Бюджет: 27000 UAH Срок: 14 дней
Добрый день! Собирал похожие пайплайны на Python: генерация сценария через LLM API, озвучка ElevenLabs по API, автоподбор футажа с бесплатных стоков и сборка в MP4 через ffmpeg/moviepy, всё в простом окне под Windows (ключи в настройках). Faceless-формат с закадровым голосом и сменой кадров — как раз то, что делаю. Готов взяться, ориентировочно 14 дней. Один вопрос по видеоряду: стоки Pexels/Pixabay по API устраивают, или нужен конкретный источник клипов?
Бюджет: 27000 UAH Срок: 14 дней
Сергей, добрый день.
По вашим пунктам. Примеры: публичного кейса именно по автосборке видео у меня нет - такое делал внутренними скриптами под заказчиков и показать чужое не могу. Из открытого - accessibilityscanner.top, мой рабочий сервис аудита сайтов: очередь задач, куча внешних API, на выходе готовый файл, архитектурно это тот же конвейер, что нужен вам, только на конце отчёт, а не MP4. С OpenAI/Anthropic API работаю постоянно, ffmpeg и moviepy знаю, у ElevenLabs пригодится эндпоинт with-timestamps - он отдаёт тайминги слов, как раз под ваши субтитры. GUI: простое окно на Tkinter с ttk, без тяжёлого Qt, соберу exe через PyInstaller - двойной клик и работает. База: хватит SQLite, один локальный файл - в нём история использованных клипов и учёт кэша (дата, размер), по нему же авточистка при превышении лимита. Срок и стоимость: 14 дней, 27000 грн.
Теперь где в этом ТЗ легко ошибиться. Опция «без озвучки» ломает базовую схему тайминга: в обычном режиме длину сцены диктует аудио, а тут его нет, и длительность кадров надо считать от текста и настроек. То есть движку резки нужны две ветки расчёта таймлайна с общим сборщиком, иначе опция получится костылём поверх готового кода. Я бы сразу делал таймлайн отдельным слоем: сначала раскладка сцен (от аудио или от текста), потом скачивание и резка под неё. Заодно это упрощает режим «только фото» - там меняется только источник кадров, а не логика.
Вопрос один: в режиме «только фото» интро-тизер собирать тоже из фото с усиленным движением, или тизер в этом режиме не нужен?
Бюджет: 27000 UAH Срок: 20 дней
Сергей, задание понятно: локальный генератор faceless-видео с LLM, ElevenLabs, поиском по 6+ открытым API и сборкой через ffmpeg/moviepy. Я уже делал подобные пайплайны: интеграции API, модульную архитектуру, обработку медиа, кеш и автоприборку временных файлов. Для такого проекта предлагаю Tkinter или PyQt, а для состояния — локальные файлы или SQLite, без лишней сложности. Могу реализовать GUI, fallback-поиск, проверку кадров и постобработку оверлеев. Готов обсудить план и этапы.
Цена: 20 тыс грн
Срок выполнения: 20 дней
Бюджет: 26000 UAH Срок: 10 дней
Добрый день, Сергей. Я Python-разработчик с 3+ годами коммерческого опыта, есть опыт создания кроссплатформенных (Windows / Mac OS (Intel) / Mac OS (ARM)) Desktop-приложений с использованием как Python (PyQT6), так и React.js (Electron), также работал с ffmpeg при создании Telegram-бота для уникализации видео. По поводу Eleven Labs API - есть собственный проект для изучения английского и немецкого языков, там использую Eleven Labs для генерации произношений слов и предложений, в том числе - использую в этом проекте Open AI API (модель GPT-4o mini) для генерации контента (изображений и текста). Есть опыт использования LLM для ИИ-анализа (разработал CRM с психологическим профилированием лидов на базе ИИ, проект есть в портфолио), писал также парсеры для веб-ресурсов, с защитой от парсинга, поэтому необходимость использования стоковых / архивных API не будет проблемой. Что касается GUI: предлагаю PyQT6 (нужно много элементов управления, все покрываются этим фреймворком), база нужна: достаточно локальной SQlite-базы для реестра использованных медиафайлов, управления кэшем и истории генерации. Пишите, буду рад реализовать проект.
