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captionaize

AI-Quellcode

1.0.0

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Untertiteln?

Ein generatives KI-Tool, das Google Gemini 1.5 verwendet, um Ihre Videos zu analysieren und Untertitel und Hashtags vorzuschlagen, die auf Ihre Inhalte zugeschnitten sind

Das Tool schlägt unterschiedliche Untertitel/Hanstags für TikTok oder Instagram vor, da die Trends auf beiden Plattformen unterschiedlich sind

Anleitung – App

Hier gibt es eine schöne Benutzeroberfläche, über die Sie mit dem Tool interagieren können

Laden Sie Ihre Videodatei hoch und los geht's

Verwendung – Code

Alternativ kann die App ausgeführt werden, indem dieses Repo geklont und lokal damit gearbeitet wird

Klon-Repo

 git clone https : // github . com / tjoab / captionaize . git
cd captionaize

Richten Sie Ihre virtuelle Umgebung mit Python 3.11 ein

 python3 - m venv venv
source venv / bin / activate

Installieren Sie Abhängigkeiten pip3 install -r requirements.txt
(Streamlit-Abhängigkeit ist nicht erforderlich, wenn Sie nicht vorhaben, die Streamlit-App lokal auszuführen – kann entfernt werden)
Erstellen Sie eine neue Hauptskriptdatei
Importieren Sie das Modul helper.py in Ihr Hauptskript

Fügen Sie Folgendes zu Ihrem Hauptskript hinzu

 from helper import authenticateAPI , uploadVideo , modelInference , deleteVideo

authenticateAPI ( YOUR_GOOGLE_API_KEY )

filePath = "path_to_your_video_file_in_project_dir"

videoFile = uploadVideo ( filePath )

response = modelInference ( videoFile )

deleteVideo ( videoFile )

Die response enthält die Rohantwort der LLM-Anfrage, die direkt gedruckt und überprüft werden kann, aber etwas hässlich ist. Sie können auch die Funktion parseResponse() aus dem helper importieren und ein formatiertes Tupel erhalten:
Tuple[str, List[str], List[str]] = (Caption, List of Viral-esque Hashtags, List of Relevance-esque Hastags)
```
 from helper import parseResponse

platform = "tiktok"
# or
platform = "instagram"

parseResponse ( response , platform )
```