YouTube videolarini Python yordamida sun’iy intellekt yaratgan Shorts videolariga aylantiring

AI Shorts Generator nima?

AI Shorts Generator — uzun YouTube videolari yoki mahalliy video fayllarni qisqa, joylashga tayyor kliplarga aylantirish uchun mo‘ljallangan bepul, ochiq manbali Python loyihasi. U manba videoni avtomatik transkripsiya qiladi, qiziqarli bo‘lishi mumkin bo‘lgan lahzalarni aniqlaydi, ustma-ust tushadigan tanlovlarni olib tashlaydi va eng yaxshi variantlarni vertikal yoki maxsus tomonlar nisbatida render qiladi.

Loyiha qisqa video SaaS mahsulotlariga o‘z serveringizda joylashtiriladigan muqobil sifatida taqdim etilgan. U klip boshiga reklama yozuvlari yoki suv belgilarini qo‘shmaydi. Kengroq imkoniyatlar qatoriga subtitrlar, tarjima, ovozli dublyaj, kontekstni hisobga oluvchi kirish ilgaklari, buyruq satri interfeysi, mahalliy veb-interfeys va boshqa loyihalarga integratsiya qilish uchun API ham kiradi.

Natija namunasi

Yaratilgan kliplar nutqlar, intervyular, podkastlar, qo‘llanmalar va shu kabi uzun formatdagi materiallarni mobil qurilmalarga mos videolarga aylantirishi mumkin.

Qayta ishlash jarayoni qanday ishlaydi

1. Manbani olish: Dastur YouTube videosini yuklab oladi yoki siz taqdim etgan mahalliy fayl yo‘lini o‘qiydi.
2. Transkripsiya: faster-whisper vaqt belgilari qo‘yilgan transkriptni mahalliy tarzda yaratadi. Bu bosqich barcha qo‘llab-quvvatlanadigan LLM provayderlari uchun bir xil.
3. Kontentni tasniflash: Tanlangan LLM manba podkast, intervyu, qo‘llanma, vlog yoki boshqa kontent turiga o‘xshashligini aniqlaydi. Shuningdek, materialga mos ravishda muhim lahzalarni tanlashni sozlash uchun tempni ham baholaydi.
4. Muhim lahzalarni reytinglash: OpenAI, Gemini yoki MuAPI transkriptni kirish ilgaklari, hissiy cho‘qqilar, kuchli fikrlar, kutilmagan ochilishlar, ziddiyat, iqtibosga arzigulik bayonotlar, hikoya cho‘qqilari va amaliy qiymat nuqtayi nazaridan tahlil qiladi. U 0 dan 100 gacha ball berilgan, reytinglangan muhim lahza nomzodlarini qaytaradi.
5. Takrorlarni olib tashlash: Ustma-ust tushadigan nomzodlar ballariga ko‘ra birlashtiriladi.
6. Top-N tanlovi: Eng yuqori reytingga ega nomzodlar --n opsiyasi asosida tanlanadi.
7. Render qilish: Har bir tanlangan segment avtomatik ravishda kesiladi va so‘ralgan tomonlar nisbatida render qilinadi. O‘chirib qo‘yilmagan bo‘lsa, boshiga AI yaratgan kontekstli kirish ilmog‘i joylashtiriladi.

Talablar

• Python 3.10 yoki undan yangiroq versiyasi
• OpenAI, Gemini yoki MuAPI uchun API kaliti
• requirements.txt faylida ko‘rsatilgan Python paketlari

Gemini kunlik limitga ega bepul tarifni taklif qiladi. OpenAI pullik, MuAPI esa obunasiz, foydalanilgan miqdorga qarab to‘lanadigan xizmatdan foydalanadi. Provayder shartlari va narxlari o‘zgarishi mumkin, shuning uchun katta to‘plamni qayta ishlashdan oldin tegishli xizmatni ko‘rib chiqing.

Loyihani o‘rnatish

1. Repozitoriyni klonlash

git clone https://github.com/Colafornia/short-video-generator-AI.git
cd short-video-generator-AI

2. Virtual muhit yaratish

Windows tizimida quyidagini bajaring:

python -m venv venv
venv\Scripts\activate

Linux yoki macOS tizimida quyidagini bajaring:

python -m venv venv
source venv/bin/activate

Virtual muhit generator paketlarini kompyuteringizdagi boshqa Python loyihalaridan ajratib turadi.

