Published in osint
Aryo

[Archiwum] Moje szkolenie dla osób zainteresowanych OSINT i narzędzi AI przy tłumaczeniu filmów i tekstów

(Nawet dla osób, które nie znają języka docelowego… a dla profesjonalistów trochę o tym, jak zaoszczędzić sobie trochę czasu.)

Poniżej opis archiwalnego szkolenia oraz samo szkolenie (sierpień 2024) dotyczącego OSINT.

link zapasowy na X (dawniej Twitter) https://x.com/i/broadcasts/1vOGwrwjmWrKB

  • Generowanie napisów do filmów AI: Użycie darmowego narzędzia Subtitle Edit i modelu Whisper (lokalnie, bez wysyłania danych na zewnątrz) do automatycznego tworzenia transkrypcji z audio. Porównanie różnych silników Whisper (np. `Const-me/Whisper`).
  • Tłumaczenie i korekta napisów: Wykorzystanie DeepL API do szybkiego tłumaczenia wygenerowanych napisów bezpośrednio w Subtitle Edit, a następnie użycie Gemini do poprawy jakości tłumaczenia (podając mu zarówno oryginał, jak i wstępne tłumaczenie). Podkreślenie znaczenia znajomości języka źródłowego przy weryfikacji.
  • Finalizacja napisów: Użycie funkcji Subtitle Edit do sprawdzania pisowni, naprawiania typowych błędów (np. zbyt długie linie, czas wyświetlania) i eksportowania napisów bez potrzeby ponownego kodowania całego filmu.
  • Praca ze zrzutami ekranu i tekstem na obrazach:
    • ShareX: Darmowe narzędzie do robienia zrzutów ekranu, z możliwością prostej edycji (pikselowanie, dodawanie tekstu) i szybkiego tłumaczenia fragmentów za pomocą DeepL.
    • Microsoft PowerToys (Text Extractor): Wyciąganie tekstu (OCR) bezpośrednio z obrazów lub fragmentów ekranu.
  • Poprawa jakości obrazów (Upscaling): Użycie narzędzia Upscayl do zwiększania rozdzielczości i poprawy szczegółowości obrazów o niskiej jakości, np. klatek z filmów czy zdjęć. Porównanie różnych algorytmów.
  • Prosta edycja grafiki: Krótkie wspomnienie o Paint.NET jako narzędziu do pracy na warstwach, przydatnym przy tworzeniu bardziej złożonych grafik (np. map z oznaczeniami).
  • OSINT (Biały Wywiad) - Narzędzia i techniki:
    • Telegram: Efektywne przeszukiwanie dużej liczby kanałów pod kątem słów kluczowych do śledzenia tematów i zbierania informacji. Analiza treści, w tym propagandy.
    • Geolokalizacja: Użycie Google Earth Pro i Street View do identyfikacji miejsc z nagrań/zdjęć oraz analizy terenu (w tym historyczne zdjęcia satelitarne).
    • Wikimapia: Wykorzystanie jako źródła informacji o zidentyfikowanych obiektach, w tym potencjalnych obiektach wojskowych.
  • Ogólna filozofia: Nacisk na wykorzystanie darmowych, często open-source’owych narzędzi jako alternatywy dla płatnych usług o porównywalnej lub niższej jakości. Pokazanie praktycznego przepływu pracy umożliwiającego szybkie przetwarzanie i publikowanie informacji.

Co się zmieniło od czasu nagrania?

Nagranie pochodzi z sierpnia 2024 r. i bardzo wiele od tego czasu się zmieniło :) Na przykład od tego czasu API Gemini 2.5 PRO przebiło jakością model o1 od OpenAI, a dodatkowo przestałem już ręcznie przepisywać prompty. Zamiast tego stworzyłem kilka skryptów automatyzuyjących, które przekazywały między sobą kolejne zbiory danych między różnymi modelami LLM, z odpowiednimi promptami i transformacjami, aby na końcu wygenerować napisy, poprawki do napisów, dubbing oraz wypalić to wszystko na nagraniu.

Mimo żartobliwego charakteru mojego wpisu zebrał on całkiem spore grono zainteresowanych, pytających mnie w prywatnych wiadomościach o to, jak to zrobiłem. Odpowiedź, którą im przekazywałem, zawierała informacje podobne do tych poniżej.

Przypominam też, że z nowych narzędzi korzystam na przykład ze scrappera danych z Telegramu, pomijającego oficjalne API. Dzięki zebranym wpisom z około 150 kanałów na Telegramie mogę użyć AI do wyszukania najszerzej komentowanych wiadomości ze wskazanego dnia. Później, jako analityk, mogę wybrać te najciekawsze i prowadzić dalsze poszukiwania informacji już w sposób tradycyjny. Takimi narzędzami mogę skrócić poszukiwania informacji z całego dnia do zaledwie kilkunastu minut.

Related post

Komentarze

Featured Posts

Authors

Recommended Topics