From e3a5e34c786c53ad98451cdabba835aaa85d4f77 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: linyq Date: Fri, 11 Jul 2025 23:25:44 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?feat(subtitle=5Fanalysis):=20=E6=9B=B4=E6=96=B0?= =?UTF-8?q?=E8=A7=A3=E8=AF=B4=E6=96=87=E6=A1=88=E7=94=9F=E6=88=90=E9=80=BB?= =?UTF-8?q?=E8=BE=91=EF=BC=8C=E5=A2=9E=E5=BC=BA=E5=AD=97=E5=B9=95=E5=86=85?= =?UTF-8?q?=E5=AE=B9=E6=94=AF=E6=8C=81?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 在多个文件中重构了解说文案生成的实现，新增对原始字幕内容的支持，以提供准确的时间戳信息。更新了相关参数和提示词模板，优化了生成逻辑，提升了内容的准确性和用户体验。同时，注释部分进行了清理，去除了调试信息的输出。 --- app/services/SDE/short_drama_explanation.py | 45 ++-- app/services/clip_video.py | 2 +- app/services/llm/migration_adapter.py | 10 +- app/services/llm/providers/gemini_provider.py | 6 +- .../script_generation.py | 16 +- docs/short_drama_narration_optimization.md | 202 ++++++++++++++++++ docs/webui_bug_fix_summary.md | 170 +++++++++++++++ webui/tools/generate_short_summary.py | 10 +- 8 files changed, 428 insertions(+), 33 deletions(-) create mode 100644 docs/short_drama_narration_optimization.md create mode 100644 docs/webui_bug_fix_summary.md diff --git a/app/services/SDE/short_drama_explanation.py b/app/services/SDE/short_drama_explanation.py index 439f63c..1d17ae1 100644 --- a/app/services/SDE/short_drama_explanation.py +++ b/app/services/SDE/short_drama_explanation.py @@ -49,16 +49,8 @@ class SubtitleAnalyzer: self.temperature = temperature self.provider = provider or self._detect_provider() - # 设置提示词模板 - if custom_prompt: - self.prompt_template = custom_prompt - else: - # 使用新的提示词管理系统 - self.prompt_template = PromptManager.get_prompt( - category="short_drama_narration", - name="plot_analysis", - parameters={} - ) + # 设置自定义提示词（如果提供） + self.custom_prompt = custom_prompt # 根据提供商类型确定是否为原生Gemini self.is_native_gemini = self.provider.lower() == 'gemini' @@ -95,7 +87,16 @@ class SubtitleAnalyzer: """ try: # 构建完整提示词 - prompt = f"{self.prompt_template}\n\n{subtitle_content}" + if self.custom_prompt: + # 使用自定义提示词 + prompt = f"{self.custom_prompt}\n\n{subtitle_content}" + else: + # 使用新的提示词管理系统，正确传入参数 + prompt = PromptManager.get_prompt( + category="short_drama_narration", + name="plot_analysis", + parameters={"subtitle_content": subtitle_content} + ) if self.is_native_gemini: # 使用原生Gemini API格式 @@ -127,7 +128,7 @@ class SubtitleAnalyzer: "temperature": self.temperature, "topK": 40, "topP": 0.95, - "maxOutputTokens": 4000, + "maxOutputTokens": 64000, "candidateCount": 1 }, "safetySettings": [ @@ -356,13 +357,14 @@ class SubtitleAnalyzer: logger.error(f"保存分析结果时发生错误: {str(e)}") return "" - def generate_narration_script(self, short_name:str, plot_analysis: str, temperature: float = 0.7) -> Dict[str, Any]: + def generate_narration_script(self, short_name: str, plot_analysis: str, subtitle_content: str = "", temperature: float = 0.7) -> Dict[str, Any]: """ 根据剧情分析生成解说文案 Args: short_name: 短剧名称 plot_analysis: 剧情分析内容 + subtitle_content: 原始字幕内容，用于提供准确的时间戳信息 temperature: 生成温度，控制创造性，默认0.7 Returns: @@ -375,7 +377,8 @@ class SubtitleAnalyzer: name="script_generation", parameters={ "drama_name": short_name, - "plot_analysis": plot_analysis + "plot_analysis": plot_analysis, + "subtitle_content": subtitle_content } ) @@ -412,7 +415,7 @@ class SubtitleAnalyzer: "temperature": temperature, "topK": 40, "topP": 0.95, - "maxOutputTokens": 4000, + "maxOutputTokens": 64000, "candidateCount": 1, "stopSequences": ["```", "注意", "说明"] }, @@ -675,6 +678,7 @@ def analyze_subtitle( def generate_narration_script( short_name: str = None, plot_analysis: str = None, + subtitle_content: str = None, api_key: Optional[str] = None, model: Optional[str] = None, base_url: Optional[str] = None, @@ -689,6 +693,7 @@ def generate_narration_script( Args: short_name: 短剧名称 plot_analysis: 剧情分析内容，直接提供 + subtitle_content: 原始字幕内容，用于提供准确的时间戳信息 api_key: API密钥 model: 模型名称 base_url: API基础URL @@ -710,7 +715,7 @@ def generate_narration_script( ) # 生成解说文案 - result = analyzer.generate_narration_script(short_name, plot_analysis, temperature) + result = analyzer.generate_narration_script(short_name, plot_analysis, subtitle_content or "", temperature) # 保存结果 if save_result and result["status"] == "success": @@ -740,10 +745,16 @@ if __name__ == '__main__': print("字幕分析成功！") print("分析结果：") print(analysis_result["analysis"]) - + + # 读取原始字幕内容用于解说脚本生成 + with open(subtitle_path, 'r', encoding='utf-8') as f: + subtitle_content = f.read() + # 根据剧情生成解说文案 narration_result = generate_narration_script( + short_name="家里家外", plot_analysis=analysis_result["analysis"], + subtitle_content=subtitle_content, api_key=text_api_key, model=text_model, base_url=text_base_url, diff --git a/app/services/clip_video.py b/app/services/clip_video.py index 65b97ea..ab67913 100644 --- a/app/services/clip_video.py +++ b/app/services/clip_video.py @@ -251,7 +251,7 @@ def execute_ffmpeg_with_fallback( bool: 是否成功 """ try: - logger.debug(f"执行ffmpeg命令: {' '.join(cmd)}") + # logger.debug(f"执行ffmpeg命令: {' '.join(cmd)}") # 在Windows系统上使用UTF-8编码处理输出 is_windows = os.name == 'nt' diff --git a/app/services/llm/migration_adapter.py b/app/services/llm/migration_adapter.py index b991910..fb3d14e 100644 --- a/app/services/llm/migration_adapter.py +++ b/app/services/llm/migration_adapter.py @@ -282,15 +282,16 @@ class SubtitleAnalyzerAdapter: "temperature": 1.0 } - def generate_narration_script(self, short_name: str, plot_analysis: str, temperature: float = 0.7) -> Dict[str, Any]: + def generate_narration_script(self, short_name: str, plot_analysis: str, subtitle_content: str = "", temperature: float = 0.7) -> Dict[str, Any]: """ 生成解说文案 - 兼容原有接口 - + Args: short_name: 短剧名称 plot_analysis: 剧情分析内容 + subtitle_content: 原始字幕内容，用于提供准确的时间戳信息 temperature: 生成温度 - + Returns: 生成结果字典 """ @@ -301,7 +302,8 @@ class SubtitleAnalyzerAdapter: name="script_generation", parameters={ "drama_name": short_name, - "plot_analysis": plot_analysis + "plot_analysis": plot_analysis, + "subtitle_content": subtitle_content } ) diff --git a/app/services/llm/providers/gemini_provider.py b/app/services/llm/providers/gemini_provider.py index bba4fce..9b571e6 100644 --- a/app/services/llm/providers/gemini_provider.py +++ b/app/services/llm/providers/gemini_provider.py @@ -207,7 +207,7 @@ class GeminiTextProvider(TextModelProvider): prompt: str, system_prompt: Optional[str] = None, temperature: float = 1.0, - max_tokens: Optional[int] = None, + max_tokens: Optional[int] = 30000, response_format: Optional[str] = None, **kwargs) -> str: """ @@ -231,7 +231,7 @@ class GeminiTextProvider(TextModelProvider): "temperature": temperature, "topK": 40, "topP": 0.95, - "maxOutputTokens": max_tokens or 4000, + "maxOutputTokens": 60000, "candidateCount": 1 }, "safetySettings": [ @@ -269,7 +269,7 @@ class GeminiTextProvider(TextModelProvider): # payload["generationConfig"]["stopSequences"] = ["```", "注意", "说明"] # 记录请求信息 - logger.debug(f"Gemini文本生成请求: {payload}") + # logger.debug(f"Gemini文本生成请求: {payload}") # 发送API请求 response_data = await self._make_api_call(payload) diff --git a/app/services/prompts/short_drama_narration/script_generation.py b/app/services/prompts/short_drama_narration/script_generation.py index 9fd105f..c8b198a 100644 --- a/app/services/prompts/short_drama_narration/script_generation.py +++ b/app/services/prompts/short_drama_narration/script_generation.py @@ -24,19 +24,25 @@ class ScriptGenerationPrompt(ParameterizedPrompt): model_type=ModelType.TEXT, output_format=OutputFormat.JSON, tags=["短剧", "解说脚本", "文案生成", "原声片段"], - parameters=["drama_name", "plot_analysis"] + parameters=["drama_name", "plot_analysis", "subtitle_content"] ) super().__init__(metadata, required_parameters=["drama_name", "plot_analysis"]) self._system_prompt = "你是一位专业的短视频解说脚本撰写专家。你必须严格按照JSON格式输出，不能包含任何其他文字、说明或代码块标记。" def get_template(self) -> str: - return """我是一个影视解说up主，需要为我的粉丝讲解短剧《${drama_name}》的剧情，目前正在解说剧情，希望能让粉丝通过我的解说了解剧情，并且产生继续观看的兴趣，请生成一篇解说脚本，包含解说文案，以及穿插原声的片段，下面中的内容是短剧的剧情概述： + return """我是一个影视解说up主，需要为我的粉丝讲解短剧《${drama_name}》的剧情，目前正在解说剧情，希望能让粉丝通过我的解说了解剧情，并且产生继续观看的兴趣，请生成一篇解说脚本，包含解说文案，以及穿插原声的片段。 +下面中的内容是短剧的剧情概述： ${plot_analysis} +下面中的内容是短剧的原始字幕（包含准确的时间戳信息）： + +${subtitle_content} + + 请严格按照以下JSON格式输出，不要添加任何其他文字、说明或代码块标记： { @@ -57,7 +63,9 @@ ${plot_analysis} 3. 解说文案需包含角色微表情、动作细节、场景氛围的描写，每段80-150字 4. 通过细节关联普遍情感（如遗憾、和解、成长），避免直白抒情 5. 所有细节严格源自，可对角色行为进行合理心理推导但不虚构剧情 -6. 时间戳从摘取，可根据解说内容拆分原时间片段（如将10秒拆分为两个5秒） +6. **时间戳必须严格基于中的原始时间戳**，确保与视频画面精确匹配 7. 解说与原片穿插比例控制在7:3，关键情绪点保留原片原声 8. 严禁跳脱剧情发展顺序，所有描述必须符合“先发生A，再发生B，A导致B”的逻辑 -9. 强化流程感，让观众清晰感知剧情推进的先后顺序""" +9. 强化流程感，让观众清晰感知剧情推进的先后顺序 +10. 可根据解说内容需要拆分原时间片段（如将10秒拆分为两个5秒），但必须保持时间连续性 +11. **确保每个解说片段的时间戳都能在原始字幕中找到对应的时间范围**""" diff --git a/docs/short_drama_narration_optimization.md b/docs/short_drama_narration_optimization.md new file mode 100644 index 0000000..fa66ecc --- /dev/null +++ b/docs/short_drama_narration_optimization.md @@ -0,0 +1,202 @@ +# 短剧解说功能优化说明 + +## 概述 + +本次优化解决了短剧解说功能中原始字幕信息缺失的问题，确保生成的解说文案与视频时间戳正确匹配。 + +## 问题分析 + +### 原始问题 +1. **参数化调用错误**：`SubtitleAnalyzer` 在获取 `PlotAnalysisPrompt` 时传入空参数字典，导致模板中的占位符无法被正确替换 +2. **数据传递链断裂**：解说脚本生成阶段无法直接访问原始字幕的时间戳信息 +3. **时间戳信息丢失**：生成的解说文案与视频画面时间戳不匹配 + +### 根本原因 +- 提示词模板期望参数化方式接收字幕内容，但实际使用了简单的字符串拼接 +- 解说脚本生成时只能访问剧情分析结果，无法获取原始字幕的准确时间戳 + +## 解决方案 + +### 1. 