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影视解说克隆

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# 影视解说克隆软件

影视解说克隆软件是一款面向影视解说创作者的自动化视频生产工具。软件可以参考已有解说视频的结构与节奏，自动完成参考视频解析、解说文案切分、原片镜头拆分、画面匹配、仿稿改写、时间轴生成以及成片导出等流程，帮助创作者更高效地制作同类型影视解说内容。

本项目适合用于影视解说二创、剪辑流程自动化、文案与画面匹配测试，以及本地化视频生成工作流搭建。通过前后端结合的桌面应用形式，用户可以在可视化界面中配置素材、启动生成任务并查看处理日志。

## 软件版下载

飞书下载入口：[点击下载](https://my.feishu.cn/wiki/NI0qwbHftith0kkxhHJcjGlJnRc?from=from_copylink)

## 项目说明

这是独立的影视解说克隆子项目。当前已实现以下流水线步骤：

1. `1_reference_analyzer` 参考视频解析
2. `2_narration_segmenter` 解说段落切分
3. `3_movie_shot_parser` 原电影镜头拆分
4. `4_visual_alignment_engine` 画面定位
5. `5_script_visual_binder` 解说画面绑定
5.1. `5.1_movie_subtitle_filler` 原片字幕补充
5.2. `5.2_audio_role_classifier` 原声判定
6. `6_rewrite_engine` 仿稿
7. `7_timeline_composer` 生成新视频脚本时间轴
8. `8_generate_video` 生成剪映草稿 / 直接生成视频

## 环境

```powershell
cd .\movie-recap-clone
.\setup_venv.ps1 -TorchWheel cu128
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
```

如本机 CUDA/PyTorch 版本不匹配，可改用 `-TorchWheel cu124`、`-TorchWheel cu121` 或 `-TorchWheel cpu`。
**RTX 50 系列（Blackwell，sm_120）必须使用 `cu128`**，否则 PyTorch 会报 GPU 不兼容警告且无法使用 CUDA。
镜头分割会优先使用 `model\transnetv2-weights\transnetv2-pytorch-weights.pth`，GPU 可用时自动走 GPU；ffmpeg 解码会在检测到 CUDA hwaccel 时优先尝试 GPU。

第 6 步默认使用 OpenAI 兼容接口。可通过环境变量配置：

```powershell
$env:CLONE_AI_API_KEY = "你的 key"
$env:CLONE_AI_BASE_URL = "https://api.openai.com/v1"
$env:CLONE_AI_MODEL = "gpt-4o-mini"
```

第 6 步没有本地兜底策略；缺少 API Key、AI 调用失败或返回结构不完整时会直接报错。

## 前后端开发运行

后端是 Python 流水线，前端是 `frontend` 目录下的 Electron + React + Vite 桌面应用。开发时建议先准备后端虚拟环境，再启动前端桌面壳。

### 1. 准备后端环境

```powershell
cd .\movie-recap-clone
.\setup_venv.ps1 -TorchWheel cu128
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -r requirements.txt
```

如本机 CUDA/PyTorch 版本不匹配，可把 `cu128` 换成 `cu124`、`cu121` 或 `cpu`。RTX 50 系列请使用 `cu128`。

### 2. 启动前端开发桌面应用

```powershell
cd .\frontend
npm install
$env:ELECTRON_RUN_AS_NODE = $null
npm run dev
```

`npm run dev` 会同时启动 Vite 前端服务和 Electron 桌面窗口。桌面窗口里点击“开始生成”时，会调用项目根目录的 `main.py`，并把日志回传到前端界面。

如果只想在浏览器里预览页面：

```powershell
cd .\frontend
npm run build
npm run preview -- --host 127.0.0.1 --port 4173
```

浏览器预览模式不会真正调用后端，只用于检查界面。

### 3. 单独运行后端完整流水线

```powershell
cd .\clone_narration_video
.\.venv\Scripts\Activate.ps1

python .\main.py `
  --ref-video-path .\data\ref.mp4 `
  --movie-path .\data\movie.mp4 `
  --subtitle-srt .\data\ref.srt `
  --movie-subtitle-srt .\data\movie.srt `
  --ai-provider custom_openai `
  --render-mode both
```

