Alat ini menyarankan teks/hanstag yang berbeda untuk TikTok atau Instagram, karena tren berbeda-beda di kedua platform
Ada UI bagus yang dapat Anda gunakan untuk berinteraksi dengan alat ini di sini
Unggah file video Anda dan pergilah
Alternatifnya, aplikasi dapat dijalankan dengan mengkloning repo ini dan menggunakannya secara lokal
Repo klon
git clone https : // github . com / tjoab / captionaize . git
cd captionaize
Siapkan lingkungan virtual Anda menggunakan Python 3.11
python3 - m venv venv
source venv / bin / activate
Instal dependensi pip3 install -r requirements.txt
(Ketergantungan streamlit tidak diperlukan jika Anda tidak berencana menjalankan aplikasi streamlit secara lokal - dapat dihapus)
Buat file skrip utama baru
Impor modul helper.py
ke skrip utama Anda
Tambahkan yang berikut ini ke skrip utama Anda
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 )
Variabel response
berisi respon mentah dari permintaan LLM, yang dapat dicetak langsung dan diperiksa, namun agak jelek. Anda juga dapat mengimpor fungsi parseResponse()
dari modul helper
dan mendapatkan tupel yang diformat:
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 )
Proyek ini dilisensikan di bawah Lisensi MIT - lihat file LICENSE.md untuk detailnya
Jika Anda merasa proyek ini bermanfaat, Anda dapat mendukung saya dengan membeli kopi: