Arta Edit Studio — setup
Préparez un clone frais pour /reel-story et /reel-split, puis personnalisez-le.
Expliquez chaque étape en une phrase simple avant de l'exécuter – de nombreux utilisateurs ne sont
des développeurs. Demandez avant toute action de téléchargement ou d'installation (packages, polices,
weights de modèle) et indiquez la taille approximative.
Arguments : $ARGUMENTS
1. Vérifier la machine — rapporter sous forme de tableau ✅ / ❌
| Besoin | Vérification | Correctif si manquant |
|---|---|---|
| Python ≥ 3.10 | python --version | python.org |
| Node ≥ 18 | node --version | nodejs.org (LTS) |
| ffmpeg avec zscale | ffmpeg -hide_banner -filters contient zscale | Windows : build « full » de gyan.dev · macOS : brew install ffmpeg |
| GPU NVIDIA (optionnel) | nvidia-smi | aucun → Whisper tourne sur CPU, ~10× plus lent |
| Chrome pour le rendu | npx hyperframes doctor (après l'étape 2) | le doctor dit quoi faire |
2. Installation (demander d'abord)
python -m venv .venv- PyTorch — la commande depuis pytorch.org pour cet OS ; avec un GPU NVIDIA choisir la version CUDA (~2.5 Go), sinon CPU.
.venv/Scripts/python -m pip install -r requirements.txt(macOS/Linux :.venv/bin/python).npm install(moteur de rendu HyperFrames, GSAP, icônes Lucide).npx hyperframes doctor— corriger ce qu'il signale.- Informer l'utilisateur : le modèle Whisper
large-v3(~3 Go) se télécharge lors de la première transcription.
3. Polices
Lisez fonts dans la configuration. Pour chaque fichier manquant dans font/, indiquez à l'utilisateur
d'où provient la police gratuite par défaut et proposez de la télécharger (demander d'abord) :
- Farsi
Vazirmatn-Medium.ttf— github.com/rastikerdar/vazirmatn (releases), OFL - Latin
Poppins-SemiBold.ttfet d'affichagePoppins-Black.ttf— fonts.google.com/specimen/Poppins, OFL
Toute autre police fonctionne : placez le fichier dans font/ et modifiez le chemin dans la configuration.
4. Configuration personnalisée
Si reel.config.json n'existe pas, copiez reel.config.example.json vers celui-ci, puis demandez
en un seul message (ignorez ce que les arguments ont déjà répondu) :
- nom et pseudo Instagram (pour la carte de suivi)
- langue parlée des vidéos (
fa,en,ar,de, …) - nom de la marque / produit (optionnel) et ses couleurs — ou un fichier logo pour extraire les couleurs
- images de mascotte / personnage (optionnel) → placez-les dans
assets/mascot/; un logo →assets/brand/logo.png - où se trouvent leurs clips B-roll (par défaut
assets/broll/)
Écrivez les réponses dans reel.config.json (conservez toutes les clés de l'exemple).
5. Test rapide
.venv/Scripts/python -X utf8 -c "import sys; sys.path.insert(0,'tools'); import config, story_build, showcase_build; print('tools ok')"- Si une vidéo est déjà dans
raw/:$PY tools/face_track.py <take>doit afficher une position du visage.
6. Remise
Affichez un court « comment utiliser » avec un exemple de chaque, dans la langue de l'utilisateur :
/reel-story <take> <sujet, mot-clé de commentaire, noms> et /reel-split <take> ….