Clips AI
Vue d'ensemble de Clips AI
Clips AI : Réutilisation de vidéos basée sur l’IA pour les développeurs
Qu’est-ce que Clips AI ? Clips AI est une bibliothèque Python open source conçue pour convertir automatiquement les vidéos longues en clips attrayants. Il est conçu pour le contenu centré sur l’audio et basé sur la narration, comme les podcasts, les entrevues, les discours et les sermons. En quelques lignes de code, vous pouvez segmenter des vidéos en plusieurs clips et redimensionner leur format d’image de 16:9 à 9:16.
Principales caractéristiques :
- Découpage automatique: utilise l’analyse de la transcription pour identifier les segments clés de la vidéo.
- Redimensionnement intelligent: redimensionne dynamiquement les vidéos pour se concentrer sur l’orateur actuel, convertissant la vidéo en différents rapports d’aspect.
Comment utiliser Clips AI :
Installation:
Installez les dépendances Python à l’aide de pip :
pip install clipsai pip install whisperx@git+https://github.com/m-bain/whisperx.gitInstallez
libmagicetffmpeg.
Création de clips:
Transcrivez la vidéo à l’aide de WhisperX (intégré à Clips AI).
Utilisez
ClipFinderpour identifier et créer des clips basés sur la transcription.from clipsai import ClipFinder, Transcriber transcriber = Transcriber() transcription = transcriber.transcribe(audio_file_path="/abs/path/to/video.mp4") clipfinder = ClipFinder() clips = clipfinder.find_clips(transcription=transcription) print("StartTime: ", clips[0].start_time) print("EndTime: ", clips[0].end_time)
Redimensionner une vidéo:
Un jeton d’accès Hugging Face est requis pour la diarisation des conférenciers (à l’aide de Pyannote).
from clipsai import resize crops = resize( video_file_path="/abs/path/to/video.mp4", pyannote_auth_token="pyannote_token", aspect_ratio=(9, 16) ) print("Crops: ", crops.segments)
Pourquoi Clips AI est-il important ?
Clips AI simplifie le processus de réutilisation des vidéos longues en clips courts et attrayants adaptés aux plateformes comme TikTok, Instagram Reels et YouTube Shorts. Il permet de gagner du temps et de l’énergie en automatisant le processus de découpage et de redimensionnement.
Où trouver plus d’informations :
- GitHub: https://github.com/
- Démonstration:
- Démarrage rapide:
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