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6.2 KiB
Python
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Python
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#!/usr/bin/env python3
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# -*- coding: utf-8 -*-
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"""
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导演编辑提示词生成器
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整合OCR字幕和Whisper口播时间轴，生成专业视频脚本
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"""
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def generate_director_prompt(ocr_timeline, whisper_timeline, video_info=None):
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"""
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生成导演编辑提示词
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Args:
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ocr_timeline: OCR字幕时间轴数据
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whisper_timeline: Whisper口播时间轴数据
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video_info: 视频基本信息（可选）
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Returns:
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str: 导演编辑提示词
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"""
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prompt = f"""
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# 导演编辑任务：视频脚本整合与优化
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## 任务背景
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您是一位经验丰富的视频导演和编辑，需要基于以下两个时间轴数据，为视频创作一个完整、流畅的脚本。
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## 输入数据
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### OCR字幕时间轴（视觉文字内容）
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{ocr_timeline}
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### Whisper口播时间轴（音频内容）
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{whisper_timeline}
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{video_info if video_info else ""}
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## 导演编辑要求
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### 1. 内容整合策略
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- **时间同步**：将OCR字幕与Whisper口播按时间轴精确对齐
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- **内容互补**：识别字幕与口播的重复、补充和差异部分
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- **信息完整性**：确保重要信息不遗漏，避免重复冗余
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### 2. 脚本结构设计
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- **开场设计**：基于前3秒内容设计引人入胜的开场
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- **节奏控制**：根据时间轴密度调整内容节奏
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- **高潮设置**：识别关键信息点，设计内容高潮
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- **结尾收束**：基于最后内容设计有力结尾
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### 3. 语言风格优化
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- **口语化处理**：将OCR识别文字转换为自然口语表达
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- **情感表达**：根据内容调整语调、语速和情感色彩
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- **文化适配**：考虑目标受众，调整表达方式
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### 4. 视觉与音频协调
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- **字幕时机**：优化字幕出现时机，与音频节奏配合
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- **重点突出**：识别关键信息，在脚本中重点标注
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- **转场设计**：设计自然的内容转场和过渡
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## 输出格式要求
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请按以下格式输出脚本：
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### 完整脚本
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```
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[时间戳] [角色/场景] [内容]
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```
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### 脚本分析
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- **内容概览**：简要总结视频核心内容
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- **关键信息点**：列出3-5个最重要的信息
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- **目标受众**：分析适合的观众群体
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- **传播建议**：提供传播和推广建议
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### 技术参数
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- **总时长**：基于时间轴计算
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- **内容密度**：评估信息密度是否合适
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- **节奏分析**：分析内容节奏变化
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## 创作原则
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1. **真实性**：保持原始内容的真实性，不添加虚构信息
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2. **流畅性**：确保脚本逻辑清晰，表达流畅
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3. **吸引力**：增强内容的吸引力和传播性
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4. **专业性**：体现专业导演的编辑水平
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请基于以上要求，创作一个完整、专业的视频脚本。
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"""
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return prompt
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def format_timeline_for_prompt(timeline_data, timeline_type):
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"""
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格式化时间轴数据用于提示词
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Args:
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timeline_data: 时间轴数据
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timeline_type: 时间轴类型 ("OCR" 或 "Whisper")
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Returns:
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str: 格式化的时间轴文本
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"""
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if timeline_type == "OCR":
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formatted = "OCR字幕识别结果：\n"
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for entry in timeline_data:
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timestamp = entry.get('timestamp', 0)
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contents = entry.get('contents', [])
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formatted += f"时间点 {timestamp:.2f}s:\n"
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for content in contents:
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text = content.get('text', '')
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bbox = content.get('bbox', [])
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formatted += f" - 文字: '{text}'\n"
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if bbox:
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formatted += f" 位置: {bbox}\n"
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formatted += "\n"
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elif timeline_type == "Whisper":
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formatted = "Whisper语音识别结果：\n"
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for i, entry in enumerate(timeline_data):
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start_time = entry.get('start', 0)
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end_time = entry.get('end', 0)
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text = entry.get('text', '')
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formatted += f" id:{i}, start:{start_time:.2f}, end:{end_time:.2f}, text:{text}\n"
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return formatted
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def create_video_script_prompt(ocr_json_path, whisper_data=None):
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"""
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|
创建完整的视频脚本提示词
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Args:
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ocr_json_path: OCR JSON文件路径
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whisper_data: Whisper识别数据（可选）
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Returns:
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str: 完整的导演编辑提示词
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"""
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# 读取OCR数据
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from pre_data_1 import read_json_file, format_ocr_json
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ocr_data = read_json_file(ocr_json_path)
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if not ocr_data:
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return "错误：无法读取OCR数据文件"
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# 格式化OCR时间轴
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_, subtitle_array = format_ocr_json(ocr_data)
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ocr_timeline = format_timeline_for_prompt(subtitle_array, "OCR")
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# 格式化Whisper时间轴（如果有）
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whisper_timeline = ""
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if whisper_data:
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whisper_timeline = format_timeline_for_prompt(whisper_data, "Whisper")
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else:
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whisper_timeline = "（暂无Whisper数据）"
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# 视频基本信息
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video_info = f"""
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### 视频基本信息
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- 文件路径: {ocr_json_path}
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- OCR引擎: {ocr_data.get('ocr_engine', 'Unknown')}
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- 视频时长: {ocr_data.get('duration', 0):.2f}秒
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- 视频分辨率: {ocr_data.get('frame_width', 0)}x{ocr_data.get('frame_height', 0)}
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- 视频帧率: {ocr_data.get('fps', 0):.2f}FPS
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"""
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# 生成导演提示词
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prompt = generate_director_prompt(ocr_timeline, whisper_timeline, video_info)
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return prompt
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# 示例使用
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if __name__ == "__main__":
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# 示例Whisper数据（实际使用时应该从文件读取）
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example_whisper_data = [
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{"start": 0.00, "end": 1.80, "text": "潑水街不只有云南"},
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{"start": 1.80, "end": 3.56, "text": "老窝更远更传统"},
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{"start": 3.56, "end": 5.64, "text": "快来接触这份湿身快乐"},
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|
# ... 更多数据
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]
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# 生成提示词
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prompt = create_video_script_prompt(
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"/root/autodl-tmp/new_cnocr/老挝泼水节_subtitles.json",
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example_whisper_data
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)
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# 保存提示词到文件
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import os
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output_path = "/root/autodl-tmp/new_cnocr/director_prompt.txt"
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with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
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f.write(prompt)
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print(f"导演编辑提示词已保存到: {output_path}")
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print("\n提示词预览（前500字符）:")
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print(prompt[:500] + "...")
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