie freigibt.

Die Dateien, die zurückkommen

Jede Sprache kommt fertig für Ihren Schnittplatz oder Ihre Upload-Warteschlange:

DAS FERTIGE VIDEO

Bis zu 4K

DER KOMPLETTE MIX

Echtes 5.1-Surround oder Stereo

Nach Ihrer Wahl, in 24-Bit-PCM-WAV, dazu die Stimme allein für Ihren eigenen Mix.

UNTERTITEL

.srt und .vtt

Aus dem geprüften Transkript erstellt, damit sie zu dem passen, was die Synchro sagt, zugeschnitten nach den Konventionen des Timed Text Style Guide von Netflix.

TITEL UND BESCHREIBUNG

Übersetzt

Links, @Handles und Promo-Codes bleiben, wie sie geschrieben wurden.

Die Synchro gehört Ihnen und kann überall veröffentlicht werden.

Wer was entscheidet

Ihr Team behält jede kreative Entscheidung. Das MLDM übernimmt die Arbeit, die niemand dreißigmal hintereinander machen will.

IHR TEAM

  • Die Namen und Wendungen, die sich nie ändern.
  • Das Briefing.
  • Die Wahl zwischen drei Lesarten eines Witzes.
  • Jede Zeile, die von Hand umgeschrieben wird.
  • Der Moment, in dem eine Sprache rausgeht.

DAS MLDM

  • Jede Zeile in jeder Sprache entwerfen.
  • Sie in der eigenen Stimme des Sprechers sprechen.
  • Den Mund lippensynchron an die neuen Worte anpassen.
  • Lachen, Musik und Raumklang mitnehmen.
  • Untertitel und Metadaten erstellen.

Jede seiner Entscheidungen wird mit dem Auftrag festgehalten, und jede davon lässt sich überschreiben. Heute sehen Sie seine Übersetzungsoptionen; die Wahl, welche Töne in der Originalsprache bleiben, welches Gesicht spricht und welcher Text im Bild in den bereits festgelegten Begriffen übersetzt wird, ist in Arbeit.

HeyGenHeyGenElevenLabsElevenLabsHeyGen + ElevenLabsONE-SHOT TOOLS · NO CONTROL

One shot today means giving up the rest.

The one-shot tools today give up the rest: the translation cannot be edited, the music and the room drop out, the voice drifts, and the lips fail on a hand over the face, a microphone, blur, bokeh, a side view or several people in frame. No spatial reasoning, no understanding of the world, no control. ElevenLabs' current Dubbing v2 edits only through an Enterprise API, and its full editor is the older model, in maintenance mode; HeyGen stitches a lip-sync over a dub like that, and the lip-sync breaks on the ordinary shots of any episode. Familiar is one shot and the quality: translation first, reviewed; then the voice, the lips and the scene together, through the hard shots.

54.7%

FEWER TRANSLATION ERRORS · FAMILIAR VS ELEVENLABS DUBBING V2

270%

ELEVENLABS MORE BACKGROUND-SOUND ERROR · THE LAUGHTER, THE MUSIC, THE AMBIENCE

+27.8%

FAMILIAR CLOSER TO THE REAL SPEAKER

MLDM für die Fleißarbeit.

Wir sind ein weiteres Werkzeug im kreativen Prozess.

Das MLDM übernimmt die Wiederholung, Zeile für Zeile und Sprache für Sprache. Der Weg zur hohen Qualität erledigt diese Arbeit heute mit einem assistiven Tool, einem Team aus VFX-Artists und Wochen pro Projekt, jede Sprache ein neues Projekt; die Tools, die heute in einem Durchgang arbeiten, sind schnell und opfern den Rest, die Kontrolle gleich mit: Man bekommt, was herauskommt. Familiar ist ein Durchgang und die Qualität. Das Urteil über Ton, Humor und Bedeutung bleibt bei den Menschen, die das Werk geschaffen haben, und der Prüfbildschirm ist der Ort, an dem sie es ausüben.

++
Alle Daten, mit denen wir trainiert haben, hat das Familiar-Team selbst erstellt.

Keine „generative KI“, sondern Übersetzung im Dienst der Kreativen.

Es gibt keinen Prompt. Nichts Neues wird erfunden. Generative KI im klassischen Sinn erzeugt aus einem Prompt neue Inhalte, und das ist ein guter Weg, Neues zu schaffen. Eine Synchro braucht das Gegenteil: Ihr Video geht hinein, und derselbe Schauspieler, dieselbe Performance und dasselbe Timing kommen in einer anderen Sprache heraus. Familiar ist ein Werkzeug für multimodale Übersetzung. Warum wir auf Qualität setzen, erklärt unser CEO: Von Mensch zu Mensch, nicht von KI zu KI.

FRAGEN

Kann ich die Übersetzung korrigieren?

Immer: Jedes Video pausiert an einem Prüfbildschirm, an dem Sie jede Zeile bearbeiten, bevor es gerendert wird. Ihre Nicht-übersetzen-Liste und Ihr Kontext-Briefing gelten schon vor dem ersten Entwurf.

Bleiben meine Catchphrases und Namen erhalten?

Genau so, wie Sie sie sagen. Sie führen eine Nicht-übersetzen-Liste: Catchphrases, Namen von Freunden, typische Ausrufe. Witze werden umgeschrieben, damit sie in der Zielsprache zünden, und Zeilen, die auf mehr als eine Art ankommen können, kommen als drei Optionen zurück, aus denen Ihr Team wählt.

Schreibt Familiar neue Inhalte aus einem Prompt?

Nein. Es gibt keinen Prompt. Ihr Video geht hinein, und dieselbe Performance kommt in einer anderen Sprache heraus; jede kreative Entscheidung auf dem Weg trifft Ihr Team.

QUELLEN

  1. [1]Netflix, Timed Text Style Guide: Subtitle Templates, gelesen am 30. Oktober 2026
  2. [2]Familiar-FAQ
  3. [3]Familiar-API: Creators, Nicht übersetzen, Kontext
  4. [4]Familiar-API: Kontext-Briefing
  5. [5]Familiar-API: Nicht übersetzen
  6. [6]Familiar-API: Transkript und Prüfung
  7. [7]Familiar-API: Ausgabedateien
  8. [8]Familiar-API: übersetzte Titel und Beschreibungen

Multimodale Übersetzung

Familiar Labs entwickelt Synchronisation einer neuen Generation, mit einem multimodalen Entscheidungsmodell für die Lokalisierung (MLDM), dem ersten Foundation Model für multimodale Übersetzung: Ein Modell entscheidet, was über Text, Ton und Bild hinweg lokalisiert wird, und zeigt Ihnen die Optionen. Ihre Stimme und Ihre Lippen, übertragen in neue Sprachen. Ein Team von 8 mit PhDs, unterstützt von Samsung, RedBird und Gold House. Unsere Mission