2023-01-16
影视/番剧素材查找 番剧精彩片段制作 Create Bangumi/Anime Highlights Collection

controllable video summarization

query controllable video summarization and paper

DeepQAMVS: Query-Aware Hierarchical Pointer Networks for Multi-Video Summarization

CLIP-It! Language-Guided Video Summarization

Convolutional Hierarchical Attention Network for Query-Focused Video Summarization

fuzzywuzzy tutorial

thefuzz: Fuzzy String Matching in Python

data humanization

python-humanize

humanfriendly


观众情绪是唯一的标准。


影视 番剧 是可以通过专门的网站查找得到英文名称和中文名称的关联的 可以利用这个关系得到YouTube上面的影评并生成中文标题

影视剪辑比较杂乱 现在喜欢随便混搭 意识流剪辑 当然拿来做一般的素材也行 不过就需要自己搭建处理了

爱奇艺有以图搜片 不过只能搜爱奇艺有版权的

33台词 根据电影台词来搜索电影出处 同时有根据画面描述搜索视频片段 画面清晰度不高 其中文案转视频思路和我差不多

film.ai now can query screenshot and movie name by description and download thumbnails of movies (not latest, not mainland), but without subscription you cannot get accurate seek time (though it will never be accurate)

in imdb can pass film/anime name in multiple languages and get the english name (and trailer video), then query for it in 1337x (results sorted by seeder counts)


nyaa.si国内访问不上 nyaa镜像站列表 比如 https://nyaa.unblockit.ink/ (navigate all unblockit sites, though nyaa is currently not mirrored by this site)https://nyaa.ink/ 其中有些NSFW的 里面也搜不到番剧

nyaapy wiki

nyaapi wiki (nodejs)

torrent file parser and writer (python)

文本分类式的番剧剪辑 需要分割时间段 即每隔一分钟分割对应的弹幕并摘要或者字幕 合并并进行打标签 训练 注意不要包括片头和片尾 (maybe audio only model like whisper will classify this successifully, remember to split (or not?) vocals from BGM? (to detect singing voice which is unique in OP/ED))

when transcoding (with seeking?) using ffmpeg tweak parameters. set low profile with high threads count (higher crf will result in poor quality but faster speed), although all these flags may result into unplayable video for some players.

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ffmpeg -ss <seek_start> -to <seek_end> -i <video_url> -c:v libx264 -c:a [aac/copy] -threads 8 -crf 28 -preset ultrafast -tune zerolatency -movflags isml+frag_keyframe+empty_moov+faststart+delay_moov -f ismv -maxrate 2500k -bufsize 5000k <output_path>

使用网络链接进行ffmpeg seek (-c copy)如果不准确 那么就是片子太短了或者是截取的片段太短了 尝试下载全片之后在本地截取

webtorrent替代aria2c 可以下载视频指定区域 下载速度特别快 记得及时关闭下载释放内存 看看webtorrent-cli是怎么实现seek的 如何对接ffmpeg

yt-dlp不一定能下载b站视频指定区域 如果下载失败 得到视频原地址之后执行:

ffmpeg -ss <start> -to <end> -c copy <video_url>

(其实就是没更新到最新版本)

准备片头和片尾 准备视频模版 每个片段不要太长 选取多个番剧 适当处理视频 防止撞车

如果要剪短视频 多用转场效果 提取正在说话 动作幅度大 或者模型认为比较高能的片段

首先收集b站的动漫高能剪辑视频

提取标题 标签 封面

寻找类似封面 根据封面生成标签 或者根据标签寻找封面 (视频里面找 或者类似图片)

