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thibo543214/montage-tiktok-webapp-source
montage-tiktok-webapp-source is a machine learning model from thibo543214. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product.
Cette application transforme une vidéo longue de restauration, nettoyage ou avant/après en montage TikTok chronologique.
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Updated Jul 13, 2026
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From the Hugging Face model README
Cette application transforme une vidéo longue de restauration, nettoyage ou avant/après en montage TikTok chronologique.
Double-cliquer sur start.command, puis utiliser la page qui s’ouvre dans le navigateur.
Si macOS bloque le premier lancement, faire un clic droit sur start.command, choisir Ouvrir, puis confirmer.
Les fichiers restent dans montage_app/projects/ sur le Mac.
L’import YouTube est réservé aux vidéos que tu possèdes ou pour lesquelles tu as reçu une autorisation. Les vidéos privées, les directs, les vidéos de plus de deux heures et les fichiers dépassant 2 Go sont refusés. L’import est limité à 720p afin d’accélérer l’analyse et de limiter l’espace utilisé.
Double-cliquer sur share.command. Une fenêtre affiche un lien public temporaire et un code d’accès à transmettre au testeur.
Le dossier est directement compatible avec un Space Docker. Dans les paramètres du Space, ajouter deux secrets avant le premier test :
SHARE_ACCESS_CODE : le code à transmettre aux deux testeurs ;SHARE_SECRET_KEY : une longue valeur aléatoire utilisée pour protéger leurs sessions.Le conteneur refuse d’afficher l’application tant que SHARE_ACCESS_CODE n’est pas configuré. Les projets sont supprimés après deux heures et une seule analyse ou export peut s’exécuter à la fois.
Le fichier render.yaml configure une web app Docker gratuite avec les limites adaptées à deux testeurs : vidéos de 30 minutes maximum, analyse YouTube en 480p, export rapide et une seule tâche lourde à la fois. Il faut renseigner SHARE_ACCESS_CODE lors de la création du service. Le stockage est temporaire et les projets de test sont supprimés après une heure.
La compréhension repose pour l’instant sur des signaux visuels et la position chronologique. Le logiciel ne reconnaît pas encore précisément chaque outil ou action. Une deuxième version pourra intégrer un modèle de vision pour nommer les actions, détecter un vrai avant/après et suivre automatiquement l’objet dans un recadrage plein écran.