3. Bog‘liqliklarni o‘rnatish

pip install -r requirements.txt

LLM va Whisper’ni sozlash

Loyiha katalogida .env faylini yarating. LLM_PROVIDER qiymatini openai, gemini yoki muapi qilib belgilang va mos API kalitini qo‘shing.

LLM_PROVIDER=openai

OPENAI_API_KEY=your_openai_key_here
OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini

GEMINI_API_KEY=your_gemini_key_here
GEMINI_MODEL=gemini-2.5-flash

MUAPI_API_KEY=your_muapi_key_here

LOCAL_WHISPER_MODEL=base
LOCAL_WHISPER_DEVICE=auto

Sizga faqat LLM_PROVIDER orqali tanlangan provayder uchun amal qiluvchi kalit kerak. OpenAI va Gemini uchun ko‘rsatilgan model maydonlari ixtiyoriy.

• Gemini: Kalitni Google AI Studio xizmatidan oling.
• OpenAI: Kalitni OpenAI Platform xizmatidan oling.
• MuAPI: Kalitni MuAPI xizmatidan oling.

Whisper modelini tanlash

LOCAL_WHISPER_MODEL qiymati tiny, base, small, medium yoki large-v3 bo‘lishi mumkin. Standart misolda base ishlatilgan. Qurilmani tanlash uchun auto, cpu yoki cuda qiymatidan foydalaning.

Dastur mavjud qurilmani o‘zi tanlashini istasangiz, LOCAL_WHISPER_DEVICE=auto holatini saqlang. Mos CUDA muhitingiz bo‘lsa, cuda dan foydalaning; CPU orqali qayta ishlashni aniq tanlamoqchi bo‘lsangiz, cpu ni belgilang.

Birinchi qisqa videongizni yarating

YouTube URL manzilini main.py ga uzating:

python main.py "https://www.youtube.com/watch?v=video_id"

Odatiy holatda dastur 9:16 tomonlar nisbatida uchta klipni render qiladi va manba videosini 720 o‘lchamda yuklab oladi. Render qilingan fayllar output katalogida saqlanadi.

Soni, nisbati va o‘lchamni boshqaring

Quyidagi buyruq uchta muhim lahzani tanlaydi, ularni vertikal videolar shaklida formatlaydi va manba videosi uchun 1080 o‘lchamni so‘raydi:

python main.py "https://www.youtube.com/watch?v=video_id" \
  --n 3 \
  --ratio 9:16 \
  --resolution 1080

• --n nechta klip render qilinishini boshqaradi. Standart qiymati 3.
• --ratio maxsus nisbatni qabul qiladi. Vertikal shorts uchun 9:16 yoki kvadrat chiqish uchun 1:1 dan foydalaning.
• --resolution manba videoni yuklab olish aniqligini boshqaradi. Hujjatlarda qo‘llab-quvvatlanadigan qiymatlar: 360, 480, 720 va 1080.

Mahalliy videoni qayta ishlash

YouTube URL manzilining o‘rniga mahalliy fayl yo‘lidan foydalanish mumkin. Ushbu misol 720 aniqlikda to‘rtta vertikal klip yaratadi va Whisper’ni nutqni xitoy tili sifatida qayta ishlashga majbur qiladi:

python main.py "/Users/Admin/Folder/video.mp4" \
  --n 4 \
  --ratio 9:16 \
  --resolution 720 \
  --language zh

Standart til sozlamasi auto. Avtomatik aniqlash mos kelmaganda yoki videodagi nutq tilini oldindan bilganingizda, --language bilan en kabi Whisper til kodidan foydalaning.

Yaratilgan hook’ni o‘chirish

Sun’iy intellekt tomonidan yaratiladigan hook’lar standart bo‘yicha yoqilgan. Boshiga yangi hook qo‘shmasdan lavhalarni render qilish uchun --no-hook parametrini qo‘shing:

python main.py "https://www.youtube.com/watch?v=video_id" --no-hook

Bu tanlangan segment allaqachon kuchli boshlanishga ega bo‘lganda yoki short manbadagi kabi aynan o‘sha joydan boshlanishini xohlaganingizda foydali.