### 4. 打包 Windows exe

```powershell
cd .\frontend
$env:ELECTRON_RUN_AS_NODE = $null
npm run dist
```

生成安装包：

```text
frontend\release\Clone Narration Studio-Setup-1.0.0.exe
```

生成免安装目录版：

```powershell
cd .\frontend
$env:ELECTRON_RUN_AS_NODE = $null
npm run pack:dir
```

输出位置：

```text
frontend\release\win-unpacked\Clone Narration Studio.exe
```

注意：当前打包会把后端脚本资源放入安装包，但目标机器仍需要可用的 Python 环境和依赖。若要做完整离线交付，需要后续把 Python runtime 或 `.venv` 一起纳入安装流程。

## 单步运行

下面命令默认已经在 `clone_narration_video` 目录下，并已激活 `.venv`。

### 1. 参考视频解析

有现成字幕时推荐这样跑，速度最快：

```powershell
python .\1_reference_analyzer\run.py `
  --ref-video-path .\data\ref.mp4 `
  --subtitle-srt .\data\ref.srt `
  --output-dir .\outputs\1_reference_analyzer `
  --backend auto
```

没有字幕、需要自动识别时：

```powershell
python .\1_reference_analyzer\run.py `
  --ref-video-path .\data\ref.mp4 `
  --output-dir .\outputs\1_reference_analyzer `
  --asr-provider bcut `
  --backend auto
```

无 GPU 机器上运行同一步时，先禁用 CUDA 探测：

```powershell
$env:TRANSNETV2_DEVICE = "cpu"
$env:CLONE_FFMPEG_HWACCEL = "cpu"

python .\1_reference_analyzer\run.py `
  --ref-video-path .\data\ref.mp4 `
  --subtitle-srt .\data\ref.srt `
  --output-dir .\outputs\1_reference_analyzer `
  --backend auto
```

如果没有现成字幕，再把 `--subtitle-srt .\data\ref.srt` 换成 `--asr-provider bcut`。

输出：

```text
outputs\1_reference_analyzer\ref_analysis.json
outputs\1_reference_analyzer\ref_subtitle.srt
outputs\1_reference_analyzer\keyframes\
```

### 2. 解说段落切分

```powershell
python .\2_narration_segmenter\run.py `
  --input .\outputs\1_reference_analyzer\ref_analysis.json `
  --output-dir .\outputs\2_narration_segmenter
```

输出：

```text
outputs\2_narration_segmenter\narration_segments.json
```

### 3. 原电影镜头拆分

```powershell
python .\3_movie_shot_parser\run.py `
  --movie-path .\data\movie.mp4 `
  --output-dir .\outputs\3_movie_shot_parser `
  --backend auto
```

输出：

```text
outputs\3_movie_shot_parser\movie_shots.json
outputs\3_movie_shot_parser\keyframes\
```

### 4. 画面定位

```powershell
python .\4_visual_alignment_engine\run.py `
  --ref-analysis .\outputs\1_reference_analyzer\ref_analysis.json `
  --movie-shots .\outputs\3_movie_shot_parser\movie_shots.json `
  --output-dir .\outputs\4_visual_alignment_engine
```

输出：

```text
outputs\4_visual_alignment_engine\ref_to_movie_timeline.json
```

### 4.1 参考音频画面重组时间线

这是参考音频画面重组分支。它复用参考视频原音频，用第 4 步定位到的原片画面生成可直接交给第 8 步的时间线；不需要执行第 2、5、5.1、5.2、6、7 步。

```powershell
python .\4.1_ref_audio_rebuild_composer\run.py `
  --ref-analysis .\outputs\1_reference_analyzer\ref_analysis.json `
  --movie-shots .\outputs\3_movie_shot_parser\movie_shots.json `
  --timeline .\outputs\4_visual_alignment_engine\ref_to_movie_timeline.json `
  --ref-video-path .\data\ref.mp4 `
  --movie-path .\data\movie.mp4 `
  --output-dir .\outputs\4.1_ref_audio_rebuild_composer
```

