Ai Video Narrator

# 🎬 AI Video Narrator (Quinesis) **Plataforma de generación y análisis de video impulsada por IA.** Transforma videos en bruto en contenido viral narrado, analiza estructuras visuales y genera guiones optimizados para redes sociales (Reels, TikTok, Shorts). --- ## 🚀 Características Principales ### 🧠 Análisis de Video con IA - **Visión Artificial (Gemini 2.0)**: Entiende lo que sucede en el video segundo a segundo. - **Detección de "Beats"**: Identifica los momentos visuales clave para sincronizar la narración. - **Generación de Guiones**: Crea narrativas coherentes en diferentes estilos (Viral, Horror, Curioso, Motivacional). ### 🗣️ Narración y Audio Pro - **Text-to-Speech (ElevenLabs)**: Voces ultra-realistas clonadas o predefinidas. - **Sincronización Automática**: Ajusta la velocidad del habla para encajar perfectamente con los segmentos de video. - **Mezcla de Audio**: Combina voz, música de fondo (con ducking automático) y audio original. ### 📱 Viral Shorts Generator - **Modo "Reel Instantáneo"**: Sube un video y obtén un Reel listo para publicar en minutos. - **Hooks Virales**: Estructuras de guion diseñadas para retención (Hook 0-3s, Desarrollo, CTA). ### 🔐 Seguridad y Usuarios - **OAuth 2.0**: Login con Google, Facebook, Instagram, TikTok. - **Sistema de Créditos**: Gestión de cuotas por usuario. - **Almacenamiento Seguro**: Integración con S3/MinIO para assets y resultados. --- ## 🏗️ Arquitectura del Proyecto El proyecto sigue una estructura **Monorepo** con **Clean Architecture** en el backend. ``` / ├── docker-compose.yml # Orquestación de servicios ├── backend/ # API REST (Python/FastAPI) │ ├── src/ │ │ ├── domain/ # Entidades y reglas de negocio (Puro) │ │ ├── application/ # Casos de uso (Lógica de la aplicación) │ │ ├── infrastructure/ # Adaptadores (DB, MinIO, Gemini, ElevenLabs) │ │ └── presentation/ # API Endpoints │ └── Dockerfile ├── frontend/ # Interfaz de Usuario (Next.js 14) │ ├── src/ # App Router, Componentes, Hooks │ └── Dockerfile └── postgres_data/ # Persistencia de BD (Docker volume) ``` ### Stack Tecnológico - **Backend**: Python 3.11, FastAPI, SQLModel/SQLAlchemy, MoviePy. - **Frontend**: Next.js 14, React, TailwindCSS, TypeScript. - **IA**: Google Gemini 1.5/2.0 Pro. - **Infraestructura**: Docker, PostgreSQL, MinIO (S3 Compatible). --- ## 🛠️ Instalación y Uso ### Opción A: Docker (Recomendada) Levanta todo el sistema con un solo comando. 1. **Configura las variables de entorno**: Crea un archivo `backend/.env` (basado en `.env.example` si existiera) con tus keys de Gemini, ElevenLabs, DB, etc. 2. **Ejecuta Docker Compose**: ```bash docker-compose up --build ``` 3. **Accede a la aplicación**: - **Frontend**: http://localhost:3000 - **Backend API Docs**: http://localhost:8000/docs - **Base de Datos**: Puerto 5432 ### Opción B: Ejecución Local (Desarrollo) #### 1. Backend ```bash cd backend python -m venv venv # Windows .\venv\Scripts\activate # Linux/Mac source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt uvicorn src.presentation.main:app --reload ``` #### 2. Frontend ```bash cd frontend npm install npm run dev ``` --- ## 🔑 Variables de Entorno Clave Asegúrate de configurar estas variables en `backend/.env`: ```env # Base de Datos DATABASE_URL=postgresql+asyncpg://user:pass@localhost/dbname # IA & Servicios GOOGLE_API_KEY=tu_api_key_gemini ELEVENLABS_API_KEY=tu_api_key_elevenlabs # Seguridad JWT_SECRET_KEY=tu_secreto_super_seguro JWT_ALGORITHM=HS256 # Almacenamiento MINIO_ENDPOINT=play.min.io MINIO_ACCESS_KEY=tu_access_key MINIO_SECRET_KEY=tu_secret_key BUCKET_NAME=quinesis-videos ``` --- ## 🤝 Contribuir 1. Haz fork del repositorio. 2. Crea una rama para tu feature (`git checkout -b feature/amazing-feature`). 3. Commit de tus cambios (`git commit -m 'Add amazing feature'`). 4. Push a la rama (`git push origin feature/amazing-feature`). 5. Abre un Pull Request.