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    "README.md": {
      "content": "# 🎬 Curify Video Gallery\n\nThis repo showcases example projects, ad creatives, component effects, and product demos generated using different pipelines (ComfyUI, Python scripts, or direct video generation models).  \nEach row links to inputs, methods, and output previews.\n\n---\n\n## 📖 Gallery Index\n\n| Project Name             | Input(s)                         | Theme / Goal                         | Method              | Output Preview |\n|--------------------------|-----------------------------------|---------------------------------------|---------------------|----------------|\n| **Museum Intro**         | Script + reference images         | Cultural introduction video           | ComfyUI workflow    | [▶️ Video](museum_intro/outputs/museum_intro.mp4) |\n| **Car Ad**               | Car images + text prompt          | Automotive ad creative                | VideoGen model      | [▶️ Video](ad_videos/cars/outputs/car_ad.mp4) |\n| **Popmart Ad**           | POPMART character images + script | Brand promo video                     | Python montage      | [▶️ Video](ad_videos/popmart/outputs/popmart_ad.mp4) |\n| **Transitions**          | Stock footage + scene markers     | Showcase video transitions            | Python script       | [▶️ Video](effects/transitions/outputs/transitions_demo.mp4) |\n| **Logo Effect**          | Curify logo image                 | Logo → dynamic animation              | ComfyUI + AfterFX   | [▶️ Video](effects/logo_effects/outputs/logo_demo.mp4) |\n| **Subtitle Removal**     | Video with hard-coded subtitles   | Clean video without subtitles         | Python + Inpainting | [▶️ Video](product_demos/subtitle_removal/outputs/demo.mp4) |\n| **Video Translation**    | Original video + target language  | Multilingual dubbed video             | Whisper + XTTS      | [▶️ Video](product_demos/video_translation/outputs/demo.mp4) |\n| **Templated Generation** | Script + assets                   | Template-driven creative ad/story     | ComfyUI + Prompts   | [▶️ Video](product_demos/templated_generation/outputs/demo.mp4) |\n| **Manga Translation**    | Manga image(s) in source language | Manga localized into target language  | OCR + LLM + Overlay | [▶️ Video](product_demos/manga_translation/outputs/demo.mp4) |\n\n---\n\n## 📂 Repo Structure\n\n```\ngallery/\n│\n├── museum_intro/\n│   ├── inputs/\n│   ├── outputs/\n│   ├── method.md\n│   └── README.md\n│\n├── ad_videos/\n│   ├── cars/\n│   ├── popmart/\n│\n├── effects/\n│   ├── transitions/\n│   ├── logo_effects/\n│\n├── product_demos/\n│   ├── subtitle_removal/\n│   ├── video_translation/\n│   ├── templated_generation/\n│   ├── manga_translation/\n│\n└── README.md   # this file\n```\n\n---\n\n## 🛠 Notes\n- Methods vary: some projects use **ComfyUI workflows**, some use **Python scripts**, and others use **prompt-based video generation models**.  \n- Outputs may be stored in `outputs/` folders (consider Git LFS if videos are large).  \n- Each project folder includes its own `README.md` with more details.\n",
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    "museum_intro/keyframe_utils.py": {
      "content": "import os\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom diffusers import StableDiffusionPipeline, StableDiffusionImg2ImgPipeline\nimport torch\nfrom PIL import Image\nfrom openai import OpenAI\n\nclient = OpenAI()\n\n# Global story context\nstory_context_cn = \"《博物馆的全能ACE》是一部拟人化博物馆文物与AI讲解助手互动的短片，讲述太阳人石刻在闭馆后的博物馆中，遇到了新来的AI助手博小翼，两者展开对话，AI展示了自己的多模态讲解能力与文化知识，最终被文物们认可，并一起展开智慧导览服务的故事。该片融合了文物拟人化、夜间博物馆奇妙氛围、科技感界面与中国地方文化元素，风格活泼、具未来感。\"\n\n# Cache and log directories\nCACHE_DIR = Path(\"prompt_cache\")\nCACHE_DIR.mkdir(exist_ok=True)\nLOG_PATH = Path(\"prompt_log.jsonl\")\n\n# Pipelines\npipe_txt2img = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(\"CompVis/stable-diffusion-v1-4\", torch_dtype=torch.float16).to(\"cpu\")\npipe_img2img = StableDiffusionImg2ImgPipeline.from_pretrained(\"CompVis/stable-diffusion-v1-4\", torch_dtype=torch.float16).to(\"cpu\")\n\n# Reference image context for characters\nREFERENCE_CONTEXT = \"参考角色视觉信息：'太阳人石刻' 是带有放射状头饰、佩戴墨镜的新石器时代人物形象，风格庄严中略带潮流感。图像见 assets/sunman.png。'博小翼' 是一个圆头圆眼、漂浮型的可爱AI机器人助手，风格拟人、语气亲切，图像见 assets/boxiaoyi.png。\"\n\n# Reference image map\nASSET_IMAGES = {\n    \"太阳人\": \"assets/sunman.png\",\n    \"博小翼\": \"assets/boxiaoyi.png\"\n}\n\ndef generate_keyframe_prompt(segment):\n    segment_id = segment.get(\"segment_id\")\n    cache_file = CACHE_DIR / f\"segment_{segment_id}.json\"\n    if cache_file.exists():\n        with open(cache_file, \"r\", encoding=\"utf-8\") as f:\n            return json.load(f)\n\n    description = segment.get(\"description\", \"\")\n    speaker = segment.get(\"speaker\", \"\")\n    narration = segment.get(\"narration\", \"\")\n\n    input_prompt = f\"你是一个擅长视觉脚本设计的AI，请基于以下故事整体背景与分镜内容，帮我生成一个适合用于Stable Diffusion图像生成的英文提示词（image prompt），用于生成低分辨率草图风格的关键帧。请注意突出主要角色、镜头氛围、光影、构图、动作，避免复杂背景和细节。提示词长度不应超过80词，以防止超出Stable Diffusion的token限制。\\n\\n【整体故事背景】：\\n{story_context_cn}\\n\\n【当前分镜描述】：\\n{description}\\n【角色】：{speaker}\\n【台词或画外音】：{narration}\\n\\n{REFERENCE_CONTEXT}\\n\\n请用英文输出一个简洁但具体的prompt，风格偏草图、线稿、卡通、简洁构图，并指出一个negative prompt。\"\n\n    try:\n        response = client.chat.completions.create(\n            model=\"gpt-4o\",\n            messages=[\n                {\"role\": \"system\", \"content\": \"You are an expert visual prompt designer for image generation.\"},\n                {\"role\": \"user\", \"content\": input_prompt}\n            ],\n            temperature=0.7\n        )\n        output_text = response.choices[0].message.content\n        if \"Negative prompt:\" in output_text:\n            prompt, negative = output_text.split(\"Negative prompt:\", 1)\n        else:\n            prompt, negative = output_text, \"blurry, distorted, low quality, text, watermark\"\n\n        result = {\n            \"prompt\": prompt.strip(),\n            \"negative_prompt\": negative.strip()\n        }\n        with open(cache_file, \"w\", encoding=\"utf-8\") as f:\n            json.dump(result, f, ensure_ascii=False, indent=2)\n        with open(LOG_PATH, \"a\", encoding=\"utf-8\") as logf:\n            logf.write(json.dumps({\"segment_id\": segment_id, **result}, ensure_ascii=False) + \"\\n\")\n        return result\n    except Exception as e:\n        print(f\"[Error] GPT-4o prompt generation failed for segment {segment_id}: {e}\")\n        return {\n            \"prompt\": description,\n            \"negative_prompt\": \"\"\n        }\n\ndef generate_all_keyframe_images(script_data, output_dir=\"keyframes\"):\n    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)\n    keyframe_outputs = []\n\n    for segment in script_data:\n        sd_prompts = generate_keyframe_prompt(segment)\n        prompt = sd_prompts[\"prompt\"]\n        negative_prompt = sd_prompts[\"negative_prompt\"]\n        segment_id = segment.get(\"segment_id\")\n\n        description = segment.get(\"description\", \"\")\n        use_reference = any(name in description for name in ASSET_IMAGES)\n\n        if use_reference:\n            ref_key = next(k for k in ASSET_IMAGES if k in description)\n            init_image = Image.open(ASSET_IMAGES[ref_key]).convert(\"RGB\").resize((512, 512))\n\n        frame_images = []\n        for i in range(3):\n            if use_reference:\n                image = pipe_img2img(prompt=prompt, image=init_image, negative_prompt=negative_prompt, strength=0.6, guidance_scale=7.5).images[0]\n            else:\n                image = pipe_txt2img(prompt, negative_prompt=negative_prompt, num_inference_steps=20, guidance_scale=7.5, height=256, width=256).images[0]\n\n            image_path = os.path.join(output_dir, f\"segment_{segment_id}_v{i+1}.png\")\n            image.save(image_path)\n            frame_images.append(image_path)\n\n        keyframe_outputs.append({\n            \"segment_id\": segment_id,\n            \"prompt\": prompt,\n            \"negative_prompt\": negative_prompt,\n            \"frame_images\": frame_images\n        })\n\n        print(f\"✓ Generated 3 images for Segment {segment_id} ({'img2img' if use_reference else 'txt2img'})\")\n\n    with open(\"all_prompts_output.json\", \"w\", encoding=\"utf-8\") as f:\n        json.dump(keyframe_outputs, f, ensure_ascii=False, indent=2)\n\n    return keyframe_outputs",
      "size": 4898,
      "language": "python"
    },
    "museum_intro/orchestrator_subtitle.py": {
      "content": "import json\n\nfrom subtitle_utils import format_ass_timestamp, format_srt_timestamp, generate_srt_ass_file, burn_in_subtitles\nfrom video_preprocess_utils import extract_audio_from_video\n\n\n# Constants for video processing\nINPUT_JSON = \"transcript_subtitle.json\"\nFINAL_VIDEO = \"final_output_video.mp4\"\nCURRENT_VIDEO = \"musuem_video.mp4\"\nVIDEO_WIDTH = 1280\nVIDEO_HEIGHT = 720\nFONT_PATH = \"NotoSansSC-Regular.ttf\"\nOUTPUT_AUDIO = \"extracted_audio.wav\" # New constant for extracted audio file\n\ndef main():\n    \"\"\"Main function to load video, generate subtitles, and burn them in.\"\"\"\n    \n    # Define subtitle file paths\n    srt_output_file = \"output.srt\"\n    ass_output_file = \"output.ass\"\n\n    # 0. Extract audio from the video\n    print(f\"Extracting audio from {CURRENT_VIDEO}...\")\n    if not extract_audio_from_video(CURRENT_VIDEO, OUTPUT_AUDIO):\n        print(\"Audio extraction failed. Exiting.\")\n        return\n    print(\"Audio extraction complete.\")\n\n    # a. Load the INPUT_JSON\n    try:\n        with open(INPUT_JSON, 'r', encoding='utf-8') as f:\n            segments = json.load(f)\n    except FileNotFoundError:\n        print(f\"Error: {INPUT_JSON} not found.\")\n        return\n    except json.JSONDecodeError:\n        print(f\"Error: Could not decode JSON from {INPUT_JSON}.\")\n        return\n\n    # b. Generate ASS and SRT files\n    print(\"Generating SRT and ASS subtitle files...\")\n    generate_srt_ass_file(\n        segments=segments,\n        srt_output_path=srt_output_file,\n        ass_output_path=ass_output_file,\n        video_width=VIDEO_WIDTH,\n        video_height=VIDEO_HEIGHT,\n        font_path=FONT_PATH,\n        font_color=\"#FFFF00\", # Yellow font\n        outline_color=\"#000000\", # Black outline\n        opacity=0.9,\n        margin_bottom_percent=0.05\n    )\n    print(\"Subtitle files generated.\")\n\n    # c. Burn in subtitle into FINAL_VIDEO\n    print(f\"Burning subtitles into {CURRENT_VIDEO} to create {FINAL_VIDEO}...\")\n    burn_in_subtitles(CURRENT_VIDEO, ass_output_file, FINAL_VIDEO, FONT_PATH)\n    print(\"Video processing complete.\")\n\nif __name__ == \"__main__\":\n    main()\n",
      "size": 2091,
      "language": "python"
    },
    "museum_intro/requirements.txt": {
      "content": "--extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu\naccelerate\ntorch==2.2.2\ndiffusers\ntransformers\nftfy==6.3.1\ngoogle-genai\nmediapy\ngoogle-cloud-aiplatform\nopenai\ndotenv\ncoqpit-config\ncoqui-tts\ncoqui-tts-trainer\nmoviepy==1.0.3\ngradio\nsoundfile\nlibrosa\nPillow\npython-dotenv",
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      "language": "text"
    },
    "museum_intro/orchestrator_staticVideo.py": {
      "content": "import json\nimport os\nimport re\nimport base64\nimport subprocess\nfrom moviepy.editor import ImageClip, AudioFileClip, concatenate_videoclips\n\n# Assume _generate_voiceover_coqui_xtts is defined as you provided\n# You need `ffmpeg` installed for audio/video processing\n\n# ----------------------------\n# Config\n# ----------------------------\nTARGET_LANGUAGE = \"zh\"  # or \"en\"\nDESIRED_SPEED = 1.0\nSPEAKER_SAMPLE_B64 = \"...\"  # Base64 of your reference voice sample\nOUTPUT_DIR = \"museum_v2/output_segments\"\nFINAL_VIDEO = \"museum_v2/final_video.mp4\"\n\nos.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)\n\ndef parse_narration(narration_text: str):\n    \"\"\"\n    Splits narration into (speaker, text) tuples.\n    Handles patterns like:\n    太阳人: ...\n    博小翼: ...\n    \"\"\"\n    lines = narration_text.split(\"\\n\")\n    parsed = []\n    for line in lines:\n        # Try to match \"Speaker: content\"\n        match = re.match(r\"(.+?):(.*)\", line)\n        if match:\n            speaker = match.group(1).strip()\n            content = match.group(2).strip()\n            if content:\n                parsed.append((speaker, content))\n        else:\n            # fallback: no speaker label\n            parsed.append((None, line.strip()))\n    return parsed\n\ndef generate_segment_audio(segment_id, narration_text):\n    \"\"\"\n    Generate audio file for the segment by concatenating\n    all sub-lines of narration.\n    \"\"\"\n    parsed_lines = parse_narration(narration_text)\n    segment_audio_files = []\n\n    for idx, (speaker, text) in enumerate(parsed_lines):\n        audio_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, f\"segment_{segment_id}_line_{idx}.wav\")\n        _generate_voiceover_coqui_xtts(\n            full_text=text,\n            target_language=TARGET_LANGUAGE,\n            desired_speed=DESIRED_SPEED,\n            output_audio_path=audio_path,\n            speaker_sample_b64=SPEAKER_SAMPLE_B64\n        )\n        segment_audio_files.append(audio_path)\n\n    if len(segment_audio_files) == 1:\n        return segment_audio_files[0]\n\n    # Concatenate audio files with ffmpeg\n    concat_list_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, f\"concat_{segment_id}.txt\")\n    with open(concat_list_path, \"w\") as f:\n        for ap in segment_audio_files:\n            f.write(f\"file '{os.path.abspath(ap)}'\\n\")\n\n    merged_audio = os.path.join(OUTPUT_DIR, f\"segment_{segment_id}_merged.wav\")\n    subprocess.run([\n        \"ffmpeg\", \"-y\", \"-f\", \"concat\", \"-safe\", \"0\",\n        \"-i\", concat_list_path, \"-c\", \"copy\", merged_audio\n    ], check=True)\n\n    return merged_audio\n\ndef generate_segment_video(segment):\n    \"\"\"\n    Generates a video clip from static image and voiceover audio.\n    \"\"\"\n    segment_id = segment[\"segment_id\"]\n    image_path = f\"Final_segment_{segment_id}.png\"\n    narration = segment.get(\"narration\", \"\")\n    duration = segment.get(\"duration\", 5)\n\n    # Generate audio\n    audio_path = generate_segment_audio(segment_id, narration)\n    audio_clip = AudioFileClip(audio_path)\n    duration = audio_clip.duration  # ensure video matches audio\n\n    # Create static image video with audio\n    img_clip = ImageClip(image_path).set_duration(duration).set_audio(audio_clip)\n    out_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, f\"segment_{segment_id}.mp4\")\n    img_clip.write_videofile(out_path, fps=24, codec=\"libx264\", audio_codec=\"aac\")\n    return out_path\n\ndef generate_full_video(segments):\n    segment_videos = []\n    for seg in segments:\n        print(f\"Processing segment {seg['segment_id']}...\")\n        seg_video = generate_segment_video(seg)\n        segment_videos.append(seg_video)\n\n    # Concatenate segments\n    with open(os.path.join(OUTPUT_DIR, \"concat_list.txt\"), \"w\") as f:\n        for vid in segment_videos:\n            f.write(f\"file '{os.path.abspath(vid)}'\\n\")\n\n    subprocess.run([\n        \"ffmpeg\", \"-y\", \"-f\", \"concat\", \"-safe\", \"0\",\n        \"-i\", os.path.join(OUTPUT_DIR, \"concat_list.txt\"),\n        \"-c\", \"copy\", FINAL_VIDEO\n    ], check=True)\n    print(f\"✅ Final video saved to {FINAL_VIDEO}\")\n\n# ----------------------------\n# Usage\n# ----------------------------\nif __name__ == \"__main__\":\n    with open(\"segments.json\", \"r\") as f:\n        segments = json.load(f)\n    generate_full_video(segments)\n",
      "size": 4150,
      "language": "python"
    },
    "museum_intro/.gitignore": {
      "content": "# macOS specific files\n.DS_Store\n\n# Python cache and environment files\n__pycache__/\n*.pyc\n.env\ndeploy_curify_backend.sh\n\n# Project-specific ignored files/directories\napp/__pycache__/\napp/models/__pycache__/",
      "size": 206,
      "language": "unknown"
    },
    "museum_intro/app.py": {