输出：

```text
outputs\4.1_ref_audio_rebuild_composer\ref_audio_rebuild_timeline.json
```

### 5. 解说画面绑定

```powershell
python .\5_script_visual_binder\run.py `
  --narration-segments .\outputs\2_narration_segmenter\narration_segments.json `
  --timeline .\outputs\4_visual_alignment_engine\ref_to_movie_timeline.json `
  --output-dir .\outputs\5_script_visual_binder
```

输出：

```text
outputs\5_script_visual_binder\script_mapping.json
```

### 5.1 原片字幕补充

有现成原片字幕时推荐这样跑，速度最快：

```powershell
python .\5.1_movie_subtitle_filler\run.py `
  --script-mapping .\outputs\5_script_visual_binder\script_mapping.json `
  --movie-path .\data\movie.mp4 `
  --movie-subtitle-srt .\data\movie.srt `
  --output-dir .\outputs\5.1_movie_subtitle_filler
```

没有原片字幕、需要自动识别时：

输出：

```text
outputs\5.1_movie_subtitle_filler\script_mapping_subtitled.json
outputs\5.1_movie_subtitle_filler\movie_subtitle.srt
```

### 5.2 原声判定

```powershell
python .\5.2_audio_role_classifier\run.py `
  --script-mapping .\outputs\5.1_movie_subtitle_filler\script_mapping_subtitled.json `
  --output-dir .\outputs\5.2_audio_role_classifier `
  --provider custom_openai
```

输出：

```text
outputs\5.2_audio_role_classifier\script_mapping_with_audio.json
```

### 6. 仿稿

使用 AI：

```powershell
python .\6_rewrite_engine\run.py `
  --script-mapping .\outputs\5.2_audio_role_classifier\script_mapping_with_audio.json `
  --output-dir .\outputs\6_rewrite_engine `
  --provider custom_openai
```

输出：

```text
outputs\6_rewrite_engine\rewritten_script.json
```

### 7. 生成新视频脚本时间轴

```powershell
python .\7_timeline_composer\run.py `
  --rewritten-script .\outputs\6_rewrite_engine\rewritten_script.json `
  --script-mapping .\outputs\5.2_audio_role_classifier\script_mapping_with_audio.json `
  --movie-shots .\outputs\3_movie_shot_parser\movie_shots.json `
  --movie-source .\data\movie.mp4 `
  --output-dir .\outputs\7_timeline_composer `
  --output-root .\outputs
```

输出：

```text
outputs\7_timeline_composer\final_timeline.json
outputs\7_timeline_composer\shot_breakdown.json
```

## 完整流水线 / 可选第 8 步渲染

```powershell
python .\main.py `
  --ref-video-path .\data\ref.mp4 `
  --movie-path .\data\movie.mp4 `
  --subtitle-srt .\data\ref.srt `
  --movie-subtitle-srt .\data\movie.srt `
  --ai-provider custom_openai
```

最终输出位于 `outputs\7_timeline_composer\final_timeline.json`。

参考音频画面重组分支完整运行：

```powershell
python .\main.py `
  --pipeline-mode ref_audio_rebuild `
  --ref-video-path .\data\ref.mp4 `
  --movie-path .\data\movie.mp4 `
  --subtitle-srt .\data\ref.srt `
  --render-mode both `
  --video-encoder auto
```

重组分支会运行 `1 -> 3 -> 4 -> 4.1 -> 8`。如果只想生成重组时间线，把 `--render-mode both` 改成 `--render-mode none`。

## 第 8 步：生成剪映草稿 / 直接生成视频

同时生成剪映草稿和 mp4：
```powershell
python .\8_generate_video\run.py `
  --timeline .\outputs\7_timeline_composer\final_timeline.json `
  --output-dir .\outputs\8_generate_video `
  --script-mapping .\outputs\5.2_audio_role_classifier\script_mapping_with_audio.json `
  --output-root .\outputs `
  --mode both `
  --voice-id zh-CN-XiaoxiaoNeural
```

