代码实操，你也能上手实现大火的GPT视频解说
你可能已经看过最近大火的一个视频，一个用GPT-4V解析梅西的进球的视频。这个视频展示了GPTs的强大能力，它可以识别视频中的每一帧的内容，并生成相应的文字描述，然后用TTS API来将文字转换为语音，最后合成一个包含视频和语音解说的文件。这个功能可以用于多种场景，比如教育，娱乐，新闻，等等。
那么，你想知道这个视频是如何制作的吗？你想自己也尝试用GPT来解说你喜欢的视频吗？如果是的话，那么你来对地方了。在本教程中，我将带你一步一步地学习如何用GPT实现实时解说视频的功能。你不需要有任何编程经验，只需要跟着我做就可以了。你准备好了吗？那么，让我们开始吧。
实现步骤拆解
在本教程中，我们将使用GPT的视觉能力和TTS API来处理和解说一个视频。我们将使用一个简单的例子，一个关于猫的视频，来展示如何用GPT来生成视频的文字描述，以及如何用TTS API来将文字转换为语音。我们将使用python语言和OpenAI的SDK来实现这个功能。
我们的目标是创建一个GPT，它可以接收一个视频文件作为输入，然后输出一个包含视频的文字描述和语音解说的文件。我们将按照以下步骤来实现这个目标：
- 导入所需的库和模块
- 加载视频文件并将其分割为帧
- 使用GPT-4V的视觉能力来生成每一帧的文字描述
- 使用TTS API来将文字描述转换为语音
- 将语音和视频合成为一个文件并保存
下面，我们将逐步介绍每一个步骤的具体实现。
视频文件解析
第一步，导入所需的库和模块。我们需要使用OpenAI的SDK来调用GPT和TTS API，以及一些其他的库来处理视频和语音。我们可以用pip命令来安装这些库，然后用import语句来导入它们。代码如下：
# 安装依赖包
pip install openai soundfile opencv-python moviepy
# 导入所需的库和模块
# 导入所需的库和模块
from openai import OpenAI
import cv2 # 用于处理视频
import numpy as np # 用于处理数组
import soundfile as sf # 用于处理语音
import moviepy.editor as mpe # 用于合成视频和语音
import base64 # 用于图片编码
第二步，加载视频文件并将其分割为帧。我们需要将视频文件读取到内存中，然后用cv2库的函数来将其分割为一系列的图片，每一张图片代表视频中的一帧。我们可以用一个循环来遍历视频中的每一帧，然后将其保存到一个列表中。代码如下：
# 读取视频文件
video = cv2.VideoCapture("wolf.mp4")
# 定义一个空列表，用于存储视频中的每一帧
frames = []
# 循环遍历视频中的每一帧
while video.isOpened():
success, frame = video.read()
if not success:
break
_, buffer = cv2.imencode(".jpg", frame)
frames.append(base64.b64encode(buffer).decode("utf-8"))
# 释放视频资源
video.release()
print(len(frames), "frames read.")
逐帧识别以及TTS转换
第三步，使用GPT的视觉能力来生成每一帧的文字描述。我们需要使用OpenAI的SDK来调用GPT，给它提供一些指令和知识，让它可以识别视频中的每一帧的内容，并生成相应的文字描述。我们可以用一个循环来遍历列表中的每一帧，然后用cv2库的函数来将其转换为字节流，然后用openai库的函数来将其发送给GPT，然后接收返回的文字描述。代码如下：
# 设置OpenAI的API密钥
client = OpenAI()
client.api_key = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
# 定义一个空列表，用于存储每一帧的文字描述
descriptions = []
# 逐帧文字描述
for frame in frames:
PROMPT_MESSAGES = [
{
"role": "user",
"content": [
"Describe what is happening in the image in one sentence.",#输入的指令
*map(lambda x: {"image": x, "resize": 768}, frame),#输入的图片
],
},
]
params = {
"model": "gpt-4-vision-preview",#使用vision模型
"messages": PROMPT_MESSAGES,
"max_tokens": 200,
}
result = client.chat.completions.create(**params)
print(result.choices[0].message.content)
# 记录每一帧的描述
descriptions.append(result.choices[0].message.content)
好的，我们继续。
第四步，使用TTS API来将文字描述转换为语音。我们需要使用OpenAI的SDK来调用TTS API，给它提供每一帧的文字描述，让它生成相应的语音。我们可以用一个循环来遍历列表中的每一帧的文字描述，然后用openai库的函数来将其发送给TTS API，然后接收返回的语音数据。代码如下：
# 定义一个空列表，用于存储每一帧的语音数据
voices = []
# 循环遍历列表中的每一帧的文字描述
for description in descriptions:
# 调用TTS API，给它提供文字描述，让它生成语音
response = client.audio.speech.create(
input=description, # 输入的文字
model="tts-1",
voice="alloy"
)
# 获取返回的语音数据
voice = response.iter_bytes()
# 将语音数据添加到列表中
voices.append(voice)
视频合成
第五步，将语音和视频合成为一个文件并保存。我们需要使用mpe库的函数来将列表中的每一帧的语音数据和视频数据合成为一个文件，并保存到本地。我们可以用一个循环来遍历列表中的每一帧的语音数据，然后用sf库的函数来将其写入到一个wav文件中，然后用mpe库的函数来将该wav文件和视频文件合并为一个mp4文件。代码如下：
# 定义一个空列表，用于存储每一帧的语音时长
durations = []
# 循环遍历列表中的每一帧的语音数据
for voice in voices:
# 将语音数据写入到一个临时的wav文件中
sf.write("temp.wav", voice, 16000)
# 获取该wav文件的时长
duration = mpe.AudioFileClip("temp.wav").duration
# 将时长添加到列表中
durations.append(duration)
# 计算视频的总时长
total_duration = sum(durations)
# 创建一个空的视频剪辑对象
video_clip = mpe.VideoFileClip("wolf.mp4")
# 创建一个空的音频剪辑对象
audio_clip = mpe.AudioFileClip("temp.wav")
# 循环遍历列表中的每一帧的语音数据
for i, voice in enumerate(voices):
# 将语音数据写入到一个临时的wav文件中
sf.write("temp.wav", voice, 16000)
# 创建一个音频剪辑对象，根据对应的时长和位置来设置
voice_clip = mpe.AudioFileClip("temp.wav").set_duration(durations[i]).set_start(sum(durations[:i]))
# 将音频剪辑对象添加到空的音频剪辑对象中
audio_clip = mpe.CompositeAudioClip([audio_clip, voice_clip])
# 将音频剪辑对象和视频剪辑对象合并为一个视频剪辑对象
final_clip = video_clip.set_audio(audio_clip)
# 将视频剪辑对象写入到一个mp4文件中并保存
final_clip.write_videofile("wolf_with_voice.mp4")
视频可移步原文观看代码实操，你也能上手实现大火的GPT视频解说
至此，我们已经完成了用GPT4V实现实时解说视频的功能的教程。你可以在看到最终的效果。你可以尝试用不同的视频文件和不同的指令和知识来让它为你提供更多的语音服务。希望你喜欢这个教程，谢谢你的阅读。。如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言，我们会尽快回复你。谢谢你的阅读，下次再见。