Портфолио: 
Freelancehunt
Бюджет: 27000 UAH Срок: 15 дней
Изучил описание проекта. Нужно разработать не просто генератор видео, а полноценное десктопное приложение на Python, которое автоматизирует весь процесс создания faceless-роликов: от генерации сценария через LLM до готового MP4. Это включает интеграцию с ElevenLabs, модульную систему для работы с Pexels, Pixabay, Wikimedia, Archive.org и другими открытыми архивами, автоматический подбор релевантного контента, проверку кадров через LLM, генерацию интро из самых важных сцен, наложение озвучки, субтитров, оверлеев и финальную сборку через FFmpeg.
Обратил внимание на несколько важных моментов. Для такого проекта стоит сразу строить модульную архитектуру, чтобы можно было без проблем добавлять новые источники контента или заменять LLM без переработки всей программы. Также логику поиска лучше реализовать отдельно для каждого API, поскольку все они работают по-разному. Для исторических тем необходимо предусмотреть качественный fallback на фотографии с эффектом Ken Burns, а основную обработку видео максимально перенести на FFmpeg — это будет быстрее и стабильнее, чем выполнять всю сборку через MoviePy. Для истории использованных материалов и управления кэшем целесообразно использовать SQLite — это позволит избегать повторов и контролировать очистку диска.
Имею опыт разработки приложений на Python, интеграции REST API, автоматизации сложных процессов и создания программ с графическим интерфейсом. Пишу структурированный код с разделением логики на модули, чтобы впоследствии программу можно было легко поддерживать и расширять без привязки к одному разработчику.
Предлагаю обсудить детали реализации, определить приоритетные функции для первой версии и согласовать архитектуру проекта. После этого можно начать разработку поэтапно, чтобы каждый модуль можно было протестировать отдельно и получить стабильный результат.
Бюджет: 27000 UAH Срок: 14 дней
Добрый день.
Внимательно проанализировал техническое задание. Речь идет не о отдельном Python-скрипте, а о полноценном локальном конвейере генерации видео: создание сценария, озвучивание, поиск лицензионного контента, проверка соответствия кадров, монтаж, аналитика использованных материалов, управление кэшем и удобный Windows-интерфейс.
Предлагаю строить программу модульно, чтобы в дальнейшем можно было заменять LLM, добавлять новые архивы или изменять способ озвучивания без переписывания всего приложения.
Как реализую
Интерфейс предлагаю сделать на PySide6. Он лучше подходит для полноценной Windows-программы, чем базовый Tkinter, и позволит удобно разместить:
поле темы или вставления готового сценария;
выбор голоса ElevenLabs, загруженного через API;
длину и формат видео;
режимы «только фото» и «без озвучивания»;
долю видеоматериалов;
настройки субтитров;
выбор оверлея и регулировку его интенсивности;
папки результатов и временных файлов;
управление кэшем;
прогресс выполнения и понятные журналы ошибок.
Основной процесс будет выглядеть так:
LLM создает сценарий или принимается готовый текст.
Сценарий преобразуется в структурированный список сцен в JSON: текст, тип визуала, поисковые запросы, важность и метка для интро.
ElevenLabs генерирует аудио выбранным голосом.
Отдельные модули выполняют поиск в Pexels, Pixabay, Wikimedia Commons и других источниках.
Результаты приводятся к единому формату с обязательным сохранением источника, автора и лицензии.
Кадр или превью проверяется мультимодальной LLM. Количество попыток ограничивается тремя в соответствии с техническим заданием.
Если видео не подошло, программа переходит к более точному поиску фотографии и применяет движение через масштабирование и панорамирование.
Монтаж выполняется преимущественно через FFmpeg, так как он стабильнее и быстрее, чем MoviePy для длинных Full HD-видео.
В конце временные файлы очищаются, а пользователь получает готовый MP4, субтитры и журнал использованных источников.
Интро будет формироваться отдельным этапом: программа выберет сцены с наибольшим рейтингом важности, отфильтрует те, для которых найдены качественные видеоклипы, создаст вступительный текст и смонтирует тизер перед основной частью.
База данных
Целесообразно использовать локальную SQLite. Отдельный сервер для одного пользователя не нужен.
В базе будут храниться:
уже использованные видео и фотографии;
идентификаторы и хеши материалов для избежания повторов;
источник, автор и лицензия;
история созданных проектов;
статус незавершенных задач;
настройки кэша;
технические ошибки и повторы.
Бюджет: 27000 UAH Срок: 14 дней
Здравствуйте! Делаю такие пайплайны по сборки видео, Примеры работ смогу прислать в личные сообщения.
