captionaize
1.0.0
La herramienta sugiere diferentes subtítulos/hanstags para TikTok o Instagram, ya que las tendencias varían en ambas plataformas.
Hay una interfaz de usuario agradable que puedes usar para interactuar con la herramienta aquí.
Sube tu archivo de vídeo y listo.
Alternativamente, la aplicación se puede ejecutar clonando este repositorio y trabajando con él localmente.
Clonar repositorio
git clone https : // github . com / tjoab / captionaize . git
cd captionaizeConfigure su entorno virtual usando Python 3.11
python3 - m venv venv
source venv / bin / activate Instalar dependencias pip3 install -r requirements.txt
(La dependencia de Streamlit no es necesaria si no planeas ejecutar la aplicación Streamlit localmente; se puede eliminar)
Crear un nuevo archivo de script principal
Importe el módulo helper.py a su script principal
Agregue lo siguiente a su script principal
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 ) La variable response contiene la respuesta sin procesar de la solicitud de LLM, que se puede imprimir e inspeccionar directamente, pero es un poco fea. También puedes importar la función parseResponse() desde el módulo helper y obtener una tupla formateada:
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 )Este proyecto tiene la licencia MIT; consulte el archivo LICENSE.md para obtener más detalles.
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