Mahalliy veb interfeysdan foydalanish

Veb versiyasi bir nechta videoni navbatga qo‘yish va render parametrlarini sozlashning vizual usulini taqdim etadi. U hali ham LLM provayderi va API ma’lumotlarini .env faylidan o‘qiydi; interfeys faqat video kiritish va render parametrlarini boshqaradi.

1. Backend’ni ishga tushiring

python3 server.py

2. Frontend’ni server orqali taqdim eting

Loyiha katalogida boshqa terminalni ochib, quyidagini ishga tushiring:

cd web
python3 -m http.server 8000

3. Interfeysni oching

Brauzeringizda http://localhost:8000/shorts-generator-ui.html manziliga kiring.

Ilg‘or foydalanish bo‘yicha maslahatlar

Tomonlar nisbatini platformaga moslang

Standart vertikal qisqa videolar uchun 9:16 dan foydalaning. Kvadrat chiqish kerak bo‘lsa 1:1 ni tanlang yoki boshqa maket uchun generator qo‘llab-quvvatlaydigan boshqa nisbatni kiriting.

Sinov vaqtida kliplar sonini cheklang

Dastlabki sozlash vaqtida --n 1 ni belgilang. Bu API ma’lumotlari, transkripsiya jarayoni, til sozlamalari, hook’lar va chiqish o‘lchamlarini tekshirayotganingizda render qilinadigan kliplar sonini kamaytiradi.

python main.py "https://www.youtube.com/watch?v=video_id" --n 1 --resolution 360

Zarur bo‘lganda tilni majburan belgilang

Tilni avtomatik aniqlash qulay, ammo manba tilini bilganingizda --language parametrini aniq belgilash foydali bo‘lishi mumkin. Bu parametr Whisper transkripsiyasiga qo‘llanadi.

Mahalliy transkripsiya sozlamalarini moslang

Ajratib ko‘rsatish tahlilida tashqi LLM provayderidan foydalanilsa ham, transkripsiya mahalliy qurilmada bajariladi. Kompyuteringizdagi mavjud resurslarga qarab Whisper modeli va qurilmasini .env faylida tanlang. README bu sozlamalarni ko‘rsatadi, ammo har bir ish jarayoni uchun bitta modelni tavsiya qilmaydi.

Provayder sozlamalarini interfeys tanlovlaridan alohida saqlang

CLI’dan veb interfeysga o‘tish sozlangan LLM provayderini o‘zgartirmaydi. OpenAI, Gemini va MuAPI o‘rtasida almashganingizda .env faylida LLM_PROVIDER va mos API kalitini yangilang.

E’lon qilishdan oldin yaratilgan kliplarni tekshiring

Ajratib ko‘rsatish tizimi nomzodlarni avtomatik tanlash uchun transkript tahlili va virallik tizimidan foydalanadi. Joylashdan oldin output katalogidagi fayllarni ko‘rib chiqib, qirqish, transkripsiya, kontekst va ixtiyoriy hook mo‘ljallangan foydalanishingizga mos kelishini tasdiqlang.

Xulosa

AI Shorts Generator mahalliy Whisper transkripsiyasi, LLM asosidagi ajratib ko‘rsatish, dublikatlarni bartaraf etish, saralash va avtomatik qirqishni bitta ochiq kodli ish jarayonida birlashtiradi. Bog‘liqliklarni o‘rnatib, .env faylida provayderni sozlaganingizdan so‘ng, buyruqlar satridan YouTube URL manzilini yoki mahalliy faylni qayta ishlashingiz mumkin. Mahalliy veb interfeys videolarni navbatga qo‘yish va render parametrlarini vizual tanlashni xohlaganingizda muqobil variantni taqdim etadi.

Loyiha MIT litsenziyasi asosida taqdim etiladi. Muammolar haqida xabar berishingiz, o‘zgarishlar kiritishingiz yoki repozitoriyani GitHub orqali fork qilishingiz mumkin.