      "content": "import json\nfrom pathlib import Path\nfrom moviepy.editor import concatenate_videoclips, VideoFileClip, AudioFileClip\nfrom xtts_utils import synthesize_xtts_audio\nfrom t2v_utils import generate_video_clip\nfrom subtitle_utils import generate_ass\n\n# Paths\nINPUT_JSON = \"segments.json\"\nOUTPUT_DIR = Path(\"generated_segments\")\nOUTPUT_DIR.mkdir(exist_ok=True)\nFINAL_VIDEO = \"final_output_video.mp4\"\n\nVIDEO_WIDTH = 1280\nVIDEO_HEIGHT = 720\nFONT_PATH = \"NotoSansSC-Regular.ttf\"\n# Speaker WAVs (must exist)\nSPEAKER_MAP = {\n    \"speak_0\": \"voices/speak_0.wav\",\n    \"speak_1\": \"voices/speak_1.wav\"\n}\n\ndef generate_from_json(json_path):\n    with open(json_path, \"r\", encoding=\"utf-8\") as f:\n        segments = json.load(f)\n\n    segment_paths = []\n\n    for i, seg in enumerate(segments):\n        seg_id = seg[\"segment_id\"]\n        prompt = seg[\"description\"]\n        narration = seg[\"narration\"]\n        speaker = seg[\"speak_id\"]\n        duration = seg[\"duration\"]\n\n        print(f\"\\n🎬 Segment {seg_id}: Generating video and audio...\")\n\n        # Generate video\n        video_path = OUTPUT_DIR / f\"segment_{seg_id}.mp4\"\n        generate_video_clip(prompt, duration, str(video_path))\n\n        # Generate TTS\n        audio_path = OUTPUT_DIR / f\"segment_{seg_id}.wav\"\n        synthesize_xtts_audio(\n            text=narration,\n            speaker_wav=SPEAKER_MAP[speaker],\n            output_path=str(audio_path)\n        )\n\n        # Overlay subtitle\n        ass_path = OUTPUT_DIR / f\"segment_{seg_id}.ass\"\n        generate_ass(text=narration, duration=duration, output_path=ass_path, \n                     video_width=VIDEO_WIDTH, video_height=VIDEO_HEIGHT, font_path=FONT_PATH)\n\n        # Combine video + audio + subtitle (via ffmpeg wrapper)\n        final_segment = OUTPUT_DIR / f\"final_segment_{seg_id}.mp4\"\n        mux_segment_with_audio_and_subtitles(\n            str(video_path), str(audio_path), str(ass_path), str(final_segment)\n        )\n\n        segment_paths.append(str(final_segment))\n\n    return segment_paths\n\ndef stitch_segments(segment_paths, output_path):\n    clips = [VideoFileClip(p) for p in segment_paths]\n    final = concatenate_videoclips(clips)\n    final.write_videofile(output_path, codec=\"libx264\", audio_codec=\"aac\")\n    print(f\"\\n✅ Final video saved to {output_path}\")\n\n# FFmpeg mux wrapper\ndef mux_segment_with_audio_and_subtitles(video, audio, srt, output):\n    import subprocess\n    subprocess.run([\n        \"ffmpeg\", \"-y\",\n        \"-i\", video,\n        \"-i\", audio,\n        \"-vf\", f\"subtitles={srt}\",\n        \"-shortest\",\n        \"-c:v\", \"libx264\",\n        \"-c:a\", \"aac\",\n        output\n    ], check=True)\n\n\nif __name__ == \"__main__\":\n    segment_paths = generate_from_json(INPUT_JSON)\n    stitch_segments(segment_paths, FINAL_VIDEO)\n",
      "size": 2749,
      "language": "python"
    },
    "museum_intro/main.py": {
      "content": "from dotenv import load_dotenv\nload_dotenv() \n\nimport json\nimport math\nfrom PIL import Image, ImageDraw\nimport os\nimport shutil\nfrom utils.keyframe_utils import generate_keyframe_prompt, generate_all_keyframe_images\n\n# Load segments JSON\ndef load_segments():\n    with open(\"museum/segments_full.json\", \"r\", encoding=\"utf-8\") as f:\n        segments = json.load(f)\n\n    # Select 5 recommended keyframes for preview\n    segment_ids_to_preview = [1, 2, 5, 14, 24]\n    preview_segments = [s for s in segments if s[\"segment_id\"] in segment_ids_to_preview]\n    return preview_segments\n\n# Run the wrapper to generate prompts and images\nscript_json = load_segments()\ngenerated_sd_prompts = generate_all_keyframe_images(script_json)\n\n# Optionally inspect prompts\n# print(json.dumps(generated_sd_prompts, indent=2, ensure_ascii=False))\n",
      "size": 825,
      "language": "python"
    },
    "museum_intro/museum_v0/segments_v2.json": {
      "content": "[\n  {\n    \"segment_id\": 1,\n    \"description\": \"A dimly lit Yichang Museum at night. The Sun Man Statue lights up and begins moving with rhythmic beats. Wearing sunglasses and doing hip-hop moves.\",\n    \"music_effect\": \"Fusion of traditional Yichang instruments with modern hip-hop beat.\",\n    \"narration\": \"Yo yo yo, 看这儿！我是太阳人，穿越千年的文化担当！\",\n    \"speaker\": \"太阳人\",\n    \"speak_id\": \"speak_0\",\n    \"duration\": 7,\n    \"frame_image\": \"scene1.jpg\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 2,\n    \"description\": \"Camera pans to a glowing orb turning into Bo Xiaoyi, a cute futuristic digital mascot, gently landing beside the statue.\",\n    \"music_effect\": \"Futuristic shimmer and soft landing tone.\",\n    \"narration\": \"你好呀，太阳人前辈！我是博小翼，刚来报到。\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"speak_id\": \"speak_1\",\n    \"duration\": 4,\n    \"frame_image\": \"scene2.jpg\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 3,\n    \"description\": \"The Sun Man tilts his head in curiosity, circling Bo Xiaoyi and inspecting him playfully.\",\n    \"music_effect\": \"Playful drum hit and record scratch.\",\n    \"narration\": \"你这小家伙是哪来的？博物馆还能招AI啦？\",\n    \"speaker\": \"太阳人\",\n    \"speak_id\": \"speak_0\",\n    \"duration\": 4,\n    \"frame_image\": \"scene3.jpg\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 4,\n    \"description\": \"Bo Xiaoyi projects a holographic interface showing dialogue, voice input, and a phone scanning a statue photo.\",\n    \"music_effect\": \"Glitchy UI sound + light synth tones.\",\n    \"narration\": \"我可厉害啦！游客可以和我打字、语音，甚至拍照提问呢～\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"speak_id\": \"speak_1\",\n    \"duration\": 6,\n    \"frame_image\": \"scene4.jpg\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 5,\n    \"description\": \"The museum lights gently rise, showing more artifacts waking up curiously. The statue and Bo Xiaoyi laugh together.\",\n    \"music_effect\": \"Warm orchestral rise + soft ambient sound.\",\n    \"narration\": \"有你陪着，我们这些老家伙终于能被更多人看见啦～\",\n    \"speaker\": \"太阳人\",\n    \"speak_id\": \"speak_0\",\n    \"duration\": 5,\n    \"frame_image\": \"scene5.jpg\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 6,\n    \"description\": \"Fade out with a CTA overlay: 'Yichang Museum x 博小翼 · 一起让文物说话！'\",\n    \"music_effect\": \"Gentle fade-out melody with final harp stroke.\",\n    \"narration\": \"博物馆，不只是看，更是对话的开始。\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"speak_id\": \"speak_1\",\n    \"duration\": 4,\n    \"frame_image\": \"scene6.jpg\"\n  }\n]\n",
      "size": 2241,
      "language": "json"
    },
    "museum_intro/museum_v0/transcript_subtitle.json": {
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      "content": "[\n  {\n    \"segment_id\": 1,\n    \"description\": \"A nighttime scene in the empty Yichang Museum. The Sun Man Stone Statue wears New Stone Age attire and sunglasses, dancing with hip-hop style. The environment is softly lit, with spotlights and other artifacts playfully animated.\",\n    \"music_effect\": \"宜昌当地特色乐器共同演奏出匹配rap的底乐，比如宜昌丝竹、锣鼓艺术等。\",\n    \"narration\": \"哟哟哟，听起 我是太阳人石刻超有脾气 穿越悠悠岁月带着底气 西南文化里头我是硬货等级\",\n    \"speaker\": \"太阳人\",\n    \"speak_id\": \"speak_0\",\n    \"duration\": 10,\n    \"frame_image\": \"scene1.jpg\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 2,\n    \"description\": \"The Sun Man notices a cute little character clapping. He walks over and curiously asks who it is.\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"你是谁？我活了七千多年了，怎么从来没见过你？\",\n    \"speaker\": \"太阳人\",\n    \"speak_id\": \"speak_0\",\n    \"duration\": 3,\n    \"frame_image\": \"scene2.jpg\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 3,\n    \"description\": \"Bo Xiaoyi smiles sweetly and introduces itself politely to the Sun Man.\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"您好，太阳人前辈，我叫博小翼，是今天新来的。\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"speak_id\": \"speak_1\",\n    \"duration\": 2,\n    \"frame_image\": \"scene3.jpg\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 4,\n    \"description\": \"The Sun Man looks at Bo Xiaoyi's futuristic appearance with curiosity, surprised that such a trendy item is in the museum.\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"你认得我？博小翼？看起来也不像鸟啊？这么潮流的现代产物也能进博物馆了？\",\n    \"speaker\": \"太阳人\",\n    \"speak_id\": \"speak_0\",\n    \"duration\": 3,\n    \"frame_image\": \"scene4.jpg\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 5,\n    \"description\": \"Bo Xiaoyi explains that it is not an artifact, but an AI-based digital tour guide that supports multimodal interaction—text, voice, and image. It demonstrates how to interact via mobile phone.\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"您误会了，我不是鸟，也不是展品。我是国内首款交互式讲解类大模型，拥有国内最全游前攻略，我能把你们的资料信息讲给游客听。他们可以选择在对话框里打文字、发语音的方式来问我，也可以拍一张你们的照片上传来了解。\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"speak_id\": \"speak_1\",\n    \"duration\": 15,\n    \"frame_image\": \"scene5.jpg\"\n  }\n]\n",
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    "museum_intro/utils/keyframe_utils.py": {
