mirror of
https://github.com/linyqh/NarratoAI.git
synced 2026-10-31 15:00:40 +00:00
优化 webui.py;
脚本剪辑不稳定
This commit is contained in:
linyqh
parent
6669b28361
commit
d6663fde21
@ -1,7 +1,8 @@
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import logging
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import os
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import re
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import json
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import traceback
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import streamlit as st
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from typing import List
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from loguru import logger
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from openai import OpenAI
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@ -11,6 +12,7 @@ import google.generativeai as gemini
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from googleapiclient.errors import ResumableUploadError
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from google.api_core.exceptions import FailedPrecondition
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from google.generativeai.types import HarmCategory, HarmBlockThreshold
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import subprocess
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from app.config import config
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@ -29,29 +31,29 @@ Method = """
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盘点全球最恐怖的10部电影
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盘点全球最科幻的10部电影
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盘点全球最悲惨的10部电影
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盘点全球最值得看的10部灾难电影
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盘全球最值得看的10部灾难电影
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盘点全球最值得看的10部励志电影
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下面的示例就是最简单的解说文案开头：
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1.这是XXX国20年来最大尺度的一部剧，极度烧脑，却让99%的人看得心潮澎湃、无法自拔，故事开始……
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2.这是有史以来电影院唯一一部全程开灯放完的电影，期间无数人尖叫昏厥，他被成为勇敢者的专属，因为99%的人都不敢看到结局，许多人看完它从此不愿再碰手机，他就是大名鼎鼎的暗黑神作《XXX》……
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3.这到底是一部什么样的电影，能被55个国家公开抵制，它甚至为了上映，不惜删减掉整整47分钟的剧情……
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4.是什么样的一个人，被豆瓣网友称之为史上最牛P的老太太，都70岁了还要去贩毒……
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4.是什么样的一个人被豆瓣网友称之为史上最牛P的老太太，都70岁了还要去贩毒……
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5.他是M国历史上最NB/惨/猖狂/冤枉……的囚犯/抢劫犯/……
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6.这到底是一部什么样的影片，他一个人就拿了4个顶级奖项，第一季8.7分，第二季直接干到9.5分，11万人给出5星好评，一共也就6集，却斩获26项国际大奖，看过的人都说，他是近年来最好的xxx剧，几乎成为了近年来xxx剧的标杆。故事发生在……
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7.他是国产电影的巅峰佳作，更是许多80-90后的青春启蒙，曾入选《时代》周刊，获得年度佳片第一，可在国内却被尘封多年，至今为止都无法在各大视频网站看到完整资源，他就是《xxxxxx》
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8.这是一部让所有人看得荷尔蒙飙升的爽片……
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9.他被成为世界上最虐心绝望的电影，至今无人敢看第二遍，很难想象，他是根据真实事件改编而来……
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10.这大概是有史以来最令人不寒而栗的电影，当年一经放映，就点燃了无数人的怒火，不少观众不等影片放完，就愤然离场，它比《xxx》更让人绝望，比比《xxx》更让人xxx，能坚持看完全片的人，更是万中无一，包括我。甚至观影结束后，有无数人抵制投诉这部电影，认为影片的导演玩弄了他们的情感！他就是顶级神作《xxxx》……
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10.这大概是有史以来最令人不寒而栗的电影，当年一经放映，就点燃了无数人的怒火，不少观众不等影片放完，就愤然离场，它比《xxx》更让人绝望，比比《xxx》更让人xxx，能坚持看完全片的人，更是万中无一，包括我。甚至观影结束后，有无数人抵制投诉这部电影，认为影片的导演玩弄了他们的情感！他是顶级神作《xxxx》……
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11.这是X国有史以来最高赞的一部悬疑电影，然而却因为某些原因，国内90%的人，没能看过这部片子，他就是《xxx》……
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12.有这样一部电影，这辈子，你绝对不想再看第二遍，并不是它剧情烂俗，而是它的结局你根本承受不起/想象不到……甚至有80%的观众在观影途中情绪崩溃中途离场，更让许多同行都不想解说这部电影，他就是大名鼎鼎的暗黑神作《xxx》…
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13.它被誉为史上最牛悬疑片，无数人在看完它时候，一个月不敢照镜子，这样一部仅适合部分年龄段观看的影片，究竟有什么样的魅力，竟然获得某瓣8.2的高分，很多人说这部电影到处都是看点，他就是《xxx》….
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13.它被誉为史上最牛悬疑片无数人在看完它时候，一个月不敢照镜子，这样一部仅适合部分年龄段观看的影片，究竟有什么样的魅力，竟然获得某瓣8.2的高分，很多人说这部电影到处都是看点，他就是《xxx》….
