captionaize

자막을 넣으시겠습니까?

Google Gemini 1.5를 사용하여 동영상을 분석하고 콘텐츠에 맞는 캡션과 해시태그를 제안하는 생성 AI 도구입니다.

두 플랫폼 모두 트렌드가 다르기 때문에 이 도구는 TikTok 또는 Instagram에 대해 서로 다른 캡션/hanstag를 제안합니다.

사용방법 - 앱

여기에는 도구와 상호 작용하는 데 사용할 수 있는 멋진 UI가 있습니다.

비디오 파일을 업로드하고 떠나세요

사용방법 - 코드

또는 이 저장소를 복제하고 로컬에서 작업하여 앱을 실행할 수 있습니다.

• 복제 저장소

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

• Python 3.11을 사용하여 가상 환경 설정

   python3 - m venv venv
  source venv / bin / activate

• 종속성 설치 pip3 install -r requirements.txt

  (streamlit 앱을 로컬에서 실행할 계획이 없다면 Streamlit 종속성은 필요하지 않습니다. 제거할 수 있습니다.)

• 새로운 메인 스크립트 파일 생성

• helper.py 모듈을 기본 스크립트로 가져옵니다.

• 기본 스크립트에 다음을 추가하세요.

   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 변수에는 직접 인쇄하여 검사할 수 있는 LLM 요청의 원시 응답이 포함되어 있지만 약간 보기 흉합니다. helper 모듈에서 parseResponse() 함수를 가져오고 형식화된 튜플을 얻을 수도 있습니다.

  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 )

다음으로 제작됨

• Google Gemini 1.5 Flash - 사용된 LLM
• Streamlit - 사용된 UI 라이브러리 - 호스팅도 서버에서 수행됨

? 특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 LICENSE.md 파일을 참조하세요.

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