      "content": "import os\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom diffusers import StableDiffusionXLPipeline, StableDiffusionXLImg2ImgPipeline\nimport torch\nfrom PIL import Image\nfrom openai import OpenAI\n\nclient = OpenAI()\n\n# Global story context\nstory_context_cn = \"《博物馆的全能ACE》是一部拟人化博物馆文物与AI讲解助手互动的短片，讲述太阳人石刻在闭馆后的博物馆中，遇到了新来的AI助手博小翼，两者展开对话，AI展示了自己的多模态讲解能力与文化知识，最终被文物们认可，并一起展开智慧导览服务的故事。该片融合了文物拟人化、夜间博物馆奇妙氛围、科技感界面与中国地方文化元素，风格活泼、具未来感。\"\n\n# Cache and log directories\nCACHE_DIR = Path(\"prompt_cache\")\nCACHE_DIR.mkdir(exist_ok=True)\nLOG_PATH = Path(\"prompt_log.jsonl\")\n\n# Pipelines using SDXL\npipe_txt2img = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(\"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0\", torch_dtype=torch.float16).to(\"cpu\")\npipe_img2img = StableDiffusionXLImg2ImgPipeline.from_pretrained(\"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0\", torch_dtype=torch.float16).to(\"cpu\")\n\n# Reference image context for characters\nREFERENCE_CONTEXT = \"参考角色视觉信息：'太阳人石刻' 是带有放射状头饰、佩戴墨镜的新石器时代人物形象，风格庄严中略带潮流感。图像见 assets/sunman.png。'博小翼' 是一个圆头圆眼、漂浮型的可爱AI机器人助手，风格拟人、语气亲切，图像见 assets/boxiaoyi.png。\"\n\n# Reference image map\nASSET_IMAGES = {\n    \"太阳人\": \"museum/assets/sunman.png\",\n    \"博小翼\": \"museum/assets/boxiaoyi.png\"\n}\n\ndef generate_keyframe_prompt(segment):\n    segment_id = segment.get(\"segment_id\")\n    cache_file = CACHE_DIR / f\"segment_{segment_id}.json\"\n    if cache_file.exists():\n        with open(cache_file, \"r\", encoding=\"utf-8\") as f:\n            return json.load(f)\n\n    description = segment.get(\"description\", \"\")\n    speaker = segment.get(\"speaker\", \"\")\n    narration = segment.get(\"narration\", \"\")\n\n    input_prompt = f\"你是一个擅长视觉脚本设计的AI，请基于以下故事整体背景与分镜内容，帮我生成一个适合用于Stable Diffusion图像生成的中文提示词（image prompt），用于生成低分辨率草图风格的关键帧。请注意突出主要角色、镜头氛围、光影、构图、动作，避免复杂背景和细节。提示词长度不应超过80词。\\n\\n【整体故事背景】：\\n{story_context_cn}\\n\\n【当前分镜描述】：\\n{description}\\n【角色】：{speaker}\\n【台词或画外音】：{narration}\\n\\n{REFERENCE_CONTEXT}\\n\\n请用中文输出一个简洁但具体的image prompt，风格偏草图、线稿、卡通、简洁构图。\"\n\n    try:\n        response = client.chat.completions.create(\n            model=\"gpt-4o\",\n            messages=[\n                {\"role\": \"system\", \"content\": \"你是一个擅长图像视觉提示词设计的AI。\"},\n                {\"role\": \"user\", \"content\": input_prompt}\n            ],\n            temperature=0.7\n        )\n        prompt = response.choices[0].message.content.strip()\n\n        result = {\n            \"prompt\": prompt,\n            \"negative_prompt\": \"\"\n        }\n        with open(cache_file, \"w\", encoding=\"utf-8\") as f:\n            json.dump(result, f, ensure_ascii=False, indent=2)\n        with open(LOG_PATH, \"a\", encoding=\"utf-8\") as logf:\n            logf.write(json.dumps({\"segment_id\": segment_id, **result}, ensure_ascii=False) + \"\\n\")\n        return result\n    except Exception as e:\n        print(f\"[Error] GPT-4o prompt generation failed for segment {segment_id}: {e}\")\n        return {\n            \"prompt\": description,\n            \"negative_prompt\": \"\"\n        }\n\ndef generate_all_keyframe_images(script_data, output_dir=\"museum/key_frames\"):\n    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)\n    keyframe_outputs = []\n\n    for segment in script_data:\n        sd_prompts = generate_keyframe_prompt(segment)\n        prompt = sd_prompts[\"prompt\"]\n        negative_prompt = sd_prompts[\"negative_prompt\"]\n        segment_id = segment.get(\"segment_id\")\n\n        description = segment.get(\"description\", \"\")\n        use_reference = any(name in description for name in ASSET_IMAGES)\n\n        if use_reference:\n            ref_key = next(k for k in ASSET_IMAGES if k in description)\n            init_image = Image.open(ASSET_IMAGES[ref_key]).convert(\"RGB\").resize((1024, 1024))\n\n        frame_images = []\n\n        # for i in range(3):\n        #     if use_reference:\n        #         image = pipe_img2img(prompt=prompt, image=init_image, strength=0.6, guidance_scale=7.5).images[0]\n        #     else:\n        #         image = pipe_txt2img(prompt, num_inference_steps=20, guidance_scale=7.5, height=1024, width=1024).images[0]\n        #\n        #     image_path = os.path.join(output_dir, f\"segment_{segment_id}_v{i+1}.png\")\n        #     image.save(image_path)\n        #     frame_images.append(image_path)\n\n        keyframe_outputs.append({\n            \"segment_id\": segment_id,\n            \"prompt\": prompt,\n            \"negative_prompt\": negative_prompt,\n            \"frame_images\": frame_images\n        })\n\n        print(f\"✓ Generated 3 images for Segment {segment_id} ({'img2img' if use_reference else 'txt2img'})\")\n\n    with open(os.path.join(output_dir, \"all_prompts_output.json\"), \"w\", encoding=\"utf-8\") as f:\n        json.dump(keyframe_outputs, f, ensure_ascii=False, indent=2)\n\n    return keyframe_outputs\n",
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    "museum_intro/utils/t2v_utils.py": {
      "content": "import torch\nfrom diffusers.utils import export_to_video\nfrom diffusers import AutoencoderKLWan, WanPipeline\nfrom diffusers.schedulers.scheduling_unipc_multistep import UniPCMultistepScheduler\n\nimport mediapy as media\n\ndef generate_video_clip(prompt: str, duration: float, video_path: str,\n                        negative_prompt: str = \"\",\n                        model_id: str = \"Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers\",\n                        height: int = 720,\n                        width: int = 1280,\n                        fps: int = 16,\n                        guidance_scale: float = 5.0,\n                        flow_shift: float = 5.0):\n    vae = AutoencoderKLWan.from_pretrained(model_id, subfolder=\"vae\", torch_dtype=torch.float32)\n    scheduler = UniPCMultistepScheduler(prediction_type='flow_prediction', use_flow_sigmas=True, num_train_timesteps=1000, flow_shift=flow_shift)\n    pipe = WanPipeline.from_pretrained(model_id, vae=vae, torch_dtype=torch.bfloat16)\n    pipe.scheduler = scheduler\n    # It's generally recommended to use 'cuda' if available for performance, otherwise 'cpu'\n    pipe.to(\"cuda\" if torch.cuda.is_available() else \"cpu\")\n\n    # Calculate num_frames based on duration and fps\n    num_frames = int(duration * fps)\n\n    # Apply default negative prompt if the provided one is empty\n    if not negative_prompt:\n        negative_prompt = (\"Bright tones, overexposed, static, blurred details, subtitles, style, works, paintings, \"\n                           \"images, static, overall gray, worst quality, low quality, JPEG compression residue, ugly, \"\n                           \"incomplete, extra fingers, poorly drawn hands, poorly drawn faces, deformed, disfigured, \"\n                           \"misshapen limbs, fused fingers, still picture, messy background, three legs, many people in \"\n                           \"the background, walking backwards\")\n\n    print(f\"Generating video for prompt: '{prompt}' with duration {duration}s ({num_frames} frames at {fps} fps)...\")\n\n    output = pipe(\n        prompt=prompt,\n        negative_prompt=negative_prompt,\n        height=height,\n        width=width,\n        num_frames=num_frames,\n        guidance_scale=guidance_scale,\n    ).frames[0] # The output of pipe is a list of tensors, we take the first (and usually only) one\n\n    export_to_video(output, video_path, fps=fps)\n    print(f\"Video saved to: {video_path}\")\n    return video_path",
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    "museum_intro/utils/xtts_utilsc.py": {
      "content": "# macOS specific files\n.DS_Store\n\n# Python cache and environment files\n__pycache__/\n*.pyc\n.env\ndeploy_curify_backend.sh\n\n# Project-specific ignored files/directories\napp/__pycache__/\napp/models/__pycache__/",
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    },
    "museum_intro/utils/evaluation_utils.py": {