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14.这是一部在某瓣上被70万人打出9.3分的高分的电影……到底是一部什么样的电影，能够在某瓣上被70万人打出9.3分的高分……
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15.这是一部细思极恐的科幻大片，整部电影颠覆你的三观，它的名字叫……
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16.史上最震撼的灾难片，每一点都不舍得快进的电影，他叫……
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17.今天给大家带来一部基于真实事件改编的（主题介绍一句……）的故事片，这是一部连环悬疑剧，如果不看到最后绝对想不到结局竟然是这样的反转……
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### 方式二：情景式、假设性开头
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### 方式：情景式、假设性开头
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1.他叫……你以为他是……的吗？不。他是来……然后开始叙述
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2.你知道……吗？原来……然后开始叙述
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3.如果给你….，你会怎么样？
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@ -71,7 +73,7 @@ Method = """
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例如：
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1.这不是电影，这是真实故事。两个女人和一个男人被关在可桑拿室。喊破喉咙也没有一丝回音。窒息感和热度让人抓狂，故事就是从这里开始！
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2.如果你男朋友出轨了，他不爱你了，还对你家暴，怎么办？接下来这部电影就会教你如何让老公服服帖帖的呆在你身边！女主是一个……开始叙述了。
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2.如果你男朋友出轨了，他不爱你了，还你家暴，怎么办？接下来这部电影就会教你如何让老公服服帖帖的呆在你身边！女主是一个……开始叙述了。
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||||
3.他力大无穷，双眼放光，这不是拯救地球的超人吗？然而不是。今天给大家推荐的这部电影叫……
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||||
以上是需要看完影片，看懂影片，然后从里面提炼出精彩的几句话,当然是比较难的，当你不会自己去总结前三句的经典的话。可以用前面方式一二三！
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@ -98,8 +100,7 @@ Method = """
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比如：也可以总结下这部短片如何的好，推荐/值得大家去观看之类的话语。
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其实就是给我们的作品来一个总结，总结我们所做的三个视频，有开始就要有结束。这个结束不一定是固定的模版。但是视频一定要有结尾。让人感觉有头有尾才最舒服！
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做解说是一个比较浪费脑细胞的活，虽然刚开始比较难一点，但是当你正常做三部剧之后。所有自己的思路都会被打开！以后的基本就可以独立完成来操作来。
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||||
做解说第一次，可能会做两天。第二次可能就需要一天了。慢慢的。时间缩短到8个小时之内是我们平常的制作全部时间！
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做解说第一次，可能会做两天。第二次可能就需要一天了。慢慢的。时间缩短到8个小时之内是我们平的制作全部时间！
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||||
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||||
"""
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||||
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||||
@ -344,76 +345,73 @@ def _generate_response(prompt: str) -> str:
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||||
return content.replace("\n", "")
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||||
|
||||
|
||||
def compress_video(input_path: str, output_path: str):
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||||
"""
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||||
压缩视频文件
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||||
Args:
|
||||
input_path: 输入视频文件路径
|
||||
output_path: 输出压缩后的视频文件路径
|
||||
"""
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||||
ffmpeg_path = "E:\\projects\\NarratoAI_v0.1.2\\lib\\ffmpeg\\ffmpeg-7.0-essentials_build\\ffmpeg.exe" # 指定 ffmpeg 的完整路径
|
||||
|
||||
# 如果压缩后的视频文件已经存在，则直接使用
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||||
if os.path.exists(output_path):
|
||||
logger.info(f"压缩视频文件已存在: {output_path}")
|
||||
return
|
||||
|
||||
try:
|
||||
command = [
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||||
ffmpeg_path,
|
||||
"-i", input_path,
|
||||
"-c:v", "h264",
|
||||
"-b:v", "500k",
|
||||
"-c:a", "aac",
|
||||
"-b:a", "128k",
|
||||
output_path
|
||||
]
|
||||
subprocess.run(command, check=True)
|
||||
except subprocess.CalledProcessError as e:
|
||||
logger.error(f"视频压缩失败: {e}")
|
||||
raise
|
||||
|
||||
|
||||
def generate_script(
|
||||
video_subject: str, language: str = "", paragraph_number: int = 1
|
||||
video_path: str, video_plot: str, video_name: str, language: str = "zh-CN", progress_text: st.empty = st.empty()
|
||||
) -> str:
|
||||
prompt = f"""
|
||||
# Role: Video Script Generator
|
||||
"""
|
||||
生成视频剪辑脚本
|
||||
Args:
|
||||
video_path: 视频文件路径
|
||||
video_plot: 视频剧情内容
|
||||
video_name: 视频名称
|
||||
language: 语言
|
||||
|
||||
## Goals:
|
||||
Generate a script for a video, depending on the subject of the video.
|
||||
Returns:
|
||||
str: 生成的脚本
|
||||
"""
|
||||
# 1. 压缩视频
|
||||
progress_text.text("压缩视频中...")
|
||||
compressed_video_path = f"{os.path.splitext(video_path)[0]}_compressed.mp4"
|
||||
compress_video(video_path, compressed_video_path)
|
||||
|
||||
## Constrains:
|
||||
1. the script is to be returned as a string with the specified number of paragraphs.
