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sourceHugging Faceupdated 3mo agoView on Hugging Face
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App README

Social Impact Video Translator

社会問題を扱う海外の動画に、自然な日本語字幕を焼き付けてSNSで共有するためのWebアプリです。

機能

  • —動画ファイルのドラッグ＆ドロップ / YouTube等のURL入力
  • —yt-dlpによる動画取得（最高画質MP4）
  • —Gemini（既定: gemini-2.5-flash、思考無効化済み）による日本語字幕生成
  • —1行最大18文字・最大2行・最大7秒、フィラー除去、平易で誠実な翻訳
  • —FFmpegによる字幕焼き付け（Noto Sans JP Bold・半透明黒の座布団・下から20%配置）
  • —SNS向け最適化（libx264 / CRF23〜28自動調整で30MB以下 / yuv420p / aac 128k / faststart）
  • —ジョブベースの非同期処理とリアルタイム進捗表示
  • —完了後30分でサーバー上の一時ファイルを自動削除

セットアップ（ローカル開発）

bash
npm install
cp .env.local.example .env.local   # GEMINI_API_KEYを記入
npm run dev                        # http://localhost:3000

ローカルでは ffmpeg-static（npm）と PATH 上の yt-dlp を使用します。 FFMPEG_PATH / YTDLP_PATH 環境変数で任意のバイナリに差し替え可能です。

Docker（本番想定）

bash
# .env.local に GEMINI_API_KEY を設定した上で
docker compose up --build
  • —イメージには ffmpeg / yt-dlp / Noto Sans CJK フォントが同梱されます（FFMPEG_PATH=/usr/bin/ffmpeg でシステム側を優先）
  • —コンテナ起動時に yt-dlp -U で最新版へ自己更新します（entrypoint.sh）
  • —./tmp がコンテナの /app/tmp にマウントされ、処理中ファイルをホストから確認できます
  • —APIキーはイメージに焼き込まれず、env_file（.env.local）から実行時に注入されます

Cloud Run 運用時の注意（Statelessness）

本アプリは ジョブ状態をメモリ内（インスタンスローカル）、動画ファイルを コンテナ内の `tmp/` に保持します。このため Cloud Run では以下の制約があります。

  • —`max-instances=1` が必須（service.yaml で設定済み）。 複数インスタンスに分散すると、ジョブ作成とポーリングが別インスタンスに 振り分けられ「ジョブが見つかりません」となります
  • —インスタンスの再起動・入れ替えで処理中ジョブと完成動画は消えます。 ユーザーには再実行してもらう前提のMVP構成です
  • —第2世代実行環境（gen2）ではファイルがメモリを消費します。対策として 焼き付け完了時に元動画を即削除し、完成動画も JOB_TTL_MINUTES（既定30分、 service.yamlでは10分に短縮）で自動削除します。4Giメモリで同時数ジョブが目安です
  • —CPU常時割り当て（cpu-throttling: false）が必要です。バックグラウンドの 動画処理がリクエスト外で走るためで、これを止めるとジョブが進まなくなります

スケールが必要になった場合は、ジョブ状態を Firestore/Redis、動画を GCS、 処理を Cloud Tasks + Cloud Run Jobs に分離する構成への移行を検討してください。

デプロイ（Cloud Run）

bash
# 1. イメージをビルドしてArtifact Registryへ
gcloud builds submit --tag asia-northeast1-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/app/social-impact-translator

# 2. APIキーをSecret Managerへ（初回のみ）
gcloud secrets create gemini-api-key --data-file=- <<< "新しいAPIキー"

# 3. service.yaml の PROJECT_ID を書き換えてデプロイ
gcloud run services replace service.yaml --region asia-northeast1

セキュリティ上の注意

  • —GEMINI_API_KEY は必ず .env.local（gitignore済み）または実行環境の環境変数で管理してください
  • —キーが漏えいした可能性がある場合は Google AI Studio で即時ローテーション（削除→再発行）してください

アーキテクチャ

POST /api/jobs            ジョブ作成（URL or ファイル）→ 即jobId返却
GET  /api/jobs/[jobId]    進捗ポーリング（ステージ + %）
GET  /api/jobs/[jobId]/download   完成動画の取得（?dl=1で添付DL）

src/lib/
├── jobs/       ジョブストア（メモリ内）+ パイプライン
├── video/      yt-dlpダウンローダー / FFmpeg焼き付け / 解像度プローブ
├── gemini/     字幕生成（Files API + 構造化出力）/ ASSビルダー
└── utils/      一時フォルダ管理（30分TTL）