      "content": "import json\nimport numpy as np\nimport cv2\n\nfrom dotenv import load_dotenv\nfrom openai import OpenAI\nfrom transformers import CLIPProcessor, CLIPModel\nfrom PIL import Image\nfrom skimage.metrics import structural_similarity as ssim\n\n\n# Load env for OpenAI\nload_dotenv()\nclient = OpenAI()\n\nclip_model = CLIPModel.from_pretrained(\"openai/clip-vit-base-patch32\")\nclip_processor = CLIPProcessor.from_pretrained(\"openai/clip-vit-base-patch32\")\n\n\ndef evaluate_with_gpt4(storyboard, video_description):\n    system_prompt = (\n        \"You are a film critic evaluating how well a video matches a storyboard.\\n\"\n        \"Rate each of the following from 1 to 10:\\n\"\n        \"- Story Consistency: Does the video follow the scene and emotion described?\\n\"\n        \"- Shot Variety: Does it use interesting or varied camera angles?\\n\"\n        \"- Relevance: Does it suit the intended purpose (role, setting, emotion)?\\n\\n\"\n        \"Provide scores and brief justifications for each.\\n\\n\"\n        \"Format output as:\\n\"\n        \"{\\n\"\n        \"  \\\"story_consistency\\\": <score>,\\n\"\n        \"  \\\"shot_variety\\\": <score>,\\n\"\n        \"  \\\"relevance\\\": <score>,\\n\"\n        \"  \\\"justification\\\": \\\"...\\\"\\n\"\n        \"}\"\n    )\n\n    user_prompt = (\n        f\"Storyboard:\\n\"\n        f\"Scene: {storyboard['scene']}\\n\"\n        f\"Shot: {storyboard['shot_type']}\\n\"\n        f\"Emotion: {storyboard['emotion']}\\n\\n\"\n        f\"Video Description:\\n{video_description}\"\n    )\n\n    response = client.chat.completions.create(\n        model=\"gpt-4o\",\n        temperature=0.3,\n        messages=[\n            {\"role\": \"system\", \"content\": system_prompt},\n            {\"role\": \"user\", \"content\": user_prompt}\n        ]\n    )\n\n    content = response.choices[0].message.content.strip()\n    return json.loads(content)\n\n\ndef compute_clip_similarity(image_path, text_prompt):\n    image = Image.open(image_path).convert(\"RGB\")\n    inputs = clip_processor(text=[text_prompt], images=image, return_tensors=\"pt\", padding=True)\n    outputs = clip_model(**inputs)\n    logits_per_image = outputs.logits_per_image\n    similarity = logits_per_image.softmax(dim=1).item()\n    return similarity\n\n\ndef compute_motion_score(video_path):\n    cap = cv2.VideoCapture(video_path)\n    prev_gray = None\n    motion_values = []\n\n    while cap.isOpened():\n        ret, frame = cap.read()\n        if not ret:\n            break\n\n        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)\n        if prev_gray is not None:\n            flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev_gray, gray, None,\n                                                 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0)\n            magnitude, _ = cv2.cartToPolar(flow[..., 0], flow[..., 1])\n            motion_values.append(np.mean(magnitude))\n\n        prev_gray = gray\n\n    cap.release()\n    return np.mean(motion_values) if motion_values else 0\n\n\ndef compute_temporal_coherence(video_path):\n    cap = cv2.VideoCapture(video_path)\n    prev_frame = None\n    ssim_scores = []\n\n    while cap.isOpened():\n        ret, frame = cap.read()\n        if not ret:\n            break\n\n        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)\n        if prev_frame is not None:\n            score = ssim(prev_frame, gray)\n            ssim_scores.append(score)\n\n        prev_frame = gray\n\n    cap.release()\n    return np.mean(ssim_scores) if ssim_scores else 0\n\n\ndef evaluate_video(storyboard, video_description, video_path, thumbnail_path, text_prompt):\n    gpt_eval = evaluate_with_gpt4(storyboard, video_description)\n    clip_score = compute_clip_similarity(thumbnail_path, text_prompt)\n    motion_score = compute_motion_score(video_path)\n    coherence_score = compute_temporal_coherence(video_path)\n\n    return {\n        \"gpt_eval\": gpt_eval,\n        \"metrics\": {\n            \"clip_similarity\": clip_score,\n            \"motion_score\": motion_score,\n            \"temporal_coherence\": coherence_score\n        }\n    }\n",
      "size": 3870,
      "language": "python"
    },
    "museum_intro/utils/subtitle_utils.py": {
      "content": "import logging\nimport os\nfrom PIL import Image, ImageDraw, ImageFont # Import PIL modules\nfrom datetime import timedelta \nimport subprocess\n\nimport shlex\n\nlogger = logging.getLogger(__name__)\n\ndef format_ass_timestamp(seconds: float) -> str:\n    \"\"\"Formats a float timestamp (in seconds) to ASS time format (H:MM:SS.cc).\"\"\"\n    total_milliseconds = int(seconds * 1000)\n    hours = total_milliseconds // 3_600_000\n    total_milliseconds %= 3_600_000\n    minutes = total_milliseconds // 60_000\n    total_milliseconds %= 60_000\n    seconds = total_milliseconds // 1_000\n    centiseconds = (total_milliseconds % 1_000) // 10\n    return f\"{hours}:{minutes:02}:{seconds:02}.{centiseconds:02}\"\n\ndef format_srt_timestamp(seconds: float) -> str:\n    \"\"\"Formats a float timestamp (in seconds) to SRT time format (HH:MM:SS,ms).\"\"\"\n    td = timedelta(seconds=seconds)\n    hours, remainder = divmod(td.total_seconds(), 3600)\n    minutes, remainder = divmod(remainder, 60)\n    seconds, milliseconds = divmod(remainder, 1)\n    return f\"{int(hours):02}:{int(minutes):02}:{int(seconds):02},{int(milliseconds*1000):03}\"\n\n\ndef generate_srt_ass_file(\n    segments: list,\n    srt_output_path: str, # Explicit SRT output path\n    ass_output_path: str, # Explicit ASS output path\n    video_width: int,\n    video_height: int,\n    font_path: str,\n    font_color: str = \"#FFFF00\",\n    font_name: str = \"Noto Sans SC\",\n    outline_color: str = \"#000000\",\n    opacity: float = 0.9,\n    margin_bottom_percent: float = 0.05\n) -> None:\n    \"\"\"\n    Generates both ASS and SRT subtitle files from a list of segment dictionaries,\n    applying styling and positioning logic for ASS.\n    \"\"\"\n    # --- ASS Specific Styling Calculations ---\n    def hex_to_ass_bgr(hex_color):\n        hex_color = hex_color.lstrip('#')\n        r, g, b = int(hex_color[0:2], 16), int(hex_color[2:4], 16), int(hex_color[4:6], 16)\n        return f\"&H{b:02X}{g:02X}{r:02X}&\"\n\n    ass_font_color = hex_to_ass_bgr(font_color)\n    ass_outline_color = hex_to_ass_bgr(outline_color)\n    ass_opacity = int((1.0 - opacity) * 255)\n\n    base_font_size = video_height // 22\n    if (video_width / video_height) > 16/9:\n        subtitle_font_size = int(base_font_size * 0.8)\n    elif (video_width / video_height) < 9/16:\n        subtitle_font_size = int(base_font_size * 1.2)\n    else:\n        subtitle_font_size = int(base_font_size)\n\n    dummy_img = Image.new(\"RGBA\", (video_width, 1), (0, 0, 0, 0))\n    draw_temp = ImageDraw.Draw(dummy_img)\n    try:\n        _ = draw_temp.textlength\n        text_width_func = lambda txt, fnt: draw_temp.textlength(txt, font=fnt)\n    except AttributeError:\n        text_width_func = lambda txt, fnt: draw_temp.textsize(txt, font=fnt)[0]\n\n    try:\n        font = ImageFont.truetype(font_path, subtitle_font_size)\n    except IOError:\n        logger.error(f\"❌ Font file not found or invalid: {font_path}. Using default font for ASS.\")\n        font = ImageFont.load_default()\n        subtitle_font_size = 24\n        outline_width = 1\n    else:\n        outline_width = max(1, int(subtitle_font_size * 0.05))\n\n    margin_v = int(video_height * margin_bottom_percent)\n\n    try:\n        with open(ass_output_path, \"w\", encoding=\"utf-8\") as ass_f, \\\n             open(srt_output_path, \"w\", encoding=\"utf-8\") as srt_f:\n\n            # --- Write ASS Header and Style ---\n            ass_f.write(\"[Script Info]\\n\")\n            ass_f.write(\"ScriptType: v4.00+\\n\")\n            ass_f.write(\"PlayResX: {}\\n\".format(video_width))\n            ass_f.write(\"PlayResY: {}\\n\".format(video_height))\n            ass_f.write(\"ScaledBorderAndShadow: yes\\n\")\n            ass_f.write(\"\\n\")\n            ass_f.write(\"[V4+ Styles]\\n\")\n            ass_f.write(\n                f\"Style: Default,{font_name},{subtitle_font_size},\"\n                f\"{ass_font_color},{ass_font_color},\"\n                f\"{ass_outline_color},{ass_outline_color},\"\n                f\"0,0,0,0,100,100,0,0,1,{outline_width},0,\"\n                f\"2,{int(video_width*0.05)},{int(video_width*0.05)},{margin_v},1\\n\"\n            )\n            ass_f.write(\"\\n\")\n            ass_f.write(\"[Events]\\n\")\n            ass_f.write(\"Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text\\n\")\n\n            # --- Iterate Segments for both ASS and SRT ---\n            for i, segment in enumerate(segments):\n                start_time = segment.get(\"start\", 0.0)\n                end_time = segment.get(\"end\", 0.0)\n\n                ass_display_text = segment.get(\"original\", \"\")\n                srt_display_text = segment.get(\"original\", \"\")\n\n                if not ass_display_text and not srt_display_text:\n                    continue\n\n                # --- Write to ASS File ---\n                subtitle_width_for_wrap = int(video_width * 0.8)\n                lines_for_ass = []\n                current_line = \"\"\n                words = ass_display_text.replace('\\\\N', ' ').split()\n\n                for word in words:\n                    test_line = f\"{current_line} {word}\".strip()\n                    if current_line == \"\":\n                        test_line = word\n\n                    if text_width_func(test_line, font) <= subtitle_width_for_wrap - (outline_width * 4):\n                        