|
||||
2. do not under any circumstance reference this prompt in your response.
|
||||
3. get straight to the point, don't start with unnecessary things like, "welcome to this video".
|
||||
4. you must not include any type of markdown or formatting in the script, never use a title.
|
||||
5. only return the raw content of the script.
|
||||
6. do not include "voiceover", "narrator" or similar indicators of what should be spoken at the beginning of each paragraph or line.
|
||||
7. you must not mention the prompt, or anything about the script itself. also, never talk about the amount of paragraphs or lines. just write the script.
|
||||
8. respond in the same language as the video subject.
|
||||
# 2. 转录视频
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||||
transcription = gemini_video_transcription(video_name=video_name, video_path=compressed_video_path, language=language, progress_text=progress_text)
|
||||
|
||||
# Initialization:
|
||||
- video subject: {video_subject}
|
||||
- number of paragraphs: {paragraph_number}
|
||||
""".strip()
|
||||
if language:
|
||||
prompt += f"\n- language: {language}"
|
||||
# # 清理压缩后的视频文件
|
||||
# try:
|
||||
# os.remove(compressed_video_path)
|
||||
# except OSError as e:
|
||||
# logger.warning(f"删除压缩视频文件失败: {e}")
|
||||
|
||||
final_script = ""
|
||||
logger.info(f"subject: {video_subject}")
|
||||
# 3. 编写解说文案
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||||
progress_text.text("解说文案中...")
|
||||
script = writing_short_play(video_plot, video_name)
|
||||
|
||||
def format_response(response):
|
||||
# Clean the script
|
||||
# Remove asterisks, hashes
|
||||
response = response.replace("*", "")
|
||||
response = response.replace("#", "")
|
||||
# 4. 文案匹配画面
|
||||
progress_text.text("画面匹配中...")
|
||||
matched_script = screen_matching(huamian=transcription, wenan=script)
|
||||
|
||||
# Remove markdown syntax
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||||
response = re.sub(r"\[.*\]", "", response)
|
||||
response = re.sub(r"\(.*\)", "", response)
|
||||
|
||||
# Split the script into paragraphs
|
||||
paragraphs = response.split("\n\n")
|
||||
|
||||
# Select the specified number of paragraphs
|
||||
selected_paragraphs = paragraphs[:paragraph_number]
|
||||
|
||||
# Join the selected paragraphs into a single string
|
||||
return "\n\n".join(paragraphs)
|
||||
|
||||
for i in range(_max_retries):
|
||||
try:
|
||||
response = _generate_response(prompt=prompt)
|
||||
if response:
|
||||
final_script = format_response(response)
|
||||
else:
|
||||
logging.error("gpt returned an empty response")
|
||||
|
||||
# g4f may return an error message
|
||||
if final_script and "当日额度已消耗完" in final_script:
|
||||
raise ValueError(final_script)
|
||||
|
||||
if final_script:
|
||||
break
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"failed to generate script: {e}")
|
||||
|
||||
if i < _max_retries:
|
||||
logger.warning(f"failed to generate video script, trying again... {i + 1}")
|
||||
|
||||
logger.success(f"completed: \n{final_script}")
|
||||
return final_script.strip()
|
||||
return matched_script
|
||||
|
||||
|
||||
def generate_terms(video_subject: str, video_script: str, amount: int = 5) -> List[str]:
|
||||
@ -510,7 +508,7 @@ def gemini_video2json(video_origin_name: str, video_origin_path: str, video_plot
|
||||
|
||||
**输入示例：**
|
||||
```text
|
||||
在一个黑暗的小巷中，主角缓慢走进，四周静谧无声，只有远处隐隐传来猫的叫声。突然，背后出现一个神秘的身影。
|
||||
在一个<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>暗的小巷中，主角缓慢走进，四周静谧无声，只有远处隐隐传来猫的叫声。突然，背后出现一个神秘的身影。
|
||||
```
|
||||
|
||||
**输出格式：**
|
||||
@ -566,7 +564,7 @@ def gemini_video2json(video_origin_name: str, video_origin_path: str, video_plot
|
||||
return response
|
||||
|
||||
|
||||
def gemini_video_transcription(video_origin_name: str, video_origin_path: str, language: str):
|
||||
def gemini_video_transcription(video_name: str, video_path: str, language: str, progress_text: st.empty = ""):
|
||||
'''
|
||||
使用 gemini-1.5-xxx 进行视频画面转录
|
||||
'''
|
||||
@ -577,24 +575,25 @@ def gemini_video_transcription(video_origin_name: str, video_origin_path: str, l
|
||||
model = gemini.GenerativeModel(model_name=model_name)
|
||||
|
||||
prompt = """
|
||||
Please transcribe the audio, include timestamps, and provide visual descriptions, then output in JSON format，use %s ONLY.
|
||||
|
||||
Please transcribe the audio, include timestamps, and provide visual descriptions, then output in JSON format.