训练根据封面和标签生成标题的模型 或者自行发挥 尝试 只要看起来还行

分段分析视频片段 用yolov8找出视频正在播放的区域 (画中画区域识别) 方便裁剪识别动漫

识别截图中的文字 查看是否有重复的 包含有番剧名称 可以用来查找动漫

asoul database有识别截图出处的思路

asoul自动操作Windows上面剪映获取字幕 剪映API基于pyautogui 可以使用免费的CI系统 在云端windows机器上面运行程序

利用动漫素材来源定位网站可以锁定剪辑位置 裁剪时间长度要控制 只选取匹配度高的 NSFW的不要 另外图像尺寸要合适 要正好是视频截图 注意网上的图片不一定是视频截图 最好直接在视频里面找 不要裁剪 图片可能加了一些番剧没有的字符或者装饰 (saucenao>75 (能识别出来老番 比如“没有钱” 但是老番一般没啥人做种 下载可能很慢 不如直接放弃 有几率搜出来pixiv的插画 显然不能拿来剪视频), trace.moe>75, both can detect latest (ongoing) bangume, select top-most) 如果匹配度不高就算了 找下一个 即使匹配度高也要充分怀疑 同一段视频的某段区域 多截图几次 如果出来的不是同一个番 或者不是同一个番的同一集 或者不是连续的时间段 (分别探讨以上情况 如果是番剧的开始/结束片段那么可能同时出现在多个分集里面 如果确实是开头公用的画面 必然会反复出现相同番剧的名字 在这种情况下 优先选取之前已经下载过的视频) 那么就说明结果不对头 即使验证通过 也得对剪出来的片段进行二次验证 检测片段是否存在那个画面 当然对于快速切换画面的 确实有大量不同番剧片段出现在同一个视频的 那就有待进一步探讨了

saucenao json api wrapper (python)

saucenao api keys found on github:

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api_key = "6ccf5333e9c875421ff0764e2ed0c0cde1e3a0c7"

这种种子文件下载得到的视频 往往带有字体文件 可以收集用来做视频 封面设计

番剧搜索引擎里面出现的问题 比如不同番剧相似画面的相似度不应该那么高 可以通过自监督强化学习解决 另外画面裁剪的问题 (画中画 裁剪小了或者大了 或者有画面延伸) 都需要进一步改进 最主要的还是要有大量的 不断更新的数据 当然目前来看这些不需要处理

因为大家都喜欢看中文字幕 (谁听得懂日语 或者一边听日语一边看英文字幕啊) 尽量不用国外的片源 如果只有国外的 直接机器翻译能找到的公开字幕 或者直接语音转文字 图片转文字 不过话说回来 种子下载慢 国内网站广告又多 如果能单独下载字幕 (vcb的有单独分开的字幕可以下载) 对得上时间长度的话 就可以获取到带字幕的老番

parse and extract subtitle files from mkv video using mkvmerge or ffmpeg

videocr: extract hard-coded subtitles from video by OCR

extract-subtitles 帧间差分法识别关键帧

anime downloaders: (hard to find chinese subtitles huh?)

animdl supports time ranges

monkey-dl

ani-cli (animixplay is gone, fixing?)

gogoanime-api in which you may not get raw video with japanese dub

jerry with subtitle language specification

下载下来之后 得到视频字幕 进行标记 (打上标签) 方便以后创作类似视频的时候查找 以及作为数据集 训练模型 根据字幕/弹幕 (弹幕得去b站找并且自行提取) 或者结合视频内容 (算力够么 需要人肉标记 还是反复调用识图API进行标记 或者用jina (fine-tuned?) 计算图像相似度) 预测不同类型高能片段的标签

老番可以在国内番剧网站寻找 b站有免费的那么可以尝试下载

tracker list for anime

种子站要能够根据seeder降序排序 vcb的一般seeder会很多 但是其他字幕组的新番即使seeder比较少 下载速度也会很快 看情况而定 vcb只负责压制 其他字幕组提供单独分开的字幕 两者要单独下载 Nyaa支持该功能 Nyaa API 这个站将番剧分类为原盘 英文翻译版 (这个分类经常会把多语言版本分类到这个区域) 其他语言翻译版 中文翻译属于其他语言翻译版 如果要找中文翻译版本 先选定类型 然后查找文件名是否包含指定代号 有字幕文件的话先下载看看 检测下主语言类别

aria2c can be controlled via python (to make sure it will exit immediately after finishing download instead of seeding and blocking, though can be achieved with some tweaks on commandline arguments to execute command after download finished signal emitted): aria2p (can be used both as a library or cli program), pyaria2 (old) searching aria2 in github, i found some repos relating to baidunetdisk.

