利用GPT-4的视觉能力和TTS API处理和解说视频：从理论到实践

在数字媒体和人工智能迅猛发展的时代，掌握如何利用先进技术来加工和解说视频已成为一项重要技能。本文旨在通过一个具体实例，详细讲解如何使用OpenAI的GPT-4视觉能力和文本转语音（TTS）API来处理和解说视频。这不仅是一种技术展示，更是一种将技术与创意结合的艺术表现形式。

1. 利用GPT-4视觉能力获取视频描述

首先，我们需要从视频中提取帧。这可以通过使用OpenCV来实现，具体步骤如下：

• 安装OpenCV：执行 !pip install opencv-python。

• 读取视频并提取帧：

  import cv2
  import base64
  
  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，使用GPT-4模型来获取视频描述。构建一个包含视频帧的请求，并发送给GPT-4模型：

from openai import OpenAI

client = OpenAI()
PROMPT_MESSAGES = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            "These are frames from a video that I want to upload. Generate a compelling description that I can upload along with the video.",
            *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)

2. 使用GPT-4和TTS API生成视频解说

视频解说的创作同样遵循上述过程。不同之处在于我们需要生成一个风格类似于大卫·阿滕伯勒的短剧本。使用相同的视频帧构建请求，并发送给GPT-4模型：

PROMPT_MESSAGES = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            "These are frames of a video. Create a short voiceover script in the style of David Attenborough. Only include the narration.",
            *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)

最后，将生成的剧本文本传递给TTS API，生成语音解说：

import requests
import os
from IPython.display import Audio

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)

3. 结合实例进行教学

为了更好地理解和应用这些技术，我们可以通过具体实例进行讲解。比如，选择一个自然界中狼群与野牛的视频，展示如何从视频中提取关键帧，使用GPT-4生成视频描述和剧本，并利用TTS API生成语音解说。

在教程中，我们可以提供代码示例、数据表格、或案例研究来支持论点，帮助读者更好地理解和应用这些概念。