|
||||
Please use %s output
|
||||
Use this JSON schema:
|
||||
|
||||
Graphics = {"timestamp": "MM:SS-MM:SS", "picture": "str", "quotes": "str"(If no one says anything, use an empty string instead.)}
|
||||
Return: list[Graphics]
|
||||
""" % language
|
||||
|
||||
logger.debug(f"视频名称: {video_origin_name}")
|
||||
logger.debug(f"视频名称: {video_name}")
|
||||
try:
|
||||
gemini_video_file = gemini.upload_file(video_origin_path)
|
||||
# gemini_video_file = gemini.get_file("files/uxo6r9n80s84")
|
||||
progress_text.text("上传视频中...")
|
||||
gemini_video_file = gemini.upload_file(video_path)
|
||||
logger.debug(f"上传视频至 Google cloud 成功: {gemini_video_file.name}")
|
||||
while gemini_video_file.state.name == "PROCESSING":
|
||||
import time
|
||||
time.sleep(1)
|
||||
gemini_video_file = gemini.get_file(gemini_video_file.name)
|
||||
logger.debug(f"视频当前状态(ACTIVE才可用): {gemini_video_file.state.name}")
|
||||
progress_text.text(f"解析视频中, 当前状态: {gemini_video_file.state.name}")
|
||||
# logger.debug(f"视频当前状态(ACTIVE才可用): {gemini_video_file.state.name}")
|
||||
if gemini_video_file.state.name == "FAILED":
|
||||
raise ValueError(gemini_video_file.state.name)
|
||||
except ResumableUploadError as err:
|
||||
@ -604,6 +603,7 @@ def gemini_video_transcription(video_origin_name: str, video_origin_path: str, l
|
||||
logger.error(f"400 用户位置不支持 Google API 使用。\n{traceback.format_exc()}")
|
||||
return ""
|
||||
|
||||
progress_text.text("视频转录中...")
|
||||
response = model.generate_content(
|
||||
[prompt, gemini_video_file],
|
||||
safety_settings={
|
||||
@ -613,7 +613,7 @@ def gemini_video_transcription(video_origin_name: str, video_origin_path: str, l
|
||||
HarmCategory.HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT: HarmBlockThreshold.BLOCK_NONE,
|
||||
}
|
||||
)
|
||||
logger.success(f"llm 视频转录: \n{response.text}")
|
||||
logger.success("视频转录成功")
|
||||
return response.text
|
||||
|
||||
|
||||
@ -652,8 +652,9 @@ def writing_movie(video_plot, video_name):
|
||||
HarmCategory.HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT: HarmBlockThreshold.BLOCK_NONE,
|
||||
}
|
||||
)
|
||||
print(response.text)
|
||||
print("字数：", len(response.text))
|
||||
logger.debug(response.text)
|
||||
logger.debug("字数：", len(response.text))
|
||||
return response.text
|
||||
|
||||
|
||||
def writing_short_play(video_plot: str, video_name: str):
|
||||
@ -697,8 +698,8 @@ def writing_short_play(video_plot: str, video_name: str):
|
||||
HarmCategory.HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT: HarmBlockThreshold.BLOCK_NONE,
|
||||
}
|
||||
)
|
||||
print(response.text)
|
||||
print("字数：", len(response.text))
|
||||
logger.success("解说文案生成成功")
|
||||
return response.text
|
||||
|
||||
|
||||
def screen_matching(huamian: str, wenan: str):
|
||||
@ -733,9 +734,6 @@ def screen_matching(huamian: str, wenan: str):
|
||||
script = {'picture': str, 'timestamp': str, "narration": str, "OST": bool}
|
||||
Return: list[script]
|
||||
""" % (huamian, wenan)
|
||||
|
||||
logger.info(prompt)
|
||||
|
||||
response = model.generate_content(
|
||||
prompt,
|
||||
generation_config=gemini.types.GenerationConfig(
|
||||
@ -749,9 +747,8 @@ def screen_matching(huamian: str, wenan: str):
|
||||
HarmCategory.HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT: HarmBlockThreshold.BLOCK_NONE,
|
||||
}
|
||||
)
|
||||
print(response.text)
|
||||
print("字数：", len(response.text))
|
||||
|
||||
logger.success("匹配成功")
|
||||
return response.text
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
@ -762,159 +759,12 @@ if __name__ == "__main__":
|
||||