current_line = test_line\n                    else:\n                        lines_for_ass.append(current_line)\n                        current_line = word\n                lines_for_ass.append(current_line)\n                formatted_ass_text = \"\\\\N\".join(lines_for_ass)\n\n                ass_f.write(\n                    f\"Dialogue: 0,\"\n                    f\"{format_ass_timestamp(start_time)},\"\n                    f\"{format_ass_timestamp(end_time)},\"\n                    f\"Default,,\"\n                    f\"0,0,0,,\"\n                    f\"{{\\\\alpha&H{ass_opacity:02X}&}}{formatted_ass_text}\\n\"\n                )\n\n                # --- Write to SRT File ---\n                srt_f.write(f\"{i + 1}\\n\")\n                srt_f.write(f\"{format_srt_timestamp(start_time)} --> {format_srt_timestamp(end_time)}\\n\")\n                srt_f.write(f\"{srt_display_text}\\n\")\n                srt_f.write(\"\\n\")\n\n        logger.info(f\"ASS file generated successfully at {ass_output_path}\")\n        logger.info(f\"SRT file generated successfully at {srt_output_path}\")\n\n    except Exception as e:\n        logger.error(f\"Error generating subtitle files: {e}\", exc_info=True)\n        raise\n\ndef burn_in_subtitles(video_path: str, subtitle_file_path: str, output_path: str, font_path: str):\n    \"\"\"Burns subtitles into a video using ffmpeg and a custom font.\"\"\"\n\n    if not os.path.exists(font_path):\n        raise FileNotFoundError(f\"Font file not found: {font_path}\")\n\n    font_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(font_path))\n    font_name = \"Noto Sans SC\"\n\n    # Properly escape paths for ffmpeg\n    subtitles_arg = f\"subtitles={shlex.quote(subtitle_file_path)}:fontsdir={shlex.quote(font_dir)}:force_style='Fontname={font_name}'\"\n\n    command = [\n        \"ffmpeg\",\n        \"-i\", video_path,\n        \"-vf\", subtitles_arg,\n        \"-c:v\", \"libx264\",\n        \"-preset\", \"medium\",\n        \"-crf\", \"23\",\n        \"-c:a\", \"copy\",\n        \"-y\",\n        output_path\n    ]\n\n    print(\"🔧 Executing FFmpeg command:\")\n    print(\" \".join(command))\n\n    try:\n        subprocess.run(command, check=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)\n        print(f\"✅ Subtitles burned into: {output_path}\")\n    except subprocess.CalledProcessError as e:\n        print(f\"❌ FFmpeg error (code {e.returncode}):\\n{e.stderr.decode(errors='ignore')}\")\n        print(\"💡 Your FFmpeg build may be missing `libass` support.\")\n    except FileNotFoundError:\n        print(\"❌ FFmpeg not found. Ensure it’s installed and in PATH.\")\n    except Exception as e:\n        print(f\"❌ Unexpected error: {e}\")",
      "size": 7764,
      "language": "python"
    },
    "museum_intro/utils/xtts_utils.py": {
      "content": "import logging\nimport os\nimport json\n\nlogger = logging.getLogger(__name__)\n\nfrom TTS.api import TTS # For Coqui XTTS\n\n# XTTS model lazy init\ntts_model_name = \"tts_models/multilingual/multi-dataset/xtts_v2\"\nos.environ[\"COQUI_TTS_LICENSE_ACCEPTED\"] = \"true\"\n\ndef get_xtts_model():\n    try:\n        from TTS.api import TTS\n        return TTS(model_name=\"tts_models/multilingual/multi-dataset/xtts_v2\", progress_bar=False)\n    except json.decoder.JSONDecodeError:\n        logger.error(\"XTTS model config is corrupted. Try clearing the cache at ~/.local/share/tts.\")\n    except Exception as e:\n        logger.error(f\"XTTS load error: {e}\", exc_info=True)\n    return None\n\ndef synthesize_xtts_audio(full_text: str, speaker_wav_path: str, output_audio_path: str):\n    \"\"\"\n    Generates voiceover using Coqui XTTS model with voice cloning.\n    Removed desired_speed parameter.\n    \"\"\"\n    coqui_tts_model = get_xtts_model()\n    target_language = 'cn'\n    if coqui_tts_model is None:\n        raise RuntimeError(\"TTS model not available.\")\n    try:\n        coqui_tts_model.tts_to_file(\n            text=full_text,\n            speaker_wav=speaker_wav_path,\n            language=target_language,\n            file_path=output_audio_path,\n            split_sentences=True\n        )\n        logger.info(f\"Coqui XTTS voiceover generated successfully for {output_audio_path}\")\n    except Exception as e:\n        logger.error(f\"❌ Coqui XTTS voice cloning failed: {e}. Attempting fallback to OpenAI.\", exc_info=True)\n        raise\n",
      "size": 1512,
      "language": "python"
    },
    "museum_intro/utils/video_preprocess_utils.py": {
      "content": "# utils/video_preprocess_utils.py\nimport logging\nimport os\nfrom moviepy.editor import VideoFileClip\n\nlogger = logging.getLogger(__name__)\n\ndef extract_audio_from_video(video_path: str, output_audio_path: str) -> bool:\n    \"\"\"\n    Extracts the full audio track from a video file and saves it as a WAV file.\n    Returns True if successful, False otherwise.\n    \"\"\"\n    video_clip = None\n    try:\n        logger.info(f\"Extracting full audio from video: {video_path} to {output_audio_path}\")\n        video_clip = VideoFileClip(video_path)\n        audio_clip = video_clip.audio\n        audio_clip.write_audiofile(output_audio_path, codec='pcm_s16le', logger=None)\n        audio_clip.close()\n        logger.info(f\"Full audio extracted to: {output_audio_path}\")\n        return True\n    except Exception as e:\n        logger.error(f\"Error extracting audio from video {video_path}: {e}\", exc_info=True)\n        return False\n    finally:\n        if video_clip:\n            video_clip.close()\n",
      "size": 982,
      "language": "python"
    },
    "museum_intro/museum_v2/segments_full.json": {
      "content": "[\n  {\n    \"segment_id\": 1,\n    \"description\": \"引子:夜晚空无一人的宜昌博物馆内，太阳人石刻穿著新石器时代衣服，带着墨镜边唱边跳，头发也是嘻哈风，全景展现文物所处大环境，其他文物也在做着可爱有趣的小动作。\",\n    \"music_effect\": \"宜昌当地特色乐器共同演奏出匹配rap的底乐，比如宜昌丝竹、锣鼓艺术等。\",\n    \"narration\": \"太阳人(四川话rap) : 哟哟哟，听起 我是太阳人石刻超有脾气 穿越悠悠岁月带着底气 西南文化里头我是硬货等级\",\n    \"speaker\": \"太阳人\",\n    \"speak_id\": \"speak_0\",\n    \"duration\": 10,\n    \"image_prompt\": \"夜晚空无一人的宜昌博物馆展厅中，一尊新石器时代的太阳人石刻在展柜中静静伫立。石刻通体为棕灰色砂岩，上部雕刻着放射状太阳图案，下方是面部轮廓清晰的拟人形象，眼睛深邃，表情庄严。此时它佩戴墨镜，双腿微屈，正边唱边跳，展现出活泼诙谐的一面。石刻周围陈列着古代青铜编钟与甬钟等展品，精致华丽，散发着历史的厚重感。整个博物馆环境幽暗，灯光从顶部斜射而下，打在文物表面，营造出静谧神秘的夜间参观氛围，部分文物拟人化，做出可爱的挥手或眨眼动作。\",\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 2,\n    \"description\": \"太阳人注意到了一个格外突出的小家伙,它在一旁给太阳人鼓掌。太阳人来到他身边,问:\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"太阳人:你是谁?我活了七千多年了,怎么从来没见过你?\",\n    \"speaker\": \"太阳人\",\n    \"speak_id\": \"speak_1\",\n    \"duration\": 3,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 3,\n    \"description\": \"博小翼满脸笑意的回答。\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"博小翼:您好，太阳人前辈，我叫博小翼，是今天新来的。\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"speak_id\": \"speak_2\",\n    \"duration\": 3,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 4,\n    \"description\": \"太阳人不解,看看博小翼穿着打扮长相都他们不一样,于是好奇的跟它聊了起来。\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"太阳人:你认得我?博小翼?看起来也不想鸟啊?这么潮流的现代产物也能进博物馆了?\",\n    \"speaker\": \"太阳人\",\n    \"speak_id\": \"speak_3\",\n    \"duration\": 3,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 5,\n    \"description\": \"先给到博小翼介绍自己时认真的神情,再加入实拍操作步骤的画面展现。比如怎么在文字框输入文字提问,如何发语音,拍照上传的按钮在哪里等等。同时产品功能做重点字幕展示。\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"博小翼:您误会了,我不是鸟,也不是展品，我是国内首款交互式讲解类大模型，拥有国内全游的攻略，我能把你们的资料信息讲给游客听，他们可以选择在对话框打文字、发语音的方式来问我,也可以拍一张你们的照片上传来了解。\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"speak_id\": \"speak_4\",\n    \"duration\": 15,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 6,\n    \"description\": \"太阳人恍然大悟的表情,右手握拳在左手上。\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"太阳人:我晓得了，你是导游。\",\n    \"speaker\": \"太阳人\",\n    \"speak_id\": \"speak_5\",\n    \"duration\": 2,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 7,\n    \"description\": \"博小翼一副区区导游能力,不足挂齿的臭屁表情。再昂着头,略带神气的继续介绍自己。文字包装展示产品功能点。\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"博小翼:不只是导游哦，我还能为游客答疑解惑，根据他们喜欢的历史话题进行深度挖掘，把一些隐藏的故事，延伸的知识讲给他们听。\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"speak_id\": \"speak_6\",\n    \"duration\": 15,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 8,\n    \"description\": \"太阳人听博小翼的介绍,对它有点儿感兴趣了。\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"太阳人:这么厉害?你还是有点文化的嘛。\",\n    \"speaker\": \"太阳人\",\n    \"speak_id\": \"speak_7\",\n    \"duration\": 2,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 9,\n    \"description\": \"博物馆地图定位示意展现游客移动位置,实拍文博讲解大模型界面,展示游客提供信息的界面,以及深入追问信息的应答截面,同时包装字幕条展示产品功能点。