使用GPT-4的视觉能力和TTS API创作视频描述和语音解说的教程

在今天的教程中，我们将学习如何使用GPT-4的视觉能力和TTS API来创建视频描述和语音解说。这项技能可以用于各种用途，包括制作有吸引力的视频内容，教育性的解说以及更多。让我们一步步来学习如何实现这一目标。

开篇故事

在数字时代，视频内容已经成为信息传递和娱乐的主要形式之一。然而，有时候我们需要更多的元素来丰富我们的视频，使其更具吸引力和教育性。在这个使用GPT-4的视觉能力和TTS API创作视频描述和语音解说的教程中，我们将介绍如何运用最新的AI技术，为您的视频增添新的维度。

无论您是一名内容创作者、教育工作者还是企业营销人员，这项技能都可以为您的工作增色不少。让我们开始学习如何运用GPT-4的视觉能力和TTS API来创作令人印象深刻的视频内容。

步骤一：使用GPT-4的视觉能力获取视频描述

首先，我们需要使用OpenCV从一个包含野牛和狼的自然视频中提取帧：

video = cv2.VideoCapture("data/bison.mp4")

base64Frames = []
while video.isOpened():
    success, frame = video.read()
    if not success:
        break
    _, buffer = cv2.imencode(".jpg", frame)
    base64Frames.append(base64.b64encode(buffer).decode("utf-8"))

video.release()
print(len(base64Frames), "frames read.")

接下来，我们可以展示这些帧，以确保我们正确读取了它们：

display_handle = display(None, display_id=True)
for img in base64Frames:
    display_handle.update(Image(data=base64.b64decode(img.encode("utf-8"))))
    time.sleep(0.025)

一旦我们有了视频帧，我们可以构建我们的提示并发送请求给GPT：

PROMPT_MESSAGES = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            "这些是来自一个视频的帧，我想上传它们。生成一个引人入胜的描述，我可以与视频一起上传。",
            *map(lambda x: {"image": x, "resize": 768}, base64Frames[0::50]),
        ],
    },
]
params = {
    "model": "gpt-4-vision-preview",
    "messages": PROMPT_MESSAGES,
    "max_tokens": 200,
}

result = client.chat.completions.create(**params)
print(result.choices[0].message.content)

在这一步，我们获得了一个吸引人的视频描述，可以将其与视频一起上传，提高视频的吸引力。

步骤二：使用GPT-4和TTS API生成视频语音解说

接下来，让我们为这个视频创建一个以David Attenborough风格为基础的语音解说。我们使用相同的视频帧，提示GPT为我们生成一个简短的解说脚本：

PROMPT_MESSAGES = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            "这些是视频的帧。以David Attenborough的风格创建一个短的语音解说脚本。只包括解说部分。",
            *map(lambda x: {"image": x, "resize": 768}, base64Frames[0::60]),
        ],
    },
]
params = {
    "model": "gpt-4-vision-preview",
    "messages": PROMPT_MESSAGES,
    "max_tokens": 500,
}

result = client.chat.completions.create(**params)
print(result.choices[0].message.content)

在这一步，我们获得了一个以David Attenborough风格的语音解说脚本，这将为我们的视频增加更多的教育和娱乐价值。

步骤三：生成语音解说的音频

最后，我们将把脚本传递给TTS API，它将为我们生成语音解说的音频：

response = requests.post(
    "https://api.openai.com/v1/audio/speech",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {os.environ['OPENAI_API_KEY']}",
    },
    json={
        "model": "tts-1-1106",
        "input": result.choices[0].message.content,
        "voice": "onyx",
    },
)

audio = b""
for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024 * 1024):
    audio += chunk
Audio(audio)

现在，我们拥有了一个完整的视频描述和语音解说，可以将其与视频合并，制作出令人印象深刻的视频内容。

总结

通过学习如何使用GPT-4的视觉能力和TTS API，您可以为您的视频内容增加更多的吸引力和教育性。无论您是一名内容创作者还是企业宣传者，这项技能都将对您的工作产生积极的影响。开始尝试吧，创作出引人注目的视频内容！

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