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무료로 YouTube, 인스타 등의 동영상을 한 번에 다운로드&MP3로 변환할 수 있는 「Vividl」

by 두우우부 2023. 5. 28.
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Vividl은 YouTube나 인스타 등 수많은 웹사이트에서 영상을 다운로드할 수 있는 앱입니다.

 

Vividl은 수많은 다운로드 앱 중에서도 최고봉의 기능을 자랑하는 커맨드 라인 툴 "yt-dlp"를 내장하고 있어 초보자라도 간단한 조작으로 동영상을 다운로드할 수 있습니다.

GitHub - Bluegrams/Vividl: Modern Windows GUI for youtube-dl/ yt-dlp
https://github.com/Bluegrams/Vividl

 


◆ 1: Vividl의 설치 순서
Vividl의 인스톨러는 아래에서 다운로드합니다.

Vividl - Video Downloader - Browse Files at SourceForge.net
https://sourceforge.net/projects/vividl/files/


"Download Latest Version"이라는 녹색 버튼을 클릭하여 설치 프로그램을 다운로드합니다.

 

다운로드가 완료되면 설치를 시작합니다.

 

계속 Next만 클릭해서 끝까지 설치합니다.

 


설치를 완료하고 Vividl를 실행해 보시면 이런 화면이 나옵니다.

 


◆ 2: Vividl로 동영상을 다운로드하는 방법
Vividl로 동영상을 다운로드하려면, 먼저 다운을 원하는 영상의 URL을 복사합니다.

 


다음으로 Vividl의 화면 왼쪽 상단에 배치된 붙여 넣기 버튼을 클릭하거나 "Ctrl+V"로 붙여 넣습니다.

 


그러면 Vividl 화면에 다운로드할 영상의 정보가 표시됩니다.


"MP4로 변환"을 클릭하면 "WebM", "AVI", "MKV" 등의 변환 가능한 파일형식이 표시됩니다.

이 기능을 사용하면 유튜브 음악을 바로 mp3 형태로 받을 수도 있습니다.

 

 

변환 방식을 세밀하게 설정하고 싶으면 설정 버튼을 클릭.

 


그러면 다운로드할 동영상의 해상도와 오디오 음질을 지정할 수 있습니다.

 


다운로드 설정이 완료되면 오른쪽의 다운로드 버튼을 클릭합니다. 이제 동영상을 다운로드하고 변환할 수 있습니다.

 


다운로드 및 변환이 완료되면 화면 왼쪽에 "완료"가 표시됩니다. 재생 버튼을 클릭하면 바로 동영상이 열리고, 폴더 버튼을 클릭하면 해당 파일이 저장된 경로가 열립니다. 

 


기본적으로 다운로드한 동영상은 비디오 폴더의 "Downloads"에 저장됩니다.

 


Vividl에서는 YouTube 이외에 Twitter, Instagram, Twitch 등 모든 웹사이트에서 동영상을 다운로드 가능합니다.

 

다운로드 가능한 웹사이트 목록은 아래 링크에서 확인할 수 있습니다.

(너무 많이서 여기에 첨부하기 어렵네요)

yt-dlp/supportedsites.md at master · yt-dlp/yt-dlp · GitHub
https://github.com/yt-dlp/yt-dlp/blob/master/supportedsites.md

 


◆ 3 : 편리한 설정
"복사 한 URL을 붙여 넣는다”라는 조작을 생략하고 싶은 경우에는 화면 우측 상단의 번개 버튼을 클릭.

 


그러면 URL을 복사할 때마다 자동으로 영상이 표시됩니다. 여러 동영상을 등록한 후 화면 상단의 다운로드 버튼을 클릭하여 일괄 다운로드할 수 있습니다.

 


다운로드 버튼을 누르는 조작마저 생략하고 싶은 경우는 「자동화」를 클릭하고 나서 「설정」을 클릭.

 

 
「동영상을 직접 다운로드」 를 선택해 두고 Vividl을 실행해 두기만 하면, URL을 복사할 때마다 영상을 다운로드 가능」 한 상태가 됩니다.

 


게다가 설정 화면의 「다운로드」 탭에 있는 「최상의 품질로 다운로드 및 변환」 을 선택해 두면 항상 최고의 화질로 영상을 다운로드할 수 있습니다.

 


또한, 「다운로드」 탭의 「동영상 변환에 GPU 가속을 사용」에서는 NVIDIA・AMD・Intel의 하드웨어 인코더를 사용할 수 있도록 설정 가능합니다.

 

PC에 탑재되어 있는 CPU나 GPU가 하드웨어 인코딩에 대응 가능하다면, 더욱 빠른 처리가 가능합니다.

 

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