Huanyu-Hibiki/Huanyu-Skills

Was macht Huanyu-Skills?

Kern-A-Roll-Rohschnitt-Pipeline. Standardmäßig wird faster-whisper (optional openai-whisper) für wortgenaue Transkription verwendet, kombiniert mit Endfassung und Storyboard, um mit FFmpeg einen konservativen Rohschnitt zu erstellen. Ausgabe: EDL, Rohschnitt-Vorschau, Transkriptions-Cache und Rohschnitt-Übergabedatei. Auslöser: Rohschnitt, Transkription, Voiceover schneiden, Video nach Skript schneiden.

Funktionen

• Wortgenaue Transkription: Verwendet faster-whisper (Standard) oder openai-whisper (Fallback) für präzise wortweise Transkription von Audiospuren.
• Skriptbasierter Rohschnitt: Gleicht die Transkription mit dem Endskript und Storyboard ab, um irrelevante Abschnitte zu identifizieren und zu entfernen.
• Konservativer FFmpeg-Schnitt: Führt einen konservativen Schnitt durch, der nur nicht benötigte Bereiche entfernt, um die kreative Freiheit zu bewahren.
• EDL-Export: Generiert eine Edit Decision List (EDL) zur weiteren Verwendung in professionellen Schnittprogrammen.
• Vorschau-Datei: Erstellt eine Rohschnitt-Vorschau für die visuelle Überprüfung.
• Cache & Übergabe: Speichert Transkriptions-Cache und eine spezielle Rohschnitt-Übergabedatei für nahtlose Workflow-Integration.

Voraussetzungen

• Python 3.10+
• ffmpeg (im System-Pfad installiert)
• faster-whisper oder openai-whisper
• Ausreichend VRAM/RAM für Whisper-Modelle

Installation

1. Abhängigkeiten installieren:

   pip install faster-whisper ffmpeg-python
   

2. FFmpeg herunterladen und im System-Pfad verfügbar machen.
3. (Optional) Für openai-whisper:

   pip install openai-whisper
   

Verwendung

Die Pipeline wird durch spezifische Auslöser (Trigger-Wörter) im KI-Assistenten gestartet.

Auslöser-Beispiele:

• 粗剪 (Rohschnitt)
• 转录 (Transkription)
• 剪口播 (Voiceover schneiden)
• 按文稿剪视频 (Video nach Skript schneiden)

Beispiel-Kommando (direkte Ausführung):

python huanyu_pipeline.py --input video.mp4 --script endskript.txt --storyboard storyboard.txt --method faster-whisper

Ausgabe-Struktur

• output/edl.txt: Edit Decision List
• output/preview.mkv: Rohschnitt-Vorschau
• output/transcript_cache.json: Transkriptions-Cache
• output/handover.json: Rohschnitt-Übergabedatei mit Metadaten

Hinweise

• Der Schnitt ist bewusst konservativ gehalten, um Nachbearbeitungsspielraum zu lassen.
• Die Pipeline funktioniert plattformunabhängig unter Windows, macOS und Linux.
• Für große Videodateien wird ein GPU-fähiges Whisper-Modell empfohlen (z. B. large-v3).
• Die EDL kann in Programme wie DaVinci Resolve, Premiere Pro oder Final Cut Pro importiert werden.