# gemini_video_transcription(video_subject, video_path, language)
|
||||
|
||||
# 2. 解说文案
|
||||
# video_plot = """
|
||||
# 李自忠拿着儿子李牧名下的存折，去银行取钱给儿子救命，却被要求证明“你儿子是你儿子”。
|
||||
# 走投无路时碰到银行被抢劫，劫匪给了他两沓钱救命，李自忠却因此被银行以抢劫罪起诉，并顶格判处20年有期徒刑。
|
||||
# 苏醒后的李牧坚决为父亲做无罪辩护，面对银行的顶级律师团队，他一个法学院大一学生，能否力挽狂澜，创作奇迹？挥法律之利剑 ，持正义之天平！
|
||||
# """
|
||||
# print(video_plot)
|
||||
# res = writing_short_play(video_plot, "第二十条之无罪释放")
|
||||
|
||||
wenan = """
|
||||
这到底是一部什么样的电影，能让银行经理在法庭上公然下跪，能让无数网友为之愤怒，更能让无数人为之动容？\n
|
||||
他叫李自忠，为了给儿子筹集医药费，他来到了银行，想取出儿子名下的存款，却被银行告知，要证明“你儿子是你儿子”，走投无路之下，他却被卷入了一场银行抢劫案，阴差阳错之下，劫匪给了他两沓钱，让他救儿子，本以为是希望，没想到却是绝望的开始，他因此被认定为抢劫犯，被判处20年有期徒刑。\n
|
||||
然而，天无绝人之路，昏迷的儿子醒了，苏醒后的儿子，怎么也不敢相信，自己的父亲竟然被判为抢劫犯，为了给父亲讨回公道，他做出了一个决定，他要为父亲做无罪辩护，要知道，他只是一个法学院的大一学生，面对银行的顶级律师团队，他能成功吗？\n
|
||||
面对种种不利证据，他一次次败诉，又一次次上诉，就像一只打不死的小强，为了找到有利的证据，他四处奔波，走访调查，甚至不惜以身犯险，只为还原事实真相，然而，真相真的会到来吗？\n
|
||||
正义或许会迟到，但永远不会缺席，随着案件的审理，越来越多的疑点浮出水面，案情也发生了惊天大逆转，他究竟发现了什么？最后的真相又是什么？本案改编自真实事件，究竟是人性的扭曲，还是道德的沦丧？\n
|
||||
想知道案件的最终结果吗？让我们一起走进这部电影，寻找最终的真相吧！
|
||||
"""
|
||||
# 读取指定目录下的 json 文件
|
||||
with open("../../resource/scripts/zhuanlu.json", "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
huamian = json.load(f)
|
||||
|
||||
screen_matching(huamian, wenan)
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
# import os
|
||||
# import sys
|
||||
# import requests
|
||||
# from app.utils.utils import get_current_country
|
||||
#
|
||||
# # # 添加当前目录到系统路径
|
||||
# # sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
|
||||
# # proxy_url_http = "http://127.0.0.1:7890"
|
||||
# # os.environ["HTTP_PROXY"] = proxy_url_http
|
||||
# # os.environ["HTTPS_PROXY"] = proxy_url_http
|
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#
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# video_subject = "卖菜大妈竟是皇嫂"
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# video_path = "../../resource/videos/demoyasuo.mp4"
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||||
# # video_path = "../../resource/videos/庆余年2-1-1.mp4"
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||||
#
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||||
# video_plot = ''' '''
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# language = "zh-CN"
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||||
# # res = gemini_video2json(video_subject, video_path, video_plot, language)
|
||||
# script = gemini_video_transcription(video_subject, video_path, language)
|
||||
# cleaned_string = script.strip("```json").strip("```")
|
||||
# res = json.loads(cleaned_string)
|
||||
# print(res)
|
||||
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||||
# get_current_country()
|
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# api_key = config.app.get("gemini_api_key")
|
||||
# model_name = config.app.get("gemini_model_name")
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# gemini.configure(api_key=api_key)
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# model = gemini.GenerativeModel(model_name=model_name)
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||||
# # 卖菜大妈竟是皇嫂 测试视频
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||||
# video_name = "files/y3npkshvldsd"
|
||||
# video_file = gemini.get_file(video_name)
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# logger.debug(f"视频当前状态(ACTIVE才可用): {video_file.state.name}")
|
||||
#
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||||
# # 转录视频并提供视觉说明
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# prompt = "Transcribe the audio, giving timestamps. Also provide visual descriptions. use ZH-CN ONLY"
