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captionaize

Code Source AI

1.0.0

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Un outil d'IA générative qui utilise Google Gemini 1.5 pour analyser vos vidéos et suggérer des légendes et des hashtags adaptés à votre contenu

L'outil suggère différentes légendes/hanstags pour TikTok ou Instagram, car les tendances varient sur l'une ou l'autre plateforme.

Comment utiliser - Application

Il existe une interface utilisateur intéressante que vous pouvez utiliser pour interagir avec l'outil ici

Téléchargez votre fichier vidéo et c'est parti

Comment utiliser - Code

Alternativement, l'application peut être exécutée en clonant ce dépôt et en l'utilisant localement.

Cloner le dépôt

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

Configurez votre environnement virtuel à l'aide de Python 3.11
```
 python3 - m venv venv
source venv / bin / activate
```
Installer les dépendances pip3 install -r requirements.txt
(La dépendance Streamlit n'est pas nécessaire si vous ne prévoyez pas d'exécuter l'application Streamlit localement - peut être supprimée)
Créer un nouveau fichier de script principal
Importez le module helper.py dans votre script principal

Ajoutez ce qui suit à votre 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 contient la réponse brute de la requête LLM, qui peut être imprimée directement et inspectée, mais elle est un peu moche. Vous pouvez également importer la fonction parseResponse() depuis le module helper et obtenir un tuple formaté :
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 )
```