Узкое место тут это скорость рендера: moviepy на эффекте Кена Бёрнса заметно тормозит, поэтому зум с панорамой делаю нативным zoompan в ffmpeg, тогда даже ролик из десятков фото собирается быстро. Проверку кадра держу строго в 3 шага, как у вас: взял первый найденный, LLM проверил «в тему?», не подходит переключаюсь на фото по точному запросу с усиленным движением, это верняк по смыслу и экономит бюджет LLM.
Источники делаю отдельными модулями с fallback: не нашлось в Pexels, идём в Pixabay, дальше архивные Wikimedia, Archive.org, LoC, Europeana, NASA, Smithsonian. Только public domain и свободные лицензии, без парсинга ютуба и картинок из гугла. Интро-тизер на 60 секунд собираю из сцен с высшей оценкой важности под отдельный текст-интригу от LLM.
По базе: тяжёлая БД тут не нужна, хватает локальных файлов плюс лёгкая SQLite только под реестр уже использованных клипов, чтобы ролики не повторялись. GUI на PyQt, запуск двойным кликом, все настройки (тема, голос из ElevenLabs, опции, оверлеи, папки, лимит кэша) в окне, код трогать не надо. Промежуточные файлы чищу после сборки, лимит кэша с удалением старых.
По похожим работам: у меня есть готовый пайплайн автосборки видео (Whisper, подбор клипов, ffmpeg, Ken Burns, TTS), покажу в переписке.
Стоимость 27000 грн, срок 2 недели. Буду рад сотрудничеству.
Бюджет: 27000 UAH Срок: 30 дней
Доброго дня.
Готов сделать локальную Windows-программу на Python: тема → сценарий → озвучивание → подбор видео/фото → MP4 (без лиц), только для вас, без сайта.
Портфолио: https://gooru-lab.github.io/portfolio/
Схожий опыт
• Python, LLM API (OpenAI), пайплайны с API-ключами в конфиге.
• Автоматизация с файлами, логами, модульной структурой.
• Сборка медиа через ffmpeg / moviepy (озвучивание + клипы/фото, тайминг, экспорт MP4).
• Интеграции с внешними API (ключи в настройках, обработка ошибок, fallback).
Предложение по GUI
• PyQt / customtkinter — одно окно: тема / вставка сценария, голос (список из ElevenLabs), опции (только фото, без озвучивания, оверлей, субтитры и т.д.), прогресс и логи.
• Настройки (ключи, папки, лимит кеша, длина, доля видео) — во вкладке «Настройки», без правки кода.
• Отдельно: постобработка готового MP4 (оверлей + прозрачность).
База данных
• Достаточно локальных файлов: SQLite только для «уже использованные клипы/фото» (уникальность) и легкого журнала — или JSON/SQLite на выбор; кеш и готовые видео — папки из настроек.
• Промежуточные файлы после сборки удаляются; лимит кеша + кнопка «очистить».
Что входит по ТЗ
• сценарий LLM + разбивка на сцены (тип, запрос, highlight 1–10);
• ElevenLabs; подбор из ≥6 бесплатных источников (модули + fallback);
• проверка кадра LLM, макс. 3 шага; фото с Кеном Бернсом;
• интро-тизер ~60 сек; чередование видео/фото; сборка 1920×1080;
• опции из ТЗ; README; открытый код + запуск с GUI.
Срок и стоимость
• MVP (тема → сценарий → озвучивание → Pexels/Pixabay + 2–3 архива → сборка MP4 + базовый GUI): 10–14 дней, 25–30 тыс. грн
• Полная версия по ТЗ (все источники, интро-правила, оверлеи, субтитры, уникальность, кеш, постобработка оверлея): еще +7–10 дней, всего 40–50 тыс. грн / ~2,5–3,5 недели
Ключи API оформляете вы; референсы видео — для подгонки стиля.
Бюджет: 27000 UAH Срок: 14 дней
Привет!
Ознакомился с ТЗ внимательно - задача понятна. Есть опыт с Python, LLM API (OpenAI/Claude), ElevenLabs API, интеграцией стоковых сервисов (Pexels, Pixabay) и ffmpeg/moviepy.
Что реализую:
ГUI на PyQt - все настройки через окно, без редактирования кода
Генерация сценария через LLM + разбивка на сцены
Озвучка через ElevenLabs с выбором голоса
8+ источников видео/фото с fallback
Проверка кадров через LLM (макс. 3 шага на сцену)
Эффект Кена Бёрнса + particle overlay + интро-тайзер
BD использованных кадров (SQLite) + управление кэшем
Чистый прокомментированный код, README, все права передаются вам.
