AutoClipper v5.0.0

Automação Inteligente para Cortes de Vídeo, Legendagem Dinâmica (.ass) e IA

Uma ferramenta de código aberto que transforma vídeos longos em clipes curtos (Shorts, Reels, TikTok) de forma automatizada e autônoma.

O AutoClipper utiliza inteligência artificial local para detectar picos acústicos, transcrever áudios com alta precisão e aplicar legendas avançadas. Desenvolvido para criadores de conteúdo e editores que buscam escalar sua produção sem depender de APIs de terceiros.

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Índice

• Principais Recursos
• Demonstração
• Pré-requisitos
• Instalação
• Como Usar
• Estrutura do Projeto
• Contato
• Licença

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Principais Recursos

• Processamento de IA Local: Utiliza WhisperX e PyTorch para transcrição e alinhamento perfeito de palavras, sem custo de APIs. Suporte dinâmico para CPU e aceleração via GPU (CUDA).
• Motores de Decisão Duplos:
  • Modo Emoção: O motor acústico utiliza Librosa para rastrear ondas sonoras e isolar picos de emoção (ênfases, risadas), respeitando o ritmo e as pausas naturais.
  • Modo Palavras-Chave: Varredura textual para extração de cortes baseados em nichos semânticos.
• Legendagem Cinematográfica (.ASS): Motor de renderização que aplica matemática espacial para gerar efeitos programáticos dinâmicos, como Fade, Slide In, Bounce (Pop), Flip 3D e Shear.
• Processamento em Lote (Batch): Capacidade de ler listas de URLs e processar múltiplos vídeos em fila, incluindo rotinas de autolimpeza de arquivos temporários.
• Pipeline de Color Grading: Validador integrado de arquivos LUTs (.cube) para aplicação de filtros de cor direto no processamento.

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Demonstração

A operação do AutoClipper v5.0.0 é feita diretamente via terminal interativo:

1. Seleção de Mídia e Motor de Corte
Escolha entre processamento único ou em lote, defina o motor inteligente desejado e insira a URL do YouTube.

2. Configuração Estética das Legendas
Controle total sobre a posição na tela, densidade de palavras por bloco e aplicação de efeitos de animação.

3. Processamento Automatizado
O sistema realiza o download na melhor qualidade, transcreve, corta e renderiza o vídeo final de forma autônoma.

Pré-requisitos

Para rodar o ambiente localmente, é necessário:

• Python 3.10.x: Versões superiores (como 3.12) podem gerar conflitos com as dependências atuais do PyTorch. Marque a opção "Add Python to PATH" durante a instalação.
• FFmpeg: Essencial para o processamento de mídia. No Windows, faça o download do ffmpeg.exe e ffprobe.exe e coloque-os dentro da pasta bin/ na raiz do projeto. O sistema os mapeará automaticamente.

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Instalação

Opção A: Instalação Automática (Windows)

Recomendado pela praticidade. Cria o ambiente virtual e instala as dependências via script.

1. Clone o repositório:

git clone [https://github.com/samuelbovef/auto-clipper.git](https://github.com/samuelbovef/auto-clipper.git)

Passo 2: Adicione os binários do FFmpeg na pasta bin/.

Passo 3: Dê dois cliques no arquivo Instalar.bat. O script validará o Python, criará o ambiente virtual (venv) e instalará o PyTorch (com CUDA) e os requisitos definidos em requirements.txt.

Opção B: Instalação Manual (Avançada / Unix)

Para controle total ou uso em distribuições Linux e macOS.

Passo 1: Clone o repositório e acesse a pasta:

git clone [https://github.com/samuelbovef/auto-clipper.git](https://github.com/samuelbovef/auto-clipper.git)
cd auto-clipper

Passo 2: Crie e ative o ambiente virtual:

# Windows
python -m venv venv
venv\Scripts\activate

# Linux/macOS
python3.10 -m venv venv
source venv/bin/activate

Passo 3: Instale o PyTorch (CUDA) e os requisitos:

pip install torch torchaudio --index-url [https://download.pytorch.org/whl/cu121](https://download.pytorch.org/whl/cu121)
pip install -r requirements.txt

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Como Usar

Com o ambiente configurado, inicie o orquestrador:

• Via Script (Windows): Execute o arquivo Iniciar.bat.
• Via Terminal:

  python src/autoclipper.py

Siga as instruções no painel para colar a URL, selecionar o motor de corte e customizar as legendas.

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Estrutura do Projeto

A arquitetura separa a lógica de inteligência da manipulação de mídia:

auto-clipper/
├── bin/                 # Diretório para binários (ffmpeg.exe, ffprobe.exe)
├── luts/                # Diretório para filtros de color grading (.cube)
├── src/                 # Código-fonte principal (Orquestrador, Motores, Estilos)
├── temp/                # Diretório de trabalho (Autolimpável)
│   ├── cortes/          # Clipes isolados em estado bruto
│   ├── legendas/        # Arquivos .ass renderizados
│   └── subs/            # Transcrições em JSON (WhisperX)
├── Instalar.bat         # Script de setup automatizado (Windows)
├── Iniciar.bat          # Script de inicialização (Windows)
└── requirements.txt     # Mapeamento de dependências

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Como Contribuir

Contribuições para o aprimoramento da ferramenta são bem-vindas:

1. Faça um Fork do projeto
2. Crie uma branch para sua feature (git checkout -b feature/NovaFeature)
3. Faça o commit das suas alterações (git commit -m 'Adicionando nova feature')
4. Faça o push para a branch (git push origin feature/NovaFeature)
5. Abra um Pull Request

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Contato

Para reporte de bugs, dúvidas sobre a configuração do ambiente ou discussões sobre parcerias comerciais, entre em contato:

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Licença

Distribuído sob a licença MIT. É permitida a utilização, modificação e distribuição comercial deste código, desde que mantidos os avisos de direitos autorais originais.