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||||
# # Make the LLM request.
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||||
# print("发出 LLM 推理请求...")
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||||
# streams = model.generate_content([prompt, video_file],
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# request_options={"timeout": 600},
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||||
# stream=True)
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# response = []
|
||||
# for chunk in streams:
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||||
# response.append(chunk.text)
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#
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# response = "".join(response)
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# logger.success(f"llm response: \n{response}")
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||||
wenan = """
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重要提示：每一部剧的文案，前几句必须吸引人
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首先我们在看完看懂电影后，大脑里面要先有一个大概的轮廓，也就是一个类似于作文的大纲，电影主题线在哪里，首先要找到。
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一般将文案分为开头、内容、结尾
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## 开头部分
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文案开头三句话，是留住用户的关键！
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### 方式一：开头概括总结
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文案的前三句，是整部电影的概括总结，2-3句介绍后，开始叙述故事剧情！
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推荐新手（新号）做：（盘点型）
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盘点全球最恐怖的10部电影
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盘点全球最科幻的10部电影
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盘点全球最悲惨的10部电影
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盘点全球最值得看的10部灾难电影
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盘点全球最值得看的10部励志电影
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下面的示例就是最简单的解说文案开头：
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1.这是XXX国20年来最大尺度的一部剧，极度烧脑，却让99%的人看得心潮澎湃、无法自拔，故事开始……
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2.这是有史以来电影院唯一一部全程开灯放完的电影，期间无数人尖叫昏厥，他被成为勇敢者的专属，因为99%的人都不敢看到结局，许多人看完它从此不愿再碰手机，他就是大名鼎鼎的暗黑神作《XXX》……
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3.这到底是一部什么样的电影，能被55个国家公开抵制，它甚至为了上映，不惜删减掉整整47分钟的剧情……
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4.是什么样的一个人，被豆瓣网友称之为史上最牛P的老太太，都70岁了还要去贩毒……
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5.他是M国历史上最NB/惨/猖狂/冤枉……的囚犯/抢劫犯/……
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6.这到底是一部什么样的影片，他一个人就拿了4个顶级奖项，第一季8.7分，第二季直接干到9.5分，11万人给出5星好评，一共也就6集，却斩获26项国际大奖，看过的人都说，他是近年来最好的xxx剧，几乎成为了近年来xxx剧的标杆。故事发生在……
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7.他是国产电影的巅峰佳作，更是许多80-90后的青春启蒙，曾入选《时代》周刊，获得年度佳片第一，可在国内却被尘封多年，至今为止都无法在各大视频网站看到完整资源，他就是《xxxxxx》
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8.这是一部让所有人看得荷尔蒙飙升的爽片……
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9.他被成为世界上最虐心绝望的电影，至今无人敢看第二遍，很难想象，他是根据真实事件改编而来……
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10.这大概是有史以来最令人不寒而栗的电影，当年一经放映，就点燃了无数人的怒火，不少观众不等影片放完，就愤然离场，它比《xxx》更让人绝望，比比《xxx》更让人xxx，能坚持看完全片的人，更是万中无一，包括我。甚至观影结束后，有无数人抵制投诉这部电影，认为影片的导演玩弄了他们的情感！他就是顶级神作《xxxx》……
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11.这是X国有史以来最高赞的一部悬疑电影，然而却因为某些原因，国内90%的人，没能看过这部片子，他就是《xxx》……
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12.有这样一部电影，这辈子，你绝对不想再看第二遍，并不是它剧情烂俗，而是它的结局你根本承受不起/想象不到……甚至有80%的观众在观影途中情绪崩溃中途离场，更让许多同行都不想解说这部电影，他就是大名鼎鼎的暗黑神作《xxx》…
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||||
13.它被誉为史上最牛悬疑片，无数人在看完它时候，一个月不敢照镜子，这样一部仅适合部分年龄段观看的影片，究竟有什么样的魅力，竟然获得某瓣8.2的高分，很多人说这部电影到处都是看点，他就是《xxx》….
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14.这是一部在某瓣上被70万人打出9.3分的高分的电影……到底是一部什么样的电影，能够在某瓣上被70万人打出9.3分的高分……
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15.这是一部细思极恐的科幻大片，整部电影颠覆你的三观，它的名字叫……
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16.史上最震撼的灾难片，每一点都不舍得快进的电影，他叫……
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17.今天给大家带来一部基于真实事件改编的（主题介绍一句……）的故事片，这是一部连环悬疑剧，如果不看到最后绝对想不到结局竟然是这样的反转……
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### 方式二：情景式、假设性开头
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1.他叫……你以为他是……的吗？不。他是来……然后开始叙述
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2.你知道……吗？原来……然后开始叙述
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3.如果给你….，你会怎么样？