Готов к обсуждению.
Бюджет: 27000 UAH Срок: 14 дней
Добрый день, я Python - разработчик, есть большой опыт работы с AI, так же в разработке десктоп приложений и в формировании видео и тд. Могу выполнить ваш проект качественно. Напишу чистый, структурированный и поддерживаемый код приложения. Пишите - обсудим детали. Приступить готов уже сегодня к работе
Бюджет: 26000 UAH Срок: 12 дней
Здравствуйте, Сергей! Детально изучил ваше техническое задание. Наличие столь проработанного UX-флоу, описания граничных условий (очистка кэша, лимиты шагов проверки LLM) — редкость на фрилансе. Готов разработать для вас этот конвейер автоматизации faceless-видео на чистом Python 3.12.
Отвечаю строго по вашим обязательным пунктам в конце ТЗ:
1. Примеры похожих работ:
Прямой ссылки на готовый коммерческий видеогенератор в портфолио нет — подобные автоматизации пишутся под закрытые внутренние нужды заказчиков. Из смежного опыта: постоянно работаю со сложными пайплайнами данных, асинхронными запросами (httpx/asyncio) и интеграцией LLM API (OpenAI/Anthropic). Реализовать модульную систему плагинов под каждый из 10 ваших источников (Pexels, Pixabay, Wikimedia, Archive.org и др.) не составит труда.
2. Предложение по GUI:
Предлагаю использовать встроенную библиотеку Tkinter (с надстройкой ttk). Плюсы для локального софта одного пользователя очевидны: нулевой вес, отсутствие тяжелых внешних зависимостей (в отличие от PyQt), скрипт запустится двойным кликом на любой Windows. Интерфейс сделаем лаконичным: поле ввода темы/сценария, выпадающий список голосов, чекбоксы опций (режимы "Только фото", "Без озвучки", "Атмосферный оверлей"), ползунок прозрачности, лог прогресса сборки в реальном времени и блок управления кэшем.
3. Использует ли решение базу данных:
Локальная база данных SQLite здесь критически необходима (один файл .db рядом со скриптом, без установки серверов). На то есть две причины: во-первых, ведение хэш-таблицы использованных медиафайлов для обеспечения 100% уникальности (исключение повторов). Во-вторых, правильное управление кэшем — база будет хранить индекс файлов, размер и дату последнего обращения к ним. Без этого умная очистка по лимиту гигабайт (LRU-кэш) превратится в лотерею, и скрипт может случайно удалить кусок клипа, который прямо сейчас рендерится.
4. Стоимость и сроки:
Готов реализовать проект за 12 дней. Стоимость — 23 500 UAH. Передам вам полностью чистый, открытый код, requirements.txt, .env.example под ваши API-ключи и подробный README. Все права на код переходят к вам.
Главный технический риск, который я учту при разработке — рассинхронизация звука и видеоряда на склейках:
Длину сцены должно диктовать именно аудио. Мы сначала отправляем текст в ElevenLabs API и обязательно задействуем эндпоинт with-timestamps. Получив точную длительность аудиодорожки и посимвольные тайминги, скрипт будет обрезать видеоряд и рассчитывать эффект Кена Б
Бюджет: 27000 UAH Срок: 15 дней
Добрый день!
Разрабатываю на Python!
Имею хороший опыт работы - с подобными заданиями - покажу примеры схожих работ в личные.
Готов выполнить Вашу задачу.
Бюджет: 27000 UAH Срок: 1 день
Здравствуйте! У меня есть опыт работы с Python, ffmpeg/moviepy, интеграцией LLM и API ElevenLabs для автоматической сборки видео. Буду рада Вам помочь!
Бюджет: 27000 UAH Срок: 21 день
Здравствуйте, Сергей.
Публичного кейса именно по автосборке видео у меня нет, поэтому не буду выдавать нерелевантные работы за аналог. По архитектуре задача понятна: отдельный таймлайн сцен, сменные модули LLM/источников, ElevenLabs, ffmpeg и локальная база использованных материалов.
Предлагаю PySide6 для интерфейса и SQLite для истории клипов, кэша и восстановления незавершённой сборки. Режим «без озвучки» сразу вынесу в отдельный расчёт тайминга по тексту, чтобы он не был костылём поверх аудиосценария. Сначала соберу контрольный пайплайн на 2–3 источниках, затем расширю до полного списка и добавлю GUI, оверлеи, субтитры и упаковку под Windows.