\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"博小翼:多謝前辈夸奖，我还能凭借精确的位置定位技术，根据游客所在方位，化身他们私人讲解小助手，提供伴随式讲解。比如他从你身边走到你旁边的文物身边，我都能精准的捕捉到他，给他提供实时的讲解。\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"speak_id\": \"speak_8\",\n    \"duration\": 22,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 10,\n    \"description\": \"实拍操作流程及界面展示画面:宜昌博物馆游客参观游览延时画面,体现人来人往,走马观花、\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"博小翼:同时呢，游客还能根据自己的喜好手动点击感兴趣的文物，瞬间就能获取语音或者文字形式的详细讲解，满足不同游客的多元需求和参观节奏，让游客的每一次观展之旅都能收获满满，深入透彻地感悟历史文化的魅力与精髓，不再是走马观花的体验。\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"speak_id\": \"speak_9\",\n    \"duration\": 25,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 11,\n    \"description\": \"博小翼的介绍,引起了太阳人的好奇,同时表示怀疑,于是表示要考考博小翼。\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"太阳人: 噢噢，这么全能?那我得考考你。\",\n    \"speaker\": \"太阳人\",\n    \"speak_id\": \"speak_10\",\n    \"duration\": 2,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 12,\n    \"description\": \"两人一问一答的回合在聊天互动\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"博小翼:没问题，前辈请出招。 太阳人:行，那你先来说说我，我听听对不对。\",\n    \"speaker\": \"博小翼/太阳人\",\n    \"speak_id\": \"speak_11\",\n    \"duration\": 5,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 13,\n    \"description\": \"博小翼介绍的时候,太阳人时不时地点头表示它说的不错。在博小翼说到镇馆之宝的时候,太阳人表情神气又傲娇。同时在太阳人耳边出现文字框,展示文物信息点。\",\n    \"music_effect\": \"文字框弹出音效\",\n    \"narration\": \"博小翼:(深度思考后)/(仔细想了想之后)太阳人石刻前辈，您今年大概7000岁啦，是宜昌博物馆的镇馆之宝。\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"speak_id\": \"speak_12\",\n    \"duration\": 5,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 14,\n    \"description\": \"随着博小翼的介绍,太阳人石刻也在做着一些可爱活泼的动作展示自己,比如比划自己多高,多宽。\",\n    \"music_effect\": \"底乐从现代感音乐转为新石器时代古朴的音乐\",\n    \"narration\": \"博小翼:身高105厘米，宽20厘米，厚12厘米，本体是一块长方形褐色砂岩石。\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"speak_id\": \"speak_13\",\n    \"duration\": 5,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 15,\n    \"description\": \"推镜头越来越近的展示太阳人石刻上的图案,通过图案转场\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"博小翼:通过你身上精美的图案，\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"speak_id\": \"speak_14\",\n    \"duration\": 2,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 16,\n    \"description\": \"下一场景展现新石器时代先民们生活场景、祭祀画面、追逐太阳,对太阳表示热爱和恭敬的画面,\",\n    \"music_effect\": \"生活场景环境音、祭祀声\",\n    \"narration\": \"博小翼:可以窥见先民们的生活场景和精神世界。\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"speak_id\": \"speak_15\",\n    \"duration\": 3,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 17,\n    \"description\": \"通过追逐太阳的先民们肢体语言转场,下一幅画面衔接先民们载歌载舞的画面,展现他们蓬勃热烈的原始生命力画面,通过跃动的火苗光芒转场。\",\n    \"music_effect\": \"载歌载舞的音乐声、环境音\",\n    \"narration\": \"博小翼:感受到他们对太阳的崇拜和对生命的热爱。\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"speak_id\": \"speak_16\",\n    \"duration\": 3,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 18,\n    \"description\": \"太阳人头像发放闪耀着神性的光芒,双手叉腰,表情神气又骄傲。\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"博小翼:因此有学者亲切地称呼你为“太阳神像”。\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"speak_id\": \"speak_17\",\n    \"duration\": 2,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 19,\n    \"description\": \"太阳人凑近了一些博小翼,给了一点压力,一副我要继续考考你的表情\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"太阳人:那你知道我生活的时代穿什么样子的衣服吗?\",\n    \"speaker\": \"太阳人\",\n    \"speak_id\": \"speak_18\",\n    \"duration\": 2,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 20,\n    \"description\": \"博小翼一副这算啥,根本难不倒我的表情,回答了太阳人的问题。素材画面展现新石器时代人们的穿着是什么样的。\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"博小翼:当然了，你那个时代的衣服通常是披风、裙子和绑腿等，基本没有什么复杂的剪裁，而是直接用动物的皮毛或者植物纤维，比如麻、草等围在身上，有时候会用骨针或者石针来缝合。\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"speak_id\": \"speak_19\",\n    \"duration\": 20,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 21,\n    \"description\": \"太阳人继续追问,整个身体更靠近博小翼了,给博小翼施加压力的感觉,我看你这次还能不能回答上来的表情。\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"太阳人:用什么东西吃饭呢?\",\n    \"speaker\": \"太阳人\",\n    \"speak_id\": \"speak_20\",\n    \"duration\": 2,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 22,\n    \"description\": \"博小翼泰然自若又底气十足的说出自己掌握到的信息,同时匹配相应素材画面来展示提到的餐具及食物。\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"博小翼:用来吃饭的餐具有石器、陶器、骨器、木器和竹器，吃的东西基本以素食为主，包括谷物、豆类、蔬菜、水果等。\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"speak_id\": \"speak_21\",\n    \"duration\": 15,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 23,\n    \"description\": \"时间转场,从太阳人神气的表情转到博小翼讲解时认真的小表情上,随着博小翼的发言，太阳人表示不错,但是需要再考验考验它。\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"太阳人:不错嘛,我已经有点儿喜欢你了，不过想当我同事，光做我的功课可不行，你知道秦王卑命铜钟在那里吗？不过你来第一天，对场馆的地形可否了解呢？你知道秦王卑命铜钟在哪里吗？\",\n    \"speaker\": \"太阳人\",\n    \"speak_id\": \"speak_22\",\n    \"duration\": 5,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 24,\n    \"description\": \"博小翼表示根本没在怕,它在前方空中为太阳人引路、通过拐角处转场,他们从远古西陵厅来到巴楚夷陵厅。\",\n    \"music_effect\": \"现代感轻松活泼音乐\",\n    \"narration\": \"博小翼:当然了，我们目前在远古西陵展区，它在巴楚夷陵厅，我知道一条近道儿，带你过去。\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"speak_id\": \"speak_23\",\n    \"duration\": 8,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 25,\n    \"description\": \"在他们行走时,地图包装实时展示标注他们位置,同时重点字幕标注。\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"太阳人:行啊，这近道，连我这老员工都不知道\",\n    \"speaker\": \"太阳人\",\n    \"speak_id\": \"speak_24\",\n    \"duration\": 2,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 26,\n    \"description\": \"画面展示整个厅的环境,再分别展示不同的文物身影、镜头扫过,他们在展柜里跟博小翼和太阳人打招呼。同时重点标注秦王卑命铜钟的位置。\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"博小翼: 哟，现在我们就到了，这个厅有两周到两汉时期。五颜六色的铜器、漆器、陶器和葬俗，展现了屈原文化、昭君文化和三国文化的靓丽色彩!站在C位的就是秦王卑命铜钟了。\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"speak_id\": \"speak_25\",\n    \"duration\": 20,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 27,\n    \"description\": \"太阳人表示惊奇,原来还有自己不知道的路线。\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"太阳人:这么快,以后找老钟可方便多了!\",\n    \"speaker\": \"太阳人\",\n    \"speak_id\": \"speak_26\",\n    \"duration\": 2,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 29,\n    \"description\": \"打完招呼后,太阳人这时已经对博小翼很满意了。所以对它表示认可,但是还想继续了解一下博小翼,于是继续问它一些问题。\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"太阳人:有点东西,全能ACE就是在说你了!不过我可不想听太多百科上的东西,你对这些藏品背后的故事有多少了解呢\",\n    \"speaker\": \"太阳人\",\n    \"speak_id\": \"speak_27\",\n    \"duration\": 2,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 30,\n    \"description\": \"博小翼讲话的时候,关于各个文物相关的文化资料相关故事。问答的语句等文字浮现在空间里。太阳人、秦王卑命铜钟看完后表示很惊奇,发出惊叹。\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"博小翼:当然,有了deepseek的加持,我可是对各位同事的历史价值和文化价值了如指掌,而且我可不是只会百科的智能体,会讲故事,能够接受游客追问!太阳人、秦王卑命铜钟:哇,游客一定会为此多多看看我们的。\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"speak_id\": \"speak_28\",\n    \"duration\": 10,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 31,\n    \"description\": \"太阳人和博小翼跟秦王卑命铜钟碰面后,三人互相打招呼的画面。\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"太阳人:你这么优秀,不会是来跟我争夺镇馆之宝位置的吧?\",\n    \"speaker\": \"太阳人\",\n    \"speak_id\": \"speak_29\",\n    \"duration\": 3,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 32,\n    \"description\": \"太阳人半开玩笑认真的问到\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"博小翼:当然不是，我是来加入你们的，让游客们能更了解你们，更喜欢你们，增加他们的游览体验，毕竟天南海北的游客来一次也不容易，刚好我也能解决博物馆导游不足、讲解不深入的问题。\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"speak_id\": \"speak_30\",\n    \"duration\": 3,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 33,\n    \"description\": \"博小翼赶紧摇头否认,表示自己的作用是什么。实拍游客们参观宜昌博物馆的画面,游客们游览像走马观花,没办法深入了解文物信息和历史。\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"博小翼:当然不是，我是来加入你们的，让游客们能更了解你们，更喜欢你们，增加他们的游览体验，毕竟天南海北的游客来一次也不容易，刚好我也能解决博物馆导游不足、讲解不深入的问题。\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"speak_id\": \"speak_31\",\n    \"duration\": 20,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 34,\n    \"description\": \"太阳人伸出自己的小手递给博小翼,表示对它的接纳。秦王卑命铜钟随后也伸出了自己的手,博小翼一手握住一个,三人开心的笑了。\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"太阳人:goodboy,我老太阳认可你啦,从今以后,你就是我们的好朋友了,走,带你去认识一下我们的同事们吧!\",\n    \"speaker\": \"太阳人\",\n    \"speak_id\": \"speak_32\",\n    \"duration\": 3,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 35,\n    \"description\": \"博小翼和太阳人,秦王卑命铜钟一起在展馆内挨个跟文物们打招呼,一会儿就串成了一条线,向另一个展柜走去。画面定格或隐黑,音乐播放也是要结束的感觉。\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"\",\n    \"speaker\": \"\",\n    \"speak_id\": \"speak_33\",\n    \"duration\": 3,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 36,\n    \"description\": \"当观众以为影片结束的时候,博小翼跳出来,对着镜头说话,说话同时,数据信息以重点字形式展现。\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"博小翼(rap):走马观花不嗨皮,导游不足我顶起!自助讲解有问题,我的智能来升级!这就是我,一个集智慧与实用于一身的全能ACE文物讲解大模型。\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"speak_id\": \"speak_34\",\n    \"duration\": 15,\n    \"frame_image\": \"\"\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 37,\n    \"description\": \"说完后从屏幕中间往屏幕右边走去,快走出画面的时候,脚在画面外,头在画面右侧边边,看着屏幕跟大家挥手说拜拜,展现博小翼活泼可爱,古灵精怪的一面\",\n    \"music_effect\": \"\",\n    \"narration\": \"博小翼:有空要来听我讲故事哦,拜拜~\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"speak_id\": \"speak_35\",\n    \"duration\": 2,\n    \"frame_image\": \"\"\n  }\n]",
