【源码】基于Python和PyTorch的多媒体资源检索与视频剪辑系统

项目简介

本项目是基于Python和PyTorch框架开发的多媒体资源检索与视频剪辑系统。它能依据给定文本内容，在指定目录里搜索图片和视频文件，找出与文本相近的图片或视频片段，并将这些片段剪辑成视频。系统借助预训练的深度学习模型（如BERT、CLIP等）进行特征提取和相似度计算，最终生成匹配文本内容的视频片段。

项目的主要特性和功能

1. 多媒体资源检索：可在指定目录搜索与文本相近的图片和视频片段，也能从向量库进行全文检索。
2. 视频剪辑：
   • 依据文本与视频的相关度自动剪辑匹配的视频片段。
   • 若匹配片段不足，会用空白背景填充帧以补足视频时长。
   • 支持调整输出视频的分辨率和帧率，默认分辨率为1080P（1920x1080，16：9），帧率为30fps。
3. 音频合成：支持文本到语音的转换，能将生成的音频与视频片段合成。
4. 用户交互界面：提供简单界面，用户可输入文本查询匹配的多媒体资源。

安装使用步骤

1. 环境准备

安装Python 3.9及以上版本，安装Miniconda或其他Python环境管理工具。

2. 创建Python环境

shell conda create -n tev python=3.9 conda activate tev

3. 安装PyTorch

根据官方文档安装PyTorch，建议使用CUDA加速（如有GPU）： shell pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

4. 安装依赖库

shell pip install -r requirements.txt

5. 安装FFmpeg

从FFmpeg官网下载并安装FFmpeg，确保将FFmpeg的bin目录添加到系统环境变量PATH中。

6. 配置项目

• 修改./data/conf/config.json文件，配置系统参数。若该文件不存在，系统将使用./common/config-template.json作为默认配置。
• 下载并配置预训练的BERT和CLIP模型，确保模型文件路径与配置文件中的download_root一致。

7. 运行项目

• 启动项目后，通过用户界面输入文本进行多媒体资源的检索与视频剪辑。
• 生成的视频片段将保存在./data/output目录中。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】