72 lines
2.8 KiB
Python
72 lines
2.8 KiB
Python
import json
|
|
import time
|
|
from typing import List, Dict, Any
|
|
|
|
class QwenVLSmartSplitter:
|
|
"""
|
|
模拟 Qwen3-VL 多模态大模型的智能拆条代理
|
|
"""
|
|
|
|
def __init__(self, api_key: str = "mock_key"):
|
|
self.api_key = api_key
|
|
# 在实际生产中，这里会初始化 DashScope 或 OpenAI 客户端
|
|
# from dashscope import MultiModalConversation
|
|
|
|
def analyze_video(self, video_path: str, asr_text: str = "") -> List[Dict[str, Any]]:
|
|
"""
|
|
模拟调用 Qwen3-VL 分析视频内容并返回拆条信息
|
|
|
|
Args:
|
|
video_path: 视频文件路径
|
|
asr_text: (可选) 视频的语音转写文本，辅助模型理解
|
|
|
|
Returns:
|
|
List[Dict]: 拆条片段列表
|
|
"""
|
|
print(f"[*] 正在调用 Qwen3-VL 分析视频: {video_path} ...")
|
|
print(f"[*] 上下文 ASR 文本长度: {len(asr_text)} 字符")
|
|
|
|
# 模拟网络延迟
|
|
time.sleep(2)
|
|
|
|
# 模拟 Qwen3-VL 的输出 (JSON 格式)
|
|
# 实际场景中，这里会将视频帧和 Prompt 发送给模型
|
|
# Prompt: "请分析这段新闻视频，识别出其中包含的每一条独立新闻报道..."
|
|
|
|
mock_response = [
|
|
{
|
|
"start": "00:00:05",
|
|
"end": "00:02:10",
|
|
"title": "全县春耕生产工作会议召开",
|
|
"category": "时政",
|
|
"summary": "县委书记主持召开春耕生产工作会议，强调要抢抓农时，确保粮食安全。",
|
|
"tags": ["春耕", "农业", "时政"]
|
|
},
|
|
{
|
|
"start": "00:02:12",
|
|
"end": "00:05:45",
|
|
"title": "我县新增三家高新技术企业",
|
|
"category": "经济",
|
|
"summary": "科技局发布消息，我县三家企业通过国家高新技术企业认定，实现了零的突破。",
|
|
"tags": ["高新技术", "企业", "经济"]
|
|
},
|
|
{
|
|
"start": "00:05:50",
|
|
"end": "00:08:20",
|
|
"title": "交警部门开展电动车专项整治行动",
|
|
"category": "民生",
|
|
"summary": "为规范交通秩序，交警大队在主要路口开展电动车违规行为专项整治。",
|
|
"tags": ["交通", "整治", "民生"]
|
|
}
|
|
]
|
|
|
|
print("[+] Qwen3-VL 分析完成，识别出 3 个新闻片段。")
|
|
return mock_response
|
|
|
|
def generate_cover(self, video_path: str, timestamp: str) -> str:
|
|
"""
|
|
模拟智能封面生成
|
|
"""
|
|
# 实际逻辑：提取指定时间戳的帧，或者让模型选一帧
|
|
return f"{video_path}_cover_{timestamp.replace(':', '')}.jpg"
|