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Bo Xiaoyi has sleek white body with blue LED accents, standing at 1/3 height of stone carving. Dim museum lighting.\",\n      \"zh\": \"中景：太阳人石刻注意到现代风格的AI解说'博小翼'在附近鼓掌。博小翼她梳着高马尾，穿着橙红色中式服装，面带甜美微笑，并佩戴红色耳饰。博小翼高度约为石刻的1/3。昏暗的博物馆灯光。\"\n    },\n    \"narration\": \"太阳人:你是谁?我活了七千多年了,怎么从来没见过你?\",\n    \"speaker\": \"太阳人\",\n    \"duration\": 3\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 3,\n    \"animation_type\": \"lip_sync\",\n    \"description\": \"博小翼自我介绍\",\n    \"image_prompt\": {\n      \"en\": \"Two-shot: Ancient stone carving (left) and modern robot (right) facing each other. Sun Man looking puzzled at Bo Xiaoyi's futuristic design. Bo Xiaoyi smiling with glowing eyes. Museum artifacts in soft-focus background.\",\n      \"zh\": \"双人镜头：太阳人石刻（左）现代风格的AI解说'博小翼'（右）面对面。博小翼她梳着高马尾，穿着橙红色中式服装，面带甜美微笑，并佩戴红色耳饰。太阳人对博小翼的未来感设计露出困惑表情。博小翼眼睛发光微笑。背景虚化的博物馆文物。\"\n    },\n    \"narration\": \"博小翼:您好，太阳人前辈，我叫博小翼，是今天新来的。\\n太阳人:你认得我?博小翼?看起来也不想鸟啊?这么潮流的现代产物也能进博物馆了?\",\n    \"speaker\": \"博小翼/太阳人\",\n    \"duration\": 5\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 4,\n    \"animation_type\": \"composite_motion\",\n    \"description\": \"AI功能展示合集\",\n    \"image_prompt\": {\n      \"en\": \"Montage: 1) Bo Xiaoyi projecting holographic interface showing text/voice input options 2) Map with moving visitor icons 3) Tourists using phones to scan artifacts 4) Close-up of Bo Xiaoyi's screen displaying 'DeepSeek AI' logo. Bright, tech-inspired lighting.\",\n      \"zh\": \"蒙太奇：1)现代风格的AI解说'博小翼'（右）投影全息界面显示文字/语音输入选项 2)带游客移动图标的地图 3)游客用手机扫描文物 4)博小翼屏幕显示'DeepSeek AI'标识的特写。明亮的科技感灯光。博小翼她梳着高马尾，穿着橙红色中式服装，面带甜美微笑，并佩戴红色耳饰。\"\n    },\n    \"narration\": \"博小翼:您误会了,我不是鸟,也不是展品，我是国内首款交互式讲解类大模型，拥有国内全游的攻略，我能把你们的资料信息讲给游客听，他们可以选择在对话框打文字、发语音的方式来问我,也可以拍一张你们的照片上传来了解。不只是导游哦，我还能为游客答疑解惑，根据他们喜欢的历史话题进行深度挖掘，把一些隐藏的故事，延伸的知识讲给他们听。我还能凭借精确的位置定位技术，根据游客所在方位，化身他们私人讲解小助手，提供伴随式讲解。同时呢，游客还能根据自己的喜好手动点击感兴趣的文物，瞬间就能获取语音或者文字形式的详细讲解。\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"duration\": 18\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 5,\n    \"animation_type\": \"body_motion\",\n    \"description\": \"太阳人出题考验\",\n    \"image_prompt\": {\n      \"en\": \"Sun Man striking pose with hands on hips, challenging expression. Bo Xiaoyi standing attentively with slight confident tilt. Display cases visible in background.\",\n      \"zh\": \"太阳人石刻叉腰摆出挑战姿势。博小翼微微自信前倾站立。背景可见展示柜。博小翼她梳着高马尾，穿着橙红色中式服装，面带甜美微笑，并佩戴红色耳饰。\"\n    },\n    \"narration\": \"太阳人: 噢噢，这么全能?那我得考考你。\\n博小翼:没问题，前辈请出招。\\n太阳人:行，那你先来说说我，我听听对不对。\",\n    \"speaker\": \"太阳人/博小翼\",\n    \"duration\": 5\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 6,\n    \"animation_type\": \"composite_motion\",\n    \"description\": \"博小翼讲解太阳人石刻\",\n    \"image_prompt\": {\n      \"en\": \"Split-screen: Left - Close-up of Sun Man's carved patterns. Right - Neolithic villagers worshiping sun. Transition effect connecting carving details to ancient scenes. Warm, golden lighting.\",\n      \"zh\": \"分屏：左侧-太阳人石刻图案特写。右侧-新石器时代先民崇拜太阳。雕刻细节与古代场景的转场效果。温暖的金色光线。\"\n    },\n    \"music_effect\": \"新石器时代古朴音乐\",\n    \"narration\": \"博小翼:(深度思考后)太阳人石刻前辈，您今年大概7000岁啦，是宜昌博物馆的镇馆之宝。身高105厘米，宽20厘米，厚12厘米，本体是一块长方形褐色砂岩石。通过你身上精美的图案，可以窥见先民们的生活场景和精神世界。感受到他们对太阳的崇拜和对生命的热爱。因此有学者亲切地称呼您为'太阳神像'。\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"duration\": 12\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 7,\n    \"animation_type\": \"body_motion\",\n    \"description\": \"代表性质疑\",\n    \"image_prompt\": {\n      \"en\": \"Sun Man leaning close to Bo Xiaoyi, finger raised questioningly. Bo Xiaoyi maintaining calm composure. Shallow depth of field focusing on characters.\",\n      \"zh\": \"太阳人身体前倾靠近博小翼，手指质疑地举起。博小翼保持镇定。浅景深聚焦角色。\"\n    },\n    \"narration\": \"太阳人:那你知道我生活的时代穿什么样子的衣服吗?\",\n    \"speaker\": \"太阳人\",\n    \"duration\": 2\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 8,\n    \"animation_type\": \"composite_motion\",\n    \"description\": \"穿衣问题解答\",\n    \"image_prompt\": {\n      \"en\": \"Bo Xiaoyi projecting hologram: Neolithic people wearing animal skin wraps and plant fiber garments. Stone needles visible. Sun Man nodding approval.\",\n      \"zh\": \"博小翼投影全息图：穿兽皮和植物纤维服装的新石器时代先民。可见石针。太阳人点头认可。\"\n    },\n    \"narration\": \"博小翼:当然了，你那个时代的衣服通常是披风、裙子和绑腿等，基本没有什么复杂的剪裁，而是直接用动物的皮毛或者植物纤维，比如麻、草等围在身上，有时候会用骨针或者石针来缝合。\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"duration\": 8\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 9,\n    \"animation_type\": \"body_motion\",\n    \"description\": \"转向铜钟挑战\",\n    \"image_prompt\": {\n      \"en\": \"Sun Man pointing toward distance. Bo Xiaoyi following gesture. 'Ba-Chu Yiling Hall' sign partially visible. Dynamic camera angle.\",\n      \"zh\": \"太阳人指向远处。博小翼跟随手势。部分可见'巴楚夷陵厅'标识。动态镜头角度。\"\n    },\n    \"narration\": \"太阳人:不错嘛,我已经有点儿喜欢你了，不过想当我同事，光做我的功课可不行，你知道秦王卑命铜钟在那里吗？不过你来第一天，对场馆的地形可否了解呢？你知道秦王卑命铜钟在哪里吗？\",\n    \"speaker\": \"太阳人\",\n    \"duration\": 4\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 10,\n    \"animation_type\": \"camera_motion\",\n    \"description\": \"寻钟蒙太奇\",\n    \"image_prompt\": {\n      \"en\": \"Tracking shot montage: 1) Bo Xiaoyi leading through museum corridors 2) Floating map showing path 3) Bronze bell gallery reveal 4) King Qin's Bell in spotlight center position. Fluid transitions between shots.\",\n      \"zh\": \"跟拍蒙太奇：1)博小翼带领穿过博物馆走廊 2)显示路径的悬浮地图 3)青铜钟展厅全景 4)聚光灯中心的秦王卑命铜钟。镜头间流畅转场。\"\n    },\n    \"music_effect\": \"现代感轻快音乐\",\n    \"narration\": \"博小翼:当然了，我们目前在远古西陵展区，它在巴楚夷陵厅，我知道一条近道儿，带你过去。\\n太阳人:行啊，这近道，连我这老员工都不知道\\n博小翼: 哟，现在我们就到了，这个厅有两周到两汉时期。五颜六色的铜器、漆器、陶器和葬俗，展现了屈原文化、昭君文化和三国文化的靓丽色彩!站在C位的就是秦王卑命铜钟了。\",\n    \"speaker\": \"博小翼/太阳人\",\n    \"duration\": 10\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 11,\n    \"animation_type\": \"lip_sync\",\n    \"description\": \"深度能力验证\",\n    \"image_prompt\": {\n      \"en\": \"Three characters: Sun Man (left), Bo Xiaoyi (center), King Qin's Bell (right). Bell has simple facial features. Sun Man questioning expression.\",\n      \"zh\": \"三角色构图：太阳人石刻（左）、博小翼（中）、秦王钟（右）。铜钟有简易面部特征。太阳人质疑表情。\"\n    },\n    \"narration\": \"太阳人:有点东西,全能ACE就是在说你了!不过我可不想听太多百科上的东西,你对这些藏品背后的故事有多少了解呢\",\n    \"speaker\": \"太阳人\",\n    \"duration\": 2\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 12,\n    \"animation_type\": \"composite_motion\",\n    \"description\": \"文化理解展示\",\n    \"image_prompt\": {\n      \"en\": \"Floating holographic text displays around trio showing historical facts/stories. Sun Man and bell showing surprised expressions (eyes wide, mouths O-shaped).\",\n      \"zh\": \"三人周围漂浮显示历史事实/故事的全息文字。太阳人和铜钟露出惊讶表情（瞪眼张嘴）。\"\n    },\n    \"narration\": \"博小翼:当然,有了deepseek的加持,我可是对各位同事的历史价值和文化价值了如指掌,而且我可不是只会百科的智能体,会讲故事,能够接受游客追问!\\n太阳人、秦王卑命铜钟:哇,游客一定会为此多多看看我们的。\",\n    \"speaker\": \"博小翼/太阳人/铜钟\",\n    \"duration\": 10\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 13,\n    \"animation_type\": \"body_motion\",\n    \"description\": \"团队接纳仪式\",\n    \"image_prompt\": {\n      \"en\": \"Low-angle shot: Three-way hand connection - Sun Man's stone hand, Bo Xiaoyi's robotic hand, Bell's metallic handle. Warm backlighting creating heroic silhouette. Other artifacts visible in background.\",\n      \"zh\": \"仰拍镜头：三方握手-太阳人的石手、博小翼的手、铜钟的金属柄。温暖的逆光形成英雄式剪影。背景可见其他文物。\"\n    },\n    \"narration\": \"太阳人:你这么优秀,不会是来跟我争夺镇馆之宝位置的吧?\\n博小翼:当然不是，我是来加入你们的，让游客们能更了解你们，更喜欢你们，增加他们的游览体验，毕竟天南海北的游客来一次也不容易，刚好我也能解决博物馆导游不足、讲解不深入的问题。\\n太阳人:goodboy,我老太阳认可你啦,从今以后,你就是我们的好朋友了,走,带你去认识一下我们的同事们吧!\",\n    \"speaker\": \"太阳人/博小翼\",\n    \"duration\": 12\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 14,\n    \"animation_type\": \"composite_motion\",\n    \"description\": \"彩蛋rap\",\n    \"image_prompt\": {\n      \"en\": \"Bo Xiaoyi breaking fourth wall, facing camera directly with mic-holding pose. Dynamic data visualizations floating around: visitor stats, AI logos, 5-star ratings. Colorful concert lighting.\",\n      \"zh\": \"博小翼手持麦克风直面镜头。周围漂浮动态数据可视化：游客统计、AI标识、五星评分。多彩的舞台灯光。\"\n    },\n    \"narration\": \"博小翼(rap):走马观花不嗨皮,导游不足我顶起!自助讲解有问题,我的智能来升级!这就是我,一个集智慧与实用于一身的全能ACE文物讲解大模型。\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"duration\": