AutoEditor Video - Highlight Generator

Ce projet est une interface graphique (Tkinter) pour l'édition vidéo automatique, utilisant une fusion de FFmpeg (pour le volume) et openai-whisper (pour l'analyse de parole) afin de générer intelligemment des highlights et des clips Tiktok.

Structure du Projet

• main.py: L'application principale. Contient l'interface graphique (GUI) CutGUI.
• processor.py: Le cerveau du projet. Contient la classe VideoProcessor qui gère les analyses et la création des vidéos.
• requirements.txt: Les dépendances Python (openai-whisper).
• README.md: Ce fichier.

Fonctionnalités (Logique Hybride)

Ce n'est plus l'un ou l'autre, l'outil fait tout :

1. Double Analyse : Le script lance deux analyses en parallèle :

   • Analyse de Volume : Découpe la vidéo en "bouts" et les note pour trouver les moments "intenses" (votre voix, action du jeu, cris, etc.).
   • Analyse Sémantique (Whisper) : Transcrit l'intégralité de la vidéo pour comprendre où commencent et finissent les phrases.

2. Cerveau "Intelligent" : Le script fusionne les deux analyses. Il prend un moment "intense" (volume) et vérifie s'il y a de la parole dedans (Whisper). Si oui, il étend le clip pour correspondre au début et à la fin de la phrase, garantissant qu'aucune phrase n'est coupée au milieu.

3. Sortie 1: Highlight + Dérushage Pro :

   • L'outil sélectionne les meilleurs "moments intelligents" selon votre profil (Court, Moyen, Longue).
   • Il sauvegarde chaque clip individuellement dans un dossier _clips (votre "dérushage pro").
   • Il assemble ensuite tous ces clips pour créer la vidéo Highlight finale (ex: highlight.mp4).

4. Sortie 2: Tiktoks (Optionnel) :

   • Si la case est cochée, le script compile de nouveaux Tiktoks.
   • Logique de Compilation : Chaque Tiktok est une compilation dynamique de 1 minute maximum, assemblée en utilisant les meilleurs "moments intelligents" (parole+hype) disponibles, pour créer un "best-of" dynamique.
   • Il les extrait et les redimensionne automatiquement au format 9:16 (Tiktok) dans un dossier _tiktoks.

Prérequis

• Python 3.x
• FFmpeg: Les exécutables ffmpeg et ffprobe doivent être installés et accessibles via le PATH.
• openai-whisper: La dépendance principale pour l'analyse.

Installation

1. Clonez ce dépôt (ou téléchargez les fichiers main.py, processor.py, requirements.txt).

2. Installez les dépendances requises (principalement openai-whisper) :

   pip install -r requirements.txt

   (Note: La première fois que vous l'utilisez, le script téléchargera le modèle de langue).

Utilisation

1. Lancez l'interface graphique :

   python main.py

2. Sélectionnez un fichier vidéo (un long stream, VOD, etc.).

3. Choisissez un nom pour votre fichier Highlight (ex: MaVideo_highlight.mp4).

4. Sélectionnez un profil (Court, Moyen, Longue).

5. (Optionnel) Cochez la case "Générer aussi les clips Tiktok".

6. Cliquez sur "Démarrer" pour lancer le traitement.

Structure des Fiers de Sortie

Si votre fichier de sortie est MaVideo_highlight.mp4:

• MaVideo_highlight.mp4 (La vidéo Highlight assemblée)
• MaVideo_highlight_clips/ (Dossier de Dérushage)
  • clip_001_10m42s.mp4
  • clip_002_25m11s.mp4
  • ...
• MaVideo_highlight_tiktoks/ (Si l'option est cochée)
  • tiktok_001_15m20s.mp4 (Clip 1, au format 9:16, compilation)
  • ...