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4.如果你是….，你会怎么样？
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### 方式三：以国家为开头！简单明了。话语不需要多，但是需要讲解透彻！
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1.这是一部韩国最新灾难片，你一定没有看过……
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2.这是一部印度高分悬疑片，
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3.这部电影原在日本因为……而被下架，
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4.这是韩国最恐怖的犯罪片，
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5.这是最近国产片评分最高的悬疑片
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以上均按照影片国家来区分，然后简单介绍下主题。就可以开始直接叙述作品。也是一个很不错的方法！
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### 方式四：如何自由发挥
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正常情况下，每一部电影都有非常关键的一个大纲，这部电影的主题其实是可以用一句话、两句话概括的。只要看懂电影，就能找到这个主题大纲。
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我们提前把这个主题大纲给放到影视最前面，作为我们的前三句的文案，将会非常吸引人！
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例如：
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1.这不是电影，这是真实故事。两个女人和一个男人被关在可桑拿室。喊破喉咙也没有一丝回音。窒息感和热度让人抓狂，故事就是从这里开始！
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2.如果你男朋友出轨了，他不爱你了，还对你家暴，怎么办？接下来这部电影就会教你如何让老公服服帖帖的呆在你身边！女主是一个……开始叙述了。
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3.他力大无穷，双眼放光，这不是拯救地球的超人吗？然而不是。今天给大家推荐的这部电影叫……
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以上是需要看完影片，看懂影片，然后从里面提炼出精彩的几句话,当然是比较难的，当你不会自己去总结前三句的经典的话。可以用前面方式一二三！
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实在想不出来如何去提炼，可以去搜索这部剧，对这部电影的影评，也会给你带过来很多灵感的！
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## 内容部分
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开头有了，剩下的就是开始叙述正文了。主题介绍是根据影片内容来介绍，如果实在自己想不出来。可以参考其他平台中对这部电影的精彩介绍，提取2-3句也可以！
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||||
正常情况下，我们叙述的时候其实是非常简单的，把整部电影主题线，叙述下来，其实文案就是加些修饰词把电影重点内容叙述下来。加上一些修饰词。
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以悬疑剧为例：
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竟然，突然，原来，但是，但，可是，结果，直到，如果，而，果然，发现，只是，出奇，之后，没错，不止，更是，当然，因为，所以……等！
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||||
以上是比较常用的，当然还有很多，需要靠平时思考和阅读的积累！因悬疑剧会有多处反转剧情。所以需要用到反转的修饰词比较多，只有用到这些词。才能体现出各种反转剧情！
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建议大家在刚开始做的时候，做8分钟内的，不要太长，分成三段。每段也是不超过三分钟，这样时间刚好。可以比较好的完成完播率！
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## 结尾部分
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最后故事的结局，除了反转，可以来点人生的道理！如果刚开始不会，可以不写。
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||||
后面水平越来越高的时候，可以进行人生道理的讲评。
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||||
比如：这部电影告诉我们……
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类似于哲理性质的，作为一个总结！
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也可以把最后的影视反转，原生放出来，留下悬念。
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||||
比如：也可以总结下这部短片如何的好，推荐/值得大家去观看之类的话语。
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||||
其实就是给我们的作品来一个总结，总结我们所做的三个视频，有开始就要有结束。这个结束不一定是固定的模版。但是视频一定要有结尾。让人感觉有头有尾才最舒服！
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||||
做解说是一个比较浪费脑细胞的活，虽然刚开始比较难一点，但是当你正常做三部剧之后。所有自己的思路都会被打开！以后的基本就可以独立完成来操作来。
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||||
做解说第一次，可能会做两天。第二次可能就需要一天了。慢慢的。时间缩短到8个小时之内是我们平常的制作全部时间！
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||||
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||||
video_path = "E:\\projects\\NarratoAI\\resource\\videos\\2.mp4"
|
||||
video_plot = """
|
||||
李自忠拿着儿子李牧名下的存折，去银行取钱给儿子救命，却被要求证明"你儿子是你儿子"。
|
||||
走投无路时碰到银行被抢劫，劫匪给了他两沓钱救命，李自忠却因此被银行以抢劫罪起诉，并顶格判处20年有期徒刑。
|
||||
苏醒后的李牧坚决为父亲做无罪辩护，面对银行的顶级律师团队，他一个法学院大一学生，能否力挽狂澜，创作奇迹？挥法律之利剑 ，持正义之天平！
|
||||
"""
|
||||
res = generate_script(video_path, video_plot, video_name="第二十条之无罪释放")
|
||||
# res = generate_script(video_path, video_plot, video_name="海岸")
|
||||
print("res \n", res)
|
||||
|
||||
49
webui.py
49
webui.py
@ -23,7 +23,7 @@ if root_dir not in sys.path:
|
||||
sys.path.append(root_dir)
|
||||
print("******** sys.path ********")
|
||||
print(sys.path)
|
||||
print("")
|
||||
print("*" * 20)
|
||||
|
||||
st.set_page_config(
|
||||
page_title="NarratoAI",
|
||||
@ -67,6 +67,8 @@ if 'video_plot' not in st.session_state:
|
||||
st.session_state['video_plot'] = ''
|
||||
if 'ui_language' not in st.session_state:
|
||||
st.session_state['ui_language'] = config.ui.get("language", system_locale)
|
||||