只生成剪映草稿：
```powershell
python .\8_generate_video\run.py `
  --timeline .\outputs\7_timeline_composer\final_timeline.json `
  --output-dir .\outputs\8_generate_video `
  --script-mapping .\outputs\5.2_audio_role_classifier\script_mapping_with_audio.json `
  --output-root .\outputs `
  --mode draft `
  --voice-id zh-CN-XiaoxiaoNeural
```

只直接生成视频：
```powershell
python .\8_generate_video\run.py `
  --timeline .\outputs\7_timeline_composer\final_timeline.json `
  --output-dir .\outputs\8_generate_video `
  --script-mapping .\outputs\5.2_audio_role_classifier\script_mapping_with_audio.json `
  --output-root .\outputs `
  --mode video `
  --voice-id zh-CN-XiaoxiaoNeural `
  --video-output-name clone_narration_output.mp4 `
  --video-encoder auto
```

输出：
```text
outputs\8_generate_video\audio\
outputs\8_generate_video\shot_breakdown.json
outputs\8_generate_video\clone_narration_output.mp4          # --mode video / both
outputs\8_generate_video\generate_video_result.json
%LOCALAPPDATA%\JianyingPro\User Data\Projects\com.lveditor.draft\  # --mode draft / both，剪映草稿目录
```

`--mode draft` 或 `both` 时，草稿会直接写入本机剪映/CapCut 草稿根目录（自动探测）。若未找到，通过 `--jianying-draft-dir` 指定；实际路径见 `generate_video_result.json` 中的 `jianying_draft.draft_dir`。

### 使用参考音频画面重组时间线渲染

这条分支会从参考视频中按 `external_audio.start/end` 切出音频片段，不会调用 TTS。

同时生成剪映草稿和 mp4：
```powershell
python .\8_generate_video\run.py `
  --timeline .\outputs\4.1_ref_audio_rebuild_composer\ref_audio_rebuild_timeline.json `
  --output-dir .\outputs\8_generate_video `
  --ref-analysis .\outputs\1_reference_analyzer\ref_analysis.json `
  --output-root .\outputs `
  --mode both `
  --draft-name RefAudioRebuild `
  --video-output-name ref_audio_rebuild_output.mp4 `
  --video-encoder auto
```

只生成剪映草稿：
```powershell
python .\8_generate_video\run.py `
  --timeline .\outputs\4.1_ref_audio_rebuild_composer\ref_audio_rebuild_timeline.json `
  --output-dir .\outputs\8_generate_video `
  --ref-analysis .\outputs\1_reference_analyzer\ref_analysis.json `
  --output-root .\outputs `
  --mode draft `
  --draft-name RefAudioRebuild
```

只直接生成视频：
```powershell
python .\8_generate_video\run.py `
  --timeline .\outputs\4.1_ref_audio_rebuild_composer\ref_audio_rebuild_timeline.json `
  --output-dir .\outputs\8_generate_video `
  --ref-analysis .\outputs\1_reference_analyzer\ref_analysis.json `
  --output-root .\outputs `
  --mode video `
  --video-output-name ref_audio_rebuild_output.mp4 `
  --video-encoder auto
```

输出：
```text
outputs\8_generate_video\audio\
outputs\8_generate_video\shot_breakdown.json
outputs\8_generate_video\ref_audio_rebuild_output.mp4          # --mode video / both
outputs\8_generate_video\generate_video_result.json
%LOCALAPPDATA%\JianyingPro\User Data\Projects\com.lveditor.draft\  # --mode draft / both
```

完整流水线最后也可以追加渲染：
```powershell
python .\main.py `
  --ref-video-path .\data\ref.mp4 `
  --movie-path .\data\movie.mp4 `
  --subtitle-srt .\data\ref.srt `
  --movie-subtitle-srt .\data\movie.srt `
  --ai-provider custom_openai `
  --render-mode both `
  --edge-voice-id zh-CN-XiaoxiaoNeural `
  --video-encoder auto
```

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