修复参数化调用问题 + +**修改文件**: `app/services/SDE/short_drama_explanation.py` + +**修改内容**: +```python +# 修改前 +self.prompt_template = PromptManager.get_prompt( + category="short_drama_narration", + name="plot_analysis", + parameters={} # 空参数字典 +) +prompt = f"{self.prompt_template}\n\n{subtitle_content}" # 字符串拼接 + +# 修改后 +if self.custom_prompt: + prompt = f"{self.custom_prompt}\n\n{subtitle_content}" +else: + prompt = PromptManager.get_prompt( + category="short_drama_narration", + name="plot_analysis", + parameters={"subtitle_content": subtitle_content} # 正确传入参数 + ) +``` + +### 2. 增强解说脚本生成的数据访问 + +**修改文件**: `app/services/prompts/short_drama_narration/script_generation.py` + +**修改内容**: +```python +# 添加 subtitle_content 参数支持 +parameters=["drama_name", "plot_analysis", "subtitle_content"] + +# 优化提示词模板，添加原始字幕信息 +template = """ +下面中的内容是短剧的剧情概述： + +${plot_analysis} + + +下面中的内容是短剧的原始字幕（包含准确的时间戳信息）： + +${subtitle_content} + + +重要要求： +6. **时间戳必须严格基于中的原始时间戳**，确保与视频画面精确匹配 +11. **确保每个解说片段的时间戳都能在原始字幕中找到对应的时间范围** +""" +``` + +### 3. 更新方法签名和调用 + +**修改内容**: +```python +# 方法签名更新 +def generate_narration_script( + self, + short_name: str, + plot_analysis: str, + subtitle_content: str = "", # 新增参数 + temperature: float = 0.7 +) -> Dict[str, Any]: + +# 调用时传入原始字幕内容 +prompt = PromptManager.get_prompt( + category="short_drama_narration", + name="script_generation", + parameters={ + "drama_name": short_name, + "plot_analysis": plot_analysis, + "subtitle_content": subtitle_content # 传入原始字幕 + } +) +``` + +## 使用方法 + +### 基本用法 + +```python +from app.services.SDE.short_drama_explanation import analyze_subtitle, generate_narration_script + +# 1. 分析字幕 +analysis_result = analyze_subtitle( + subtitle_file_path="path/to/subtitle.srt", + api_key="your_api_key", + model="your_model", + base_url="your_base_url" +) + +# 2. 读取原始字幕内容 +with open("path/to/subtitle.srt", 'r', encoding='utf-8') as f: + subtitle_content = f.read() + +# 3. 生成解说脚本（现在包含原始字幕信息） +narration_result = generate_narration_script( + short_name="短剧名称", + plot_analysis=analysis_result["analysis"], + subtitle_content=subtitle_content, # 传入原始字幕内容 + api_key="your_api_key", + model="your_model", + base_url="your_base_url" +) +``` + +### 完整示例 + +```python +# 完整的短剧解说生成流程 +subtitle_path = "path/to/your/subtitle.srt" + +# 步骤1：分析字幕 +analysis_result = analyze_subtitle( + subtitle_file_path=subtitle_path, + api_key="your_api_key", + model="gemini-2.0-flash", + base_url="https://api.narratoai.cn/v1/chat/completions", + save_result=True +) + +if analysis_result["status"] == "success": + # 步骤2：读取原始字幕内容 + with open(subtitle_path, 'r', encoding='utf-8') as f: + subtitle_content = f.read() + + # 步骤3：生成解说脚本 + narration_result = generate_narration_script( + short_name="我的短剧", + plot_analysis=analysis_result["analysis"], + subtitle_content=subtitle_content, # 关键：传入原始字幕 + api_key="your_api_key", + model="gemini-2.0-flash", + base_url="https://api.narratoai.cn/v1/chat/completions", + save_result=True + ) + + if narration_result["status"] == "success": + print("解说脚本生成成功！") + print(narration_result["narration_script"]) +``` + +## 优化效果 + +### 修改前 +- ❌ 字幕内容无法正确嵌入提示词 +- ❌ 解说脚本生成时缺少原始时间戳信息 +- ❌ 生成的时间戳可能不准确或缺失 + +### 修改后 +- ✅ 字幕内容正确嵌入到剧情分析提示词中 +- ✅ 解说脚本生成时可访问完整的原始字幕信息 +- ✅ 生成的解说文案时间戳与视频画面精确匹配 +- ✅ 保持时间连续性和逻辑顺序 +- ✅ 支持时间片段的合理拆分 + +## 测试验证 + +运行测试脚本验证修改效果： + +```bash +python3 test_short_drama_narration.py +``` + +测试覆盖： +1. ✅ 剧情分析提示词参数化功能 +2. ✅ 解说脚本生成提示词参数化功能 +3. ✅ SubtitleAnalyzer集成功能 + +## 注意事项 + +1. **向后兼容性**：修改保持了原有API的向后兼容性 +2. **参数传递**：确保在调用 `generate_narration_script` 时传入 `subtitle_content` 参数 +3. **时间戳准确性**：生成的解说文案时间戳现在严格基于原始字幕 +4. **模块化设计**：保持了提示词管理系统的模块化架构 + +## 相关文件 + +- `app/services/SDE/short_drama_explanation.py` - 主要功能实现 +- `app/services/prompts/short_drama_narration/plot_analysis.py` - 剧情分析提示词 +- `app/services/prompts/short_drama_narration/script_generation.py` - 解说脚本生成提示词 +- `test_short_drama_narration.py` - 测试脚本 diff --git a/docs/webui_bug_fix_summary.md b/docs/webui_bug_fix_summary.md new file mode 100644 index 0000000..a1c6ada --- /dev/null +++ b/docs/webui_bug_fix_summary.md @@ -0,0 +1,170 @@ +# WebUI短剧解说功能Bug修复总结 + +## 问题描述 + +在运行WebUI的短剧解说功能时，出现以下错误： + +``` +2025-07-11 22:15:29 | ERROR | "./app/services/prompts/manager.py:59": get_prompt - 提示词渲染失败: short_drama_narration.script_generation - 模板渲染失败 'script_generation': 缺少必需参数 (缺少参数: subtitle_content) +``` + +## 根本原因 + +在之前的优化中，我们修改了 `ScriptGenerationPrompt` 类，添加了 `subtitle_content` 作为必需参数，但是在 `app/services/llm/migration_adapter.py` 中的 `SubtitleAnalyzerAdapter.generate_narration_script` 方法没有相应更新，导致调用提示词时缺少必需的参数。 + +## 修复内容 + +### 1. 修复 migration_adapter.py + +**文件**: `app/services/llm/migration_adapter.py` + +**修改内容**: +```python +# 修改前 +def generate_narration_script(self, short_name: str, plot_analysis: str, temperature: float = 0.7) -> Dict[str, Any]: + +# 修改后 +def generate_narration_script(self, short_name: str, plot_analysis: str, subtitle_content: str = "", temperature: float = 0.7) -> Dict[str, Any]: +``` + +**参数传递修复**: +```python +# 修改前 +prompt = PromptManager.get_prompt( + category="short_drama_narration", + name="script_generation", + parameters={ + "drama_name": short_name, + "plot_analysis": plot_analysis + } +) + +# 修改后 +prompt = PromptManager.get_prompt( + category="short_drama_narration", + name="script_generation", + parameters={ + "drama_name": short_name, + "plot_analysis": plot_analysis, + "subtitle_content": subtitle_content # 添加缺失的参数 + } +) +``` + +### 2. 修复 WebUI 调用代码 + +**文件**: `webui/tools/generate_short_summary.py` + +**修改内容**: + +1. **确保字幕内容在所有情况下都可用**: +```python +# 修改前：字幕内容只在新LLM服务架构中读取 +try: + analyzer = SubtitleAnalyzerAdapter(...) + with open(subtitle_path, 'r', encoding='utf-8') as f: + subtitle_content = f.read() + analysis_result = analyzer.analyze_subtitle(subtitle_content) +except Exception as e: + # 回退时没有subtitle_content变量 + +# 修改后：无论使用哪种实现都先读取字幕内容 +with open(subtitle_path, 'r', encoding='utf-8') as f: + subtitle_content = f.read() + +try: + analyzer = SubtitleAnalyzerAdapter(...) + analysis_result = analyzer.analyze_subtitle(subtitle_content) +except Exception as e: + # 回退时subtitle_content变量仍然可用 +``` + +2. **修复新LLM服务架构的调用**: +```python +# 修改前 +narration_result = analyzer.generate_narration_script( + short_name=video_theme, + plot_analysis=analysis_result["analysis"], + temperature=temperature +) + +# 修改后 +narration_result = analyzer.generate_narration_script( + short_name=video_theme, + plot_analysis=analysis_result["analysis"], + subtitle_content=subtitle_content, # 添加字幕内容参数 + temperature=temperature +) +``` + +3. **修复回退到旧实现的调用**: +```python +# 修改前 +narration_result = generate_narration_script( + short_name=video_theme, + plot_analysis=analysis_result["analysis"], + api_key=text_api_key, + model=text_model, + base_url=text_base_url, + save_result=True, + temperature=temperature, + provider=text_provider +) + +# 修改后 +narration_result = generate_narration_script( + short_name=video_theme, + plot_analysis=analysis_result["analysis"], + subtitle_content=subtitle_content, # 添加字幕内容参数 + api_key=text_api_key, + model=text_model, + base_url=text_base_url, + save_result=True, + temperature=temperature, + provider=text_provider +) +``` + +## 测试验证 + +创建并运行了测试脚本，验证了以下内容： + +1. ✅ 提示词参数化功能正常 +2. ✅ 所有必需参数都正确传递 +3. ✅ 方法签名包含所有必需参数 +4. ✅ 字幕内容正确嵌入到提示词中 + +## 修复效果 + +**修复前**: +- ❌ WebUI运行时出现"缺少必需参数"错误 +- ❌ 无法生成解说脚本 +- ❌ 用户体验中断 + +**修复后**: +- ✅ WebUI正常运行，无参数错误 +- ✅ 解说脚本生成功能正常 +- ✅ 原始字幕内容正确传递到提示词 +- ✅ 生成的解说文案基于准确的时间戳信息 + +## 相关文件 + +- `app/services/llm/migration_adapter.py` - 修复适配器方法签名和参数传递 +- `webui/tools/generate_short_summary.py` - 修复WebUI调用代码 +- `app/services/prompts/short_drama_narration/script_generation.py` - 提示词模板（之前已优化） + +## 注意事项 + +1. **向后兼容性**: 修改保持了API的向后兼容性，`subtitle_content` 参数有默认值 +2. **错误处理**: 确保在所有代码路径中都能获取到字幕内容 +3. **一致性**: 新旧实现都使用相同的参数传递方式 + +## 总结 + +这次修复解决了WebUI中短剧解说功能的关键bug，确保了： +- 提示词系统的参数完整性 +- WebUI功能的正常运行 +- 用户体验的连续性 +- 代码的健壮性和一致性 + +现在用户可以正常使用WebUI的短剧解说功能，生成基于准确时间戳的高质量解说文案。 diff --git a/webui/tools/generate_short_summary.py b/webui/tools/generate_short_summary.py index dc972af..ddd34cc 100644 --- a/webui/tools/generate_short_summary.py +++ b/webui/tools/generate_short_summary.py @@ -172,15 +172,15 @@ def generate_script_short_sunmmary(params, subtitle_path, video_theme, temperatu text_model = config.app.get(f'text_{text_provider}_model_name') text_base_url = config.app.get(f'text_{text_provider}_base_url') + # 读取字幕文件内容（无论使用哪种实现都需要） + with open(subtitle_path, 'r', encoding='utf-8') as f: + subtitle_content = f.read() + try: # 优先使用新的LLM服务架构 logger.info("使用新的LLM服务架构进行字幕分析") analyzer = SubtitleAnalyzerAdapter(text_api_key, text_model, text_base_url, text_provider) - # 读取字幕文件 - with open(subtitle_path, 'r', encoding='utf-8') as f: - subtitle_content = f.read() - analysis_result = analyzer.analyze_subtitle(subtitle_content) except Exception as e: @@ -209,6 +209,7 @@ def generate_script_short_sunmmary(params, subtitle_path, video_theme, temperatu narration_result = analyzer.generate_narration_script( short_name=video_theme, plot_analysis=analysis_result["analysis"], + subtitle_content=subtitle_content, # 传递原始字幕内容 temperature=temperature ) except Exception as e: @@ -217,6 +218,7 @@ def generate_script_short_sunmmary(params, subtitle_path, video_theme, temperatu narration_result = generate_narration_script( short_name=video_theme, plot_analysis=analysis_result["analysis"], + subtitle_content=subtitle_content, # 传递原始字幕内容 api_key=text_api_key, model=text_model, base_url=text_base_url,