if 'script_generation_status' not in st.session_state:
|
||||
st.session_state['script_generation_status'] = ""
|
||||
|
||||
|
||||
def get_all_fonts():
|
||||
@ -197,7 +199,6 @@ with st.expander(tr("Basic Settings"), expanded=False):
|
||||
# qwen (通义千问)
|
||||
# gemini
|
||||
# ollama
|
||||
# llm_providers = ['Gemini', 'OpenAI', 'Moonshot', 'Azure', 'Qwen', 'Ollama', 'G4f', 'OneAPI', "Cloudflare"]
|
||||
llm_providers = ['Gemini']
|
||||
saved_llm_provider = config.app.get("llm_provider", "OpenAI").lower()
|
||||
saved_llm_provider_index = 0
|
||||
@ -295,27 +296,30 @@ with left_panel:
|
||||
video_json_file = params.video_clip_json
|
||||
|
||||
# 视频文件处理
|
||||
files = []
|
||||
video_files = []
|
||||
for suffix in ["*.mp4", "*.mov", "*.avi", "*.mkv"]:
|
||||
files.extend(glob.glob(os.path.join(utils.video_dir(), suffix)))
|
||||
files = files[::-1]
|
||||
video_files.extend(glob.glob(os.path.join(utils.video_dir(), suffix)))
|
||||
video_files = video_files[::-1]
|
||||
|
||||
video_list = []
|
||||
for file in files:
|
||||
for video_file in video_files:
|
||||
video_list.append({
|
||||
"name": os.path.basename(file),
|
||||
"size": os.path.getsize(file),
|
||||
"file": file,
|
||||
"name": os.path.basename(video_file),
|
||||
"size": os.path.getsize(video_file),
|
||||
"file": video_file,
|
||||
"ctime": os.path.getctime(video_file) # 获取文件创建时间
|
||||
})
|
||||
|
||||
# 按创建时间降序排序
|
||||
video_list.sort(key=lambda x: x["ctime"], reverse=True)
|
||||
video_path = [("None", ""), (tr("Upload Local Files"), "local")]
|
||||
for code in [file['file'] for file in video_list]:
|
||||
video_path.append((code, code))
|
||||
|
||||
# 视频文件
|
||||
selected_video_index = st.selectbox(tr("Video File"),
|
||||
index=0,
|
||||
options=range(len(video_path)), # 使用索引作为内部选项值
|
||||
format_func=lambda x: video_path[x][0] # 显示给用户的是标签
|
||||
format_func=lambda x: video_path[x][0] # 显示给用户的是标
|
||||
)
|
||||
params.video_origin_path = video_path[selected_video_index][1]
|
||||
config.app["video_origin_path"] = params.video_origin_path
|
||||
@ -343,7 +347,8 @@ with left_panel:
|
||||
st.success(tr("File Uploaded Successfully"))
|
||||
time.sleep(1)
|
||||
st.rerun()
|
||||
|
||||
# 视频名称
|
||||
video_name = st.text_input(tr("Video Name"))
|
||||
# 剧情内容
|
||||
video_plot = st.text_area(
|
||||
tr("Plot Description"),
|
||||
@ -352,16 +357,26 @@ with left_panel:
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 生成视频脚本
|
||||
st.session_state['script_generation_status'] = "开始生成视频脚本"
|
||||
if st.button(tr("Video Script Generate"), key="auto_generate_script"):
|
||||
with st.spinner(tr("Video Script Generate")):
|
||||
with st.spinner("正在生成脚本..."):
|
||||
# 这里可以用 st.empty() 来动态更新文本
|
||||
progress_text = st.empty()
|
||||
progress_text.text("正在处理...")
|
||||
|
||||
if video_json_file == "" and params.video_origin_path != "":
|
||||
progress_text.text("开始压缩...")
|
||||
# 使用大模型生成视频脚本
|
||||
script = llm.gemini_video2json(
|
||||
video_origin_name=os.path.basename(params.video_origin_path),
|
||||
video_origin_path=params.video_origin_path,
|
||||
script = llm.generate_script(
|
||||
video_path=params.video_origin_path,
|
||||
video_plot=video_plot,
|
||||
video_name=video_name,
|
||||
language=params.video_language,
|
||||
progress_text=progress_text
|
||||
)
|
||||
if script is None:
|
||||
st.error("生成脚本失败，请检查日志")
|
||||
st.stop()
|
||||
st.session_state['video_clip_json'] = script
|
||||
cleaned_string = script.strip("```json").strip("```")
|
||||
st.session_state['video_script_list'] = json.loads(cleaned_string)
|
||||
@ -434,6 +449,8 @@ with left_panel:
|
||||
|
||||
if st.session_state.get('video_script_list', None) is not None:
|
||||
video_script_list = st.session_state.video_script_list
|
||||
print(video_script_list)
|
||||
print(type(video_script_list))
|
||||
time_list = [i['timestamp'] for i in video_script_list]
|
||||
subclip_videos = material.clip_videos(
|
||||
task_id=st.session_state['task_id'],
|
||||
|
||||
@ -9,6 +9,7 @@
|
||||
"Generate Video Script and Keywords": "点击使用AI根据**主题**生成 【视频文案】 和 【视频关键词】",
|
||||
"Auto Detect": "自动检测",
|
||||
"Auto Generate": "自动生成",
|
||||
"Video Name": "视频名称",
|
||||
"Video Script": "视频脚本（:blue[①可不填，使用AI生成 ②合理使用标点断句，有助于生成字幕]）",
|
||||
"Save Script": "保存脚本",
|
||||
"Crop Video": "裁剪视频",
|
||||
|
||||
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