Anil-matcha/AI-Youtube-Shorts-Generator

해결하는 문제

이 프로젝트는 유료 AI 클리핑 도구에 대한 오픈소스 대안을 제공합니다. 사용자는 비싼 월 구독료나 클립당 크레딧 제한 없이 긴 YouTube 영상을 TikTok, Reels, YouTube Shorts용 세로형(9:16) 바이럴 클립으로 변환할 수 있습니다.

작동 원리

이 도구는 다음과 같은 다단계 파이프라인을 통해 영상을 처리합니다:

1. 수집 (Ingestion): YouTube URL 또는 로컬 파일을 통해 영상을 다운로드합니다.
2. 자막 생성 (Transcription): Whisper(MuAPI 또는 로컬 faster-whisper 사용)를 사용하여 타임스탬프가 포함된 자막을 생성합니다.
3. 분석 (Analysis): LLM(GPT 또는 Gemini)이 특정 '바이럴 프레임워크'를 사용하여 자막을 분석하고, 후킹 요소, 감정적 고조, 실용적 가치를 기반으로 임팩트 있는 순간을 식별합니다.
4. 처리 (Processing): 긴 영상을 청크 단위로 나누어 하이라이트를 놓치지 않도록 하며, 중복되는 클립을 제거합니다.
5. 렌더링 (Rendering): 선택된 하이라이트를 세로로 크롭합니다. API 모드에서는 MuAPI가 처리하며, 로컬 모드에서는 OpenCV 얼굴 추적과 FFmpeg를 이용한 모션 스무딩을 사용합니다.

대상 사용자

• 콘텐츠 크리에이터: 긴 형식의 콘텐츠를 무료로 숏폼 영상으로 재활용하고 싶은 분.
• 에이전시: 높은 SaaS 비용 없이 대량의 영상을 처리해야 하는 분.
• 개발자: 제공된 Python 라이브러리나 CLI를 사용하여 AI 클리핑 파이프라인을 자신의 애플리케이션에 통합하고 싶은 분.

주요 특징

• 이중 작동 모드: 빠른 API 기반 모드(MuAPI)와 오프라인 처리를 위한 로컬 모드(LLM 호출 제외)를 제공합니다.
• 바이럴 인식 랭킹: 일반적인 관심사가 아닌 '의견 폭탄'이나 '놀라운 순간'과 같은 특정 신호를 기반으로 클립 순위를 매깁니다.
• 스마트 세로 크롭: 로컬 모드에서 얼굴 추적 기능을 사용하여 피사체가 9:16 프레임 중앙에 유지되도록 합니다.
• 자동화 친화적: xargs를 통한 배치 처리를 지원하며, 결과를 JSON으로 내보내 후속 워크플로우에 활용할 수 있습니다.