Pipeline completo de processamento de vídeo com IA. Modelos locais e na nuvem, interface web com monitor em tempo real e suporte a GPU via Docker.
# Subir tudo de uma vez ./start.sh # API: http://localhost:8000 # Web: http://localhost:3000
O Dublar Pro v5 encadeia download, transcrição, tradução, dublagem e corte de vídeos. Frontend Next.js, backend FastAPI e pipelines Python que rodam como subprocess; com suporte a GPU via Docker para os modelos pesados.
Traduz e dubla vídeos com IA usando TTS Edge, Bark, XTTS (clone de voz) ou Piper, com sync mode e diarização.
Legendas SRT/TXT/JSON com Whisper ou Parakeet, e corte por timestamps ou momentos virais detectados por LLM.
Tradução com M2M100 (offline) ou Ollama, e LLMs locais ou em nuvem (OpenAI, Anthropic, Groq, DeepSeek, OpenRouter).
O frontend fala com a API FastAPI via REST + WebSocket; a API executa os pipelines Python (montados como volume no Docker) que acionam os motores de IA. Cada job reporta progresso por etapa, ETA e logs ao vivo.
Dashboard, páginas de Dublar/Transcrever/Cortar/Baixar e lista de jobs com filtros por tipo e status.
Job Manager, Model Manager, System Monitor e WebSocket; aciona os scripts via subprocess no Docker.
ASR Whisper large-v3 / Parakeet 1.1B, TTS Edge/Bark/XTTS/Piper, tradução M2M100/Ollama e LLMs locais ou na nuvem.
O Dublar Pro v5 usa Python no backend/pipelines e Node no frontend; a opção recomendada para os modelos pesados é Docker com GPU.
Backend e pipelines em Python. Instale as dependências da API.
# dependências da API pip install fastapi "uvicorn[standard]" websockets httpx python-multipart
Frontend Next.js na porta 3000 via npm.
# instalar a web cd web && npm install
Para rodar os pipelines com aceleração de GPU.
# build da imagem do pipeline docker build -t dublar-pro:gpu .
Use o script de inicialização para subir tudo, ou rode backend e frontend manualmente. Também há comandos de CLI para cada etapa.
Baixe o código e entre na pasta.
git clone https://github.com/inematds/dublarv5.git cd dublarv5
Inicia API (:8000) e web (:3000) de uma vez.
./start.sh # API :8000 · Web :3000
Backend FastAPI e frontend Next.js em processos separados.
uvicorn api.server:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload & cd web && npm install && npm run dev -- -p 3000 -H 0.0.0.0 &
Abra o dashboard e dispare jobs de Dublar, Transcrever, Cortar ou Baixar, acompanhando o progresso em tempo real.
# abra no navegador http://localhost:3000
Traduza e duble um vídeo direto da URL, escolhendo idioma e motor TTS.
python dublar_pro_v5.py --in "https://youtube.com/watch?v=ID" --tgt pt --tts edge
Gere legendas e extraia clips manuais ou virais.
python transcrever_v1.py --in video.mp4 --outdir ./transcription --whisper-model large-v3 python clipar_v1.py --in video.mp4 --mode viral --ollama-model qwen2.5:7b --num-clips 5
Casos típicos cobertos pelo pipeline, do download ao clip pronto pra publicar.
Pipeline de 10 etapas que baixa, transcreve, traduz e dubla, com sync mode, diarização e escolha de motor TTS.
Transcreva com Whisper large-v3 ou Parakeet e exporte em SRT, TXT ou JSON para qualquer editor.
No modo viral, um LLM analisa a transcrição e identifica os melhores trechos; baixe individualmente ou em ZIP.
Baixe de YouTube, TikTok, Instagram, Facebook, Twitter/X e Twitch na qualidade desejada ou só o áudio em MP3.
O pipeline já entrega o fluxo completo de vídeo. Os próximos passos ampliam motores e robustez.