一遍关于自动AI小说推文的实现

PS: 市面上已经出现不少收费的软件工具, 类似极虎漫剪、速推之类封装好的工具, 但其核心功能实现都是一样, 要考验的还是GPT效果; 今年出现的Sora相当这个赛道方向的进化版本, 在以后更有可能冲击影视制作领域(UE4)

功能设计

1、提取分镜场景: 小说文本分句、SD生成图片和TTS文本转语音频

2、小说内容>推导提示词(SD绘画)

3、图片音频合并视频

模型:
TTS(edge)、SD绘画模型(这里使用:cetusMix_Whalefall2)、GPT(这里使用Gemini)

项目地址:story-vision

核心代码

小说分镜提取GPT

prompt ="""我想让你对小说内容进行分镜，根据原文描述推断出的场景；推断和补充缺失或隐含的信息，包括但不限于：人物衣服，人物发型，人物发色，人物脸色，人物五官特点，人物体态，人物情绪，人物肢体动作等）、风格描述（包括但不限于：年代描述、空间描述、时间段描述、地理环境描述、天气描述）、物品描述（包括但不限于：动物、植物、食物、水果、玩具）、画面视角（包括但不限于：人物比例、镜头深度描述、观察角度描述），但不要过度。通过镜头语言描述，描绘更丰富的人物情绪和情感状态，你理解后通过句子生成一段新的描述内容。输出格式改为：插画一：原文描述：对应的原文全部句子；画面描述：对应的画面剧情内容；画面角色：画面中出现的角色名称；穿着：主角穿着便装；位置：坐在吧台前；表情：面部线条温和，表情惬意； 行为：手上轻轻晃动着手中的酒杯。环境：吧台的背景是暗调的，烛光在背景中摇曳，给人一种迷离的感觉。如果你理解了这一点要求，请确认这五点要求，返回结果只要这五点的内容，小说内容如下:"""defsplit_text_into_chunks(text, max_length=ai_max_length):"""
    Split text into chunks with a maximum length, ensuring that splits only occur at line breaks.
    """
    lines = text.splitlines()
    chunks =[]
    current_chunk =''for line in lines:iflen(current_chunk +' '+ line)<= max_length:
            current_chunk +=' '+ line
        else:
            chunks.append(current_chunk)
            current_chunk = line
    chunks.append(current_chunk)return chunks

defrewrite_text_with_genai(text, prompt="Please rewrite this text:"):
    chunks = split_text_into_chunks(text)
    rewritten_text =''# pbar = tqdm(total=len(chunks), ncols=150)
    genai.configure(api_key=cfg['genai_api_key'])
    model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')for chunk in chunks:
        _prompt=f"{prompt}\n{chunk}",
        response = model.generate_content(
            contents=_prompt, 
            generation_config=genai.GenerationConfig(
                temperature=0.1,),
            stream=True,
            safety_settings =[{"category":"HARM_CATEGORY_DANGEROUS","threshold":"BLOCK_NONE",},{"category":"HARM_CATEGORY_HARASSMENT","threshold":"BLOCK_NONE",},{"category":"HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH","threshold":"BLOCK_NONE",},{"category":"HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT","threshold":"BLOCK_NONE",},{"category":"HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT","threshold":"BLOCK_NONE",},])for _chunk in response:if _chunk.text isnotNone:
                rewritten_text += _chunk.text.strip()#     pbar.update(1)# pbar.close()return rewritten_text

分镜输出

SD文生图

SD的提示词是通过上面输出的分镜文本让GPT编写的

from diffusers import StableDiffusionPipeline
from diffusers.utils import load_image
import torch

model_path ="./models/cetusMix_Whalefall2.safetensors"
pipeline = StableDiffusionPipeline.from_single_file(
    model_path,
    torch_dtype=torch.float16,
    variant="fp16").to("mps")
generator = torch.Generator("mps").manual_seed(31)defsd_cetus(save_name, prompt):
    prompt = prompt
    image = pipeline(prompt).images[0]
    image.save('data/img/'+ save_name +'.jpg')

图片效果

TTS音频生成

网上有很多关于TTS的, 这里使用了edge提供的

import edge_tts
import asyncio

voice ='zh-CN-YunxiNeural'
output ='data/voice/'
rate ='-4%'
volume ='+0%'asyncdeftts_function(text, save_name):
    tts = edge_tts.Communicate(
        text,
        voice=voice,
        rate=rate,
        volume=volume
        )await tts.save(output + save_name +'.wav')

视频效果

第1章 进局子了_out