Уточните, пожалуйста, какая типичная длительность готового ролика нужна для приёмочного теста?
Бюджет: 27000 UAH Срок: 10 дней
Здравствуйте. Работал над подобным проектом. Нужна база данных фото и видео. По gui Tkinter/PyQt неплохой выбор. Возможно без базы данных, но рекомендую postgresql.
Бюджет: 27000 UAH Срок: 21 день
Здравствуйте, Сергей! Ваша задача — понятный конвейер: LLM-сценарий → разбивка на сцены (JSON: текст, тип визуала, поисковый запрос, highlight) → ElevenLabs TTS → подбор из Pexels/Pixabay/Wikimedia/Archive.org и др. с fallback → LLM-проверка кадра (максимум 3 шага на сцену) → сборка ffmpeg/moviepy: Кен Бёрнс для фото, интро-тизер 60 сек из highlight-сцен, чередование видео/фото, оверлеи с регулируемой прозрачностью, очистка временных файлов и лимит кэша.
Ответы на ваши вопросы из ТЗ:
1. GUI: PyQt — окно с полем темы, списком голосов (подтягивается по API ElevenLabs), чекбоксами опций, ползунком оверлея, прогресс-баром и понятным логом. Запуск двойным кликом, все настройки в интерфейсе.
2. База данных: сервер не нужен. Для базы использованных клипов и кэша — локальный SQLite (один файл, ставить ничего не надо). Ключи и настройки — в config-файле.
3. Примеры работ: профиль здесь новый, публичного портфолио пока нет, поэтому вместо обещаний предлагаю проверку делом — за 3 дня бесплатно соберу мини-прототип (тема → сценарий → подбор из Pexels/Pixabay → готовый MP4 с Кен Бёрнсом). Посмотрите результат и решите, продолжать ли.
Срок полной версии по ТЗ: 21 день, сдача поэтапно (прототип → полный пайплайн → GUI и опции → приёмка по вашему чек-листу). Для прозрачности: код пишу в связке с AI-инструментами, проверяю и тестирую вручную — для такого пайплайна это ощутимый плюс по скорости. Код чистый, модульный, с README и комментариями; все права — ваши.
Бюджет: 27000 UAH Срок: 5 дней
Добрый день! Выполню под ключ.
Имею опыт реализации таких проекто .
Даю гарантию на выполненную работу.
Расчет точной стоимости после обсуждения всех деталей. Давайте обсудим?
Бюджет: 27000 UAH Срок: 14 дней
Сергей, для автоматизации создания таких видео нам нужно связать конвейер из LLM для сценария, ElevenLabs для голоса и Pexels API для медиа-контента. Это решит проблему ручного монтажа и подбора футажей, превращая текстовую тему в готовый MP4 на вашем ПК.
Реализую это как консольное приложение с простым графическим интерфейсом на Tkinter или PySide, где вы будете задавать тему, а программа будет последовательно вызывать API, скачивать медиа и склеивать их через MoviePy. По итогу вы получаете готовый файл, который останется только загрузить.
Какую длительность роликов вы планируете делать чаще всего и насколько критично наличие субтитров в готовом видео?
Бюджет: 27000 UAH Срок: 20 дней
Здравствуйте.
Я глубоко понимаю сложность задачи по созданию автономной программы для генерации faceless-видео и предлагаю разработать высокопроизводительную модульную систему на Python, которая обеспечит надежную интеграцию LLM, ElevenLabs и различных медиа-источников для динамического формирования визуального ряда с учетом всех заданных правил и оптимизацией ресурсов.
Особое внимание будет уделено реализации LLM-верификации кадров, созданию интро-тизеров, эффекта Кена Бернса, кинематографических оверлеев с возможностью постобработки и эффективному управлению дисковым пространством, а также разработке интуитивно понятного GUI на PySide6 для полного контроля без программирования.
Мой значительный опыт работы с FFmpeg, мультимедийными API, LLM-интеграциями и разработкой подобных инструментов позволяет мне использовать готовые наработки, что существенно ускорит процесс и гарантирует создание чистого, масштабируемого и хорошо документированного кода.
Все детали реализации, конечный бюджет и сроки предлагаю обсудить в личных сообщениях.
Бюджет: 27000 UAH Срок: 21 день
Здравствуйте! Готов разработать программу для автосборки видео с использованием Python. Имею опыт работы с API, ffmpeg и GUI. Срок выполнения — 14 дней. Примеры работ предоставлю по запросу.
