

Video Analyzer
紹介 :
video-analyzerは、Llamaの11BビジョンモデルとOpenAIのWhisperモデルを組み合わせた動画分析ツールです。キーフレームを抽出し、ビジョンモデルに入力して詳細情報を取得し、各フレームの詳細情報と利用可能な転写内容を組み合わせることで、動画の内容を記述します。このツールは、コンピュータビジョン、音声転写、自然言語処理を統合し、動画コンテンツの詳細な説明を生成します。主な利点として、クラウドサービスやAPIキーを必要とせず完全にローカルで動作すること、動画からキーフレームをインテリジェントに抽出すること、OpenAIのWhisperを用いた高品質な音声転写、OllamaとLlama3.2 11Bビジョンモデルを用いたフレーム分析、自然言語による動画コンテンツの説明生成などが挙げられます。
ターゲットユーザー :
動画コンテンツ分析者、動画編集者、研究者、動画から詳細な情報を抽出する必要があるユーザーを対象としています。このツールは、動画コンテンツを自動的に分析する手段を提供し、手動分析の時間と労力を節約し、従来の方法よりも深い洞察を提供するため、これらのユーザーに最適です。
使用シナリオ
動画コンテンツ制作者がvideo-analyzerを使用して動画の要約を生成し、コンテンツ制作の効率を向上させる。
研究者がこのツールを使用して動画データを分析し、行動パターンの研究を行う。
教育機関がvideo-analyzerを使用して教育動画の詳細な説明を作成し、視覚障碍のある生徒の学習を支援する。
製品特徴
クラウドサービスやAPIキー不要の完全ローカル実行
openrouterのLLMサービスを利用して速度と規模を向上
動画からのキーフレームのインテリジェントな抽出
OpenAIのWhisperによる高品質な音声転写
OllamaとLlama3.2 11Bビジョンモデルによるフレーム分析
自然言語による動画コンテンツの説明生成
音質の悪いオーディオの自動処理
詳細なJSON形式での分析結果出力
コマンドライン引数または設定ファイルによる高度な設定
使用チュートリアル
1. リポジトリのクローン:`git clone https://github.com/byjlw/video-analyzer.git`
2. プロジェクトディレクトリへの移動:`cd video-analyzer`
3. 仮想環境の作成とアクティブ化:`python3.11 -m venv .venv`
4. 仮想環境のアクティブ化:`source .venv/bin/activate` (Windowsユーザーは`.venv\\Scripts\\activate`)
5. パッケージのインストール:`pip install .`(通常インストール)または`pip install -e .`(開発インストール)
6. FFmpegのインストール:オペレーティングシステムに応じて適切なコマンドを使用してFFmpegをインストールしてください。
7. Ollamaのインストールとデフォルトのビジョンモデルの取得:`ollama pull llama3.2-vision`
8. Ollamaサービスの起動:`ollama serve`
9. video-analyzerによる動画の分析:`video-analyzer path/to/video.mp4`
10. (オプション)OpenRouterを使用する場合は、APIキーを取得して設定してください。
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