video_translation/README_CLI.md

# VideoLingo 命令行版本使用说明

本文档介绍如何使用 VideoLingo 的命令行版本（`run.py`），无需图形界面即可处理视频。

## 快速开始

### 1. 基本使用

编辑 `run.py` 文件中的参数：

```python
# 在 main() 函数中修改这些参数
INPUT_VIDEO_PATH = "path/to/your/video.mp4"  # 您的视频路径
OUTPUT_DIR = "output"                        # 输出目录
INCLUDE_DUBBING = True                       # 是否包含配音
```

然后运行：

```bash
python run.py
```

### 2. 使用 VideoLingoProcessor 类

```python
from run import VideoLingoProcessor

# 创建处理器实例
processor = VideoLingoProcessor(
    input_path="my_video.mp4",
    output_dir="my_output"
)

# 执行完整处理（字幕 + 配音）
processor.process_all(include_dubbing=True)

# 或者只生成字幕
processor.process_all(include_dubbing=False)
```

## 核心功能

### VideoLingoProcessor 类

主要的处理器类，提供以下方法：

#### 初始化参数

- `input_path`: 输入视频文件路径（必需）
- `output_dir`: 输出目录路径（默认 "output"）

#### 主要方法

- `process_all(include_dubbing=True)`: 执行完整处理流程
- `process_subtitles()`: 只处理字幕生成
- `process_dubbing()`: 只处理配音生成（需要先生成字幕）
- `cleanup_files()`: 清理临时文件
- `delete_dubbing_files()`: 删除配音相关文件

## 配置参数

### 修改配置文件

您可以直接编辑 `config.yaml` 文件，或在代码中使用 `update_key()` 函数：

```python
from core.utils.config_utils import update_key

# 修改目标语言
update_key("target_language", "简体中文")

# 修改 TTS 方法
update_key("tts_method", "azure_tts")

# 禁用字幕烧录
update_key("burn_subtitles", False)
```

### 常用配置项

| 配置项 | 描述 | 示例值 |
|--------|------|--------|
| `target_language` | 目标翻译语言 | `"简体中文"`, `"English"` |
| `tts_method` | TTS 方法 | `"azure_tts"`, `"edge_tts"`, `"openai_tts"` |
| `burn_subtitles` | 是否烧录字幕到视频 | `true`, `false` |
| `whisper.model` | Whisper 模型 | `"large-v3"`, `"medium"` |
| `whisper.language` | 原始语言 | `"en"`, `"zh"`, `"ja"` |

## 使用示例

### 示例 1: 基础字幕生成

```python
from run import VideoLingoProcessor

processor = VideoLingoProcessor(
    input_path="english_video.mp4",
    output_dir="chinese_subtitles"
)

# 只生成字幕，不配音
processor.process_all(include_dubbing=False)
```

### 示例 2: 完整处理（字幕+配音）

```python
from run import VideoLingoProcessor

processor = VideoLingoProcessor(
    input_path="english_video.mp4",
    output_dir="full_output"
)

# 生成字幕和配音
processor.process_all(include_dubbing=True)
```

### 示例 3: 自定义配置

```python
from run import VideoLingoProcessor
from core.utils.config_utils import update_key

# 自定义配置
update_key("target_language", "日本語")
update_key("tts_method", "edge_tts")
update_key("whisper.model", "large-v3")

processor = VideoLingoProcessor(
    input_path="english_video.mp4",
    output_dir="japanese_output"
)

processor.process_all(include_dubbing=True)
```

### 示例 4: 分步处理

```python
from run import VideoLingoProcessor

processor = VideoLingoProcessor(
    input_path="video.mp4",
    output_dir="output"
)

# 设置视频文件
processor.setup_video_file()

# 步骤 1: 生成字幕
if processor.process_subtitles():
    print("字幕生成成功!")
    
    # 步骤 2: 生成配音
    if processor.process_dubbing():
        print("配音生成成功!")
```

## 输出文件

处理完成后，输出目录将包含：

- `output_sub.mp4`: 带字幕的视频（如果启用字幕烧录）
- `output_dub.mp4`: 带配音的视频（如果执行了配音处理）
- `*.srt` 文件: 字幕文件
- `dub.wav`: 配音音频文件
- `log/` 目录: 处理日志和中间文件

## 错误处理

脚本包含基本的错误处理：

- 输入文件不存在时会报错
- 处理失败时会显示错误信息
- 每个步骤都有独立的错误捕获

## 注意事项

1. **输入文件格式**: 支持常见视频格式（mp4, mov, avi, mkv 等）
2. **API 密钥**: 确保在 `config.yaml` 中正确配置了所需的 API 密钥
3. **硬件要求**: 
   - GPU 推荐（用于 Whisper 和 TTS）
   - 足够的磁盘空间存储中间文件
4. **网络要求**: 某些 TTS 服务需要网络连接

## 疑难解答

### 常见问题

1. **模块导入错误**: 确保在 VideoLingo 项目根目录下运行脚本
2. **API 调用失败**: 检查 API 密钥和网络连接
3. **内存不足**: 对于大文件，考虑使用较小的 Whisper 模型

### 日志查看

处理过程中的详细日志保存在 `output/log/` 目录中，可以查看具体的错误信息。

---

更多信息请参考项目主页和原版 Streamlit 界面的说明。