国内番剧种子站去找片源 (这些站基本一个样) 新番下载较快 老番下载会非常慢 几乎龟速 (检查有没有seeder 一个都没有就别想下了 直接放弃 以及监控下载进度 一段时间没有进度基本凉了) 而不是一些在线观看的网站 (视频不清晰 还有广告在里面) 由于没法用yt-dlp选取段落下载 (但是webtorrent可以) 最好用云电脑下载然后回传 关掉aria2c的做种选项 下完自动关闭 如果是合集 需要选择指定的对象进行下载

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aria2c --show-files target.torrent
aria2c -x 16 --file-allocation=none --select-file=<file_index> target.torrent

得到了番剧命名格式之后建议利用第三方搜索引擎搜索

这些种子站一般都会把新番做成rss 用来订阅 做新番推荐比较合适 需要找到番剧介绍的文章来转化 资源的名称遵循某种格式 番剧名称会用不同语言标注 提示字幕的格式 番剧番号用空格 英文或者中文括号括住 一般至少两位数 小于两位会补零 海边的异乡人之类的只有一集 没有episode提示

如果要实时看云电脑的进度可以自己搭建一个netprogressbar server 根据约定好的url和密码 (read-only and write-only password, or both, by setting different privilege) 来上报和接收进度 server要及时回收资源

番剧信息包括名称 类型 标签 具体第几话 单季和多季有别 如果是多季的话需要研究如何找出来 提取名字要完整 如果有续集 (比如”Yahari Ore no Seishun Lovecome wa Machigatte Iru.”) 那么要改进parse逻辑 准确识别 (要么在番剧名字alias识别上下功夫 要么找到续集名字 过滤掉续集名字并保留alias名字 看看名字之间是不是有包含关系 没包含关系就不用过滤 到anidb.net找)

anidb搜索有时会直接跳转到指定番剧页面 需要根据链接地址和内容判断是否存在跳转 以及如何分别进行解析

anilist python wiki

anilist api v2 docs

提取画面中动漫人物信息以及所属番剧的网站 Python API 只支持日漫 该网站在b站的使用方法介绍 注册码目前是hello2023 可以用来做单个人物合集 在发送截图之前先用模型扫描一下到底有没有动漫人脸 如果没有就不用上传了 识别不出来

trailer也可以用来训练视频摘要模型 提取番剧精彩片段 可以作为素材

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2022-05-24
视频分析处理 剧本生成

视频分析处理 视频摘要 剧本生成

自动抠像 最新 2022 较小的性能消耗:

https://github.com/hkchengrex/XMem

我fork的项目:https://github.com/ProphetHJK/XMem

我fork后添加了一些小工具,包括绿幕生成,蒙版视频生成,中文教程等

simple video captioning:

https://pythonawesome.com/a-simple-implementation-of-video-captioning/

https://github.com/232525/videocaptioning.pytorch?ref=pythonawesome.com

https://github.com/xiadingZ/video-caption.pytorch

3d cnn for video classification:

https://github.com/kcct-fujimotolab/3DCNN

end-to-end video image classification by facebook:

https://github.com/facebookresearch/ClassyVision

video understanding models and datasets:

https://github.com/sujiongming/awesome-video-understanding

video classification dataset:

​video_type_dict​ ​=​ {​’360VR’​: ​’VR’​, ​’4k’​: ​’4K’​, ​’Technology’​: ​’科技’​, ​’Sport’​: ​’运动’​, ​’Timelapse’​: ​’延时’​,

​’Aerial’​: ​’航拍’​, ​’Animals’​: ​’动物’​, ​’Sea’​: ​’大海’​, ​’Beach’​: ​’海滩’​, ​’space’​: ​’太空’​,

​’stars’​: ​’星空’​, ​’City’​: ​’城市’​, ​’Business’​: ​’商业’​, ​’Underwater’​: ​’水下摄影’​,

​’Wedding’​: ​’婚礼’​, ​’Archival’​: ​’档案’​, ​’Backgrounds’​: ​’背景’​, ​’Alpha Channel’​: ​’透明通道’​,

​’Intro’​: ​’开场’​, ​’Celebration’​: ​’庆典’​, ​’Clouds’​: ​’云彩’​, ​’Corporate’​: ​’企业’​,

​’Explosion’​: ​’爆炸’​, ​’Film’​: ​’电影镜头’​, ​’Green Screen’​: ​’绿幕’​, ​’Military’​: ​’军事’​,

​’Nature’​: ​’自然’​, ​’News’​: ​’新闻’​, ​’R3d’​: ​’R3d’​, ​’Romantic’​: ​’浪漫’​, ​’Abstract’​: ​’抽象’​}

https://github.com/yuanxiaosc/Multimodal-short-video-dataset-and-baseline-classification-model

rnn for human action recognization:

https://github.com/stuarteiffert/RNN-for-Human-Activity-Recognition-using-2D-Pose-Input

video script introduction and generation:

https://sharetxt.live/blog/how-to-generate-a-youtube-video-script-with-ai#:~:text=%20How%20to%20use%20Chibi.ai%20to%20create%20a,scan%20through%20your%20text%20and%20generate...%20More%20

fight detection using pose estimation and rnn:

https://github.com/imsoo/fight_detection

video summarizer to summarized video based on video feature:

https://github.com/Lalit-ai/Video-Summary-Generator

awesome action recognition:

https://github.com/jinwchoi/awesome-action-recognition

temporal model for video understanding:

https://github.com/mit-han-lab/temporal-shift-module

https://github.com/mit-han-lab/temporal-shift-module

https://github.com/yjxiong/tsn-pytorch

time space attention for video understanding(timesformer):

https://github.com/facebookresearch/TimeSformer

video understanding by alibaba:

https://github.com/alibaba-mmai-research/pytorch-video-understanding

video object segmentation:

https://github.com/yoxu515/aot-benchmark?ref=pythonawesome.com

video scene segmentation:

https://github.com/kakaobrain/bassl?ref=pythonawesome.com

mmaction detect actions in video:

https://pythonawesome.com/an-open-source-toolbox-for-video-understanding-based-on-pytorch/

https://github.com/open-mmlab/mmaction2

dense video captioning:

https://www.opensourceagenda.com/projects/dense-video-captioning-pytorch

https://www.opensourceagenda.com/projects/dense-video-captioning-pytorch

seq2seq video captioning:

https://blog.csdn.net/u013010889/article/details/80087601

2d cnn with LSTM video classification:

https://blog.csdn.net/qq_43493208/article/details/104387182

spp-net for image shape unification:

https://github.com/peace195/sppnet

https://github.com/yueruchen/sppnet-pytorch

running pretrained pytorchvideo video classification model from zoo:

https://pytorchvideo.org/docs/tutorial_torchhub_inference

pytorchvideo model zoo:

https://pytorchvideo.readthedocs.io/en/latest/model_zoo.html

(arxiv) end to end generative pretraining multimodal video captioning mv-gpt:

https://arxiv.org/abs/2201.08264v1

video captioning using encoder-decoder:

https://github.com/Shreyz-max/Video-Captioning

video captioning video2text keras implementation:

https://github.com/alvinbhou/Video2Text

video summarization:

https://github.com/shruti-jadon/Video-Summarization-using-Keyframe-Extraction-and-Video-Skimming

pytorch_video video classification:

https://pytorchvideo.org/docs/tutorial_classification

video feature extractor:

https://github.com/hobincar/pytorch-video-feature-extractor

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