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# VideoLingo 命令行版本使用说明
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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。
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## 快速开始
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### 1. 基本使用
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编辑 `run.py` 文件中的参数：
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```python
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# 在 main() 函数中修改这些参数
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INPUT_VIDEO_PATH = "path/to/your/video.mp4" # 您的视频路径
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OUTPUT_DIR = "output" # 输出目录
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INCLUDE_DUBBING = True # 是否包含配音
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```
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然后运行：
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```bash
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python run.py
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```
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### 2. 使用 VideoLingoProcessor 类
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```python
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from run import VideoLingoProcessor
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# 创建处理器实例
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processor = VideoLingoProcessor(
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input_path="my_video.mp4",
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output_dir="my_output"
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)
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# 执行完整处理（字幕 + 配音）
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processor.process_all(include_dubbing=True)
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# 或者只生成字幕
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processor.process_all(include_dubbing=False)
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```
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## 核心功能
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### VideoLingoProcessor 类
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主要的处理器类，提供以下方法：
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#### 初始化参数
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- `input_path`: 输入视频文件路径（必需）
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- `output_dir`: 输出目录路径（默认 "output"）
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#### 主要方法
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- `process_all(include_dubbing=True)`: 执行完整处理流程
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- `process_subtitles()`: 只处理字幕生成
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- `process_dubbing()`: 只处理配音生成（需要先生成字幕）
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- `cleanup_files()`: 清理临时文件
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- `delete_dubbing_files()`: 删除配音相关文件
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## 配置参数
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### 修改配置文件
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您可以直接编辑 `config.yaml` 文件，或在代码中使用 `update_key()` 函数：
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```python
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from core.utils.config_utils import update_key
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# 修改目标语言
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update_key("target_language", "简体中文")
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# 修改 TTS 方法
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update_key("tts_method", "azure_tts")
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# 禁用字幕烧录
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update_key("burn_subtitles", False)
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```
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### 常用配置项
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| 配置项 | 描述 | 示例值 |
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|--------|------|--------|
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| `target_language` | 目标翻译语言 | `"简体中文"`, `"English"` |
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| `tts_method` | TTS 方法 | `"azure_tts"`, `"edge_tts"`, `"openai_tts"` |
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| `burn_subtitles` | 是否烧录字幕到视频 | `true`, `false` |
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| `whisper.model` | Whisper 模型 | `"large-v3"`, `"medium"` |
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| `whisper.language` | 原始语言 | `"en"`, `"zh"`, `"ja"` |
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## 使用示例
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### 示例 1: 基础字幕生成
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```python
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from run import VideoLingoProcessor
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processor = VideoLingoProcessor(
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input_path="english_video.mp4",
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output_dir="chinese_subtitles"
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)
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# 只生成字幕，不配音
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processor.process_all(include_dubbing=False)
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```
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### 示例 2: 完整处理（字幕+配音）
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```python
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from run import VideoLingoProcessor
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processor = VideoLingoProcessor(
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input_path="english_video.mp4",
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output_dir="full_output"
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)
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# 生成字幕和配音
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processor.process_all(include_dubbing=True)
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```
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### 示例 3: 自定义配置
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```python
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from run import VideoLingoProcessor
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from core.utils.config_utils import update_key
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# 自定义配置
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update_key("target_language", "日本語")
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update_key("tts_method", "edge_tts")
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update_key("whisper.model", "large-v3")
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processor = VideoLingoProcessor(
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input_path="english_video.mp4",
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output_dir="japanese_output"
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)
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processor.process_all(include_dubbing=True)
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```
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### 示例 4: 分步处理
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```python
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from run import VideoLingoProcessor
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processor = VideoLingoProcessor(
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input_path="video.mp4",
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output_dir="output"
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)
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# 设置视频文件
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processor.setup_video_file()
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# 步骤 1: 生成字幕
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if processor.process_subtitles():
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print("字幕生成成功!")
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# 步骤 2: 生成配音
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if processor.process_dubbing():
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print("配音生成成功!")
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```
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## 输出文件
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处理完成后，输出目录将包含：
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- `output_sub.mp4`: 带字幕的视频（如果启用字幕烧录）
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- `output_dub.mp4`: 带配音的视频（如果执行了配音处理）
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- `*.srt` 文件: 字幕文件
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- `dub.wav`: 配音音频文件
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- `log/` 目录: 处理日志和中间文件
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## 错误处理
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脚本包含基本的错误处理：
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- 输入文件不存在时会报错
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- 处理失败时会显示错误信息
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- 每个步骤都有独立的错误捕获
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## 注意事项
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1. **输入文件格式**: 支持常见视频格式（mp4, mov, avi, mkv 等）
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2. **API 密钥**: 确保在 `config.yaml` 中正确配置了所需的 API 密钥
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3. **硬件要求**:
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- GPU 推荐（用于 Whisper 和 TTS）
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- 足够的磁盘空间存储中间文件
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4. **网络要求**: 某些 TTS 服务需要网络连接
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## 疑难解答
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### 常见问题
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1. **模块导入错误**: 确保在 VideoLingo 项目根目录下运行脚本
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2. **API 调用失败**: 检查 API 密钥和网络连接
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3. **内存不足**: 对于大文件，考虑使用较小的 Whisper 模型
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### 日志查看
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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。
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更多信息请参考项目主页和原版 Streamlit 界面的说明。
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