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captionaize

AI ソースコード

1.0.0

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キャプションをつける？

Google Gemini 1.5 を使用してビデオを解析し、コンテンツに合わせたキャプションやハッシュタグを提案する生成 AI ツール

このツールは、TikTok または Instagram の傾向がどちらのプラットフォームでも異なるため、それぞれに異なるキャプション/ハンスタグを提案します。

使い方 - アプリ

ここにはツールを操作するために使用できる素晴らしい UI があります

ビデオファイルをアップロードしてすぐに使用できます

使用方法 - コード

あるいは、このリポジトリのクローンを作成し、ローカルで操作してアプリを実行することもできます。

リポジトリのクローンを作成する

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

Python 3.11 を使用して仮想環境をセットアップする
```
 python3 - m venv venv
source venv / bin / activate
```
依存関係をインストールしますpip3 install -r requirements.txt
(Streamlit アプリをローカルで実行する予定がない場合、Streamlit の依存関係は必要ありません - 削除できます)
新しいメインスクリプトファイルを作成します
helper.pyモジュールをメインスクリプトにインポートします

メインスクリプトに以下を追加します

 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 )

response変数には LLM リクエストからの生の応答が含まれており、直接出力して検査することができますが、少し見苦しいです。 helperモジュールからparseResponse()関数をインポートして、フォーマットされたタプルを取得することもできます。
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 )
```