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Story Flicks — un outil open source pour générer des courtes vidéos d'histoires en HD
Story Flicks — un outil open source pour générer des courtes vidéos d'histoires en HDIntroduction
Story Flicks est un outil open source de génération de courtes vidéos narratives basé sur de grands modèles d'IA. Il combine des modèles de langage avancés et des technologies de génération d'images pour produire rapidement, à partir d'un thème d'histoire saisi par l'utilisateur, des vidéos contenant des images générées par IA, le contenu de l'histoire et l'audio. Il propose principalement un service de génération de vidéos courtes en haute définition en un clic, idéal pour les créateurs, les éducateurs et les professionnels du marketing qui souhaitent produire rapidement du contenu visuel.
Fonctionnalités et caractéristiques :
Génération intelligente : il suffit à l'utilisateur de saisir un thème ou des mots-clés d'histoire pour que le système génère automatiquement des vidéos courtes correspondantes, avec plusieurs résultats créatifs proposés en peu de temps.
Support multilingue : Story Flicks prend en charge plusieurs langues, ce qui permet à l'utilisateur de choisir la langue appropriée pour générer le contenu selon ses besoins, améliorant ainsi la commodité et la flexibilité d'utilisation.
Combinaison d'images et d'audio : en plus de générer du texte et des intrigues, Story Flicks peut ajouter aux vidéos des images créées par IA ainsi que des effets sonores d'arrière-plan, ce qui renforce globalement l'attrait visuel des vidéos.
Génération multimodale : Story Flicks effectue une analyse intelligente via un grand modèle de langage (LLM), capable de construire de manière intégrée un cadre narratif tout en fusionnant simultanément des éléments visuels, auditifs et textuels. Autrement dit, il ne se contente pas de produire un récit textuel, mais crée automatiquement des images IA, une narration vocale dynamique et des sous-titres intelligents correspondant à l'histoire.
Génération d'images par IA : Story Flicks utilise des technologies de génération d'images pour offrir des effets visuels vivants aux scènes et aux personnages de l'histoire, rendant le contenu vidéo généré très attrayant sur le plan visuel.
Production audio intégrée : elle inclut une narration vocale dynamique, ce qui signifie que l'utilisateur n'a pas besoin d'enregistrer ni de rechercher du matériel audio supplémentaire ; le système génère automatiquement la voix en fonction du contenu de l'histoire.
Sous-titres intelligents : le système peut organiser automatiquement les sous-titres, ce qui facilite la compréhension du contenu vidéo pour les utilisateurs malentendants et améliore l'accessibilité des vidéos.
Stack technique : le backend utilise Python et FastAPI, le frontend utilise React, Ant Design et Vite, afin de garantir un fonctionnement efficace et stable du système et d'offrir aux utilisateurs une bonne expérience de développement.
Scénarios d'application :
Création de contenu créatif : convient aux blogueurs vidéo courts, aux influenceurs des médias sociaux et aux professionnels du marketing, leur permettant d'améliorer leur efficacité en produisant rapidement des récits visuels riches.
Éducation et formation : très utile dans le secteur de l'éducation, il peut fournir aux apprenants des supports d'apprentissage intuitifs, tels que du contenu vidéo éducatif de format court.
Divertissement et publicité : les professionnels du divertissement et les créateurs publicitaires peuvent s'en servir pour produire rapidement des vidéos promotionnelles.
Usage personnel : les utilisateurs particuliers peuvent également créer facilement des vidéos commémoratives, partager des histoires, etc.
Comment utiliser Story Flicks :
1. Télécharger le projet :
git clone https://github.com/alecm20/story-flicks.git
2. Configurer les informations du modèle
# Commencez par basculer dans le répertoire backend du projet cd backend cp .env.example .env text_provider="openai" # Fournisseur du modèle de génération de texte, supporte actuellement openai, aliyun, deepseek, ollama, siliconflow. Documentation Aliyun : https://www.aliyun.com/product/bailian image_provider="aliyun" # Fournisseur du modèle de génération d'images, supporte actuellement openai, aliyun, siliconflow openai_base_url="https://api.openai.com/v1" # baseUrl d'openai aliyun_base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" # baseUrl d'Aliyun deepseek_base_url="https://api.deepseek.com/v1" # baseUrl de deepseek ollama_base_url="http://localhost:11434/v1" # baseUrl d'ollama siliconflow_base_url="https://api.siliconflow.cn/v1" # baseUrl de siliconflow openai_api_key= # clé API d'openai, il suffit d'en renseigner une seule aliyun_api_key= # clé API d'Aliyun Bailian, il suffit d'en renseigner une seule deepseek_api_key= # clé API de deepseek, cette clé API ne supporte actuellement que la génération de texte ollama_api_key= # Si vous devez l'utiliser, veuillez renseigner ollama. Cette clé API ne supporte actuellement que la génération de texte et ne peut pas utiliser de modèles avec un nombre de paramètres trop faible ; il est recommandé d'utiliser qwen2.5:14b ou un modèle plus grand. siliconflow_api_key= # Le modèle de texte de siliconflow ne supporte actuellement que les grands modèles compatibles avec le format OpenAI, par exemple : Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. Le modèle d'image n'a été testé qu'avec : black-forest-labs/FLUX.1-dev text_llm_model=gpt-4o # Si text_provider est défini sur openai, il ne peut être rempli qu'avec un modèle d'OpenAI, par exemple : gpt-4o. Si aliyun est défini, vous pouvez indiquer un grand modèle d'Aliyun, par exemple : qwen-plus ou qwen-max. Pour ollama, le modèle ne doit pas être trop petit, sinon il ne pourra pas produire un json correct ; vous pouvez utiliser par exemple : qwen2.5:14b ou un modèle plus grand. image_llm_model=flux-dev # Si image_provider est défini sur openai, il ne peut être rempli qu'avec un modèle d'OpenAI, par exemple : dall-e-3. Si aliyun est défini, vous pouvez utiliser un grand modèle d'Aliyun ; il est recommandé d'utiliser : flux-dev, actuellement disponible en essai gratuit. Pour plus de détails, consultez : https://help.aliyun.com/zh/model-studio/getting-started/models#a1a9f05a675m4。
3. Démarrer le projet via Docker
À la racine du projet, exécutez :
docker-compose up --build
4. Commencer à utiliser
Saisir le thème de l'histoire : dans l'interface de l'outil de génération, sélectionnez le fournisseur du modèle de génération de texte, le fournisseur du modèle de génération d'images, le modèle de texte, le modèle de génération d'image, la langue utilisée pour la vidéo, la voix, le thème de l'histoire ainsi que les paragraphes de l'histoire.
Génération de la vidéo : après avoir cliqué sur le bouton de génération, le système lancera le traitement basé sur la technologie IA et produira la vidéo finale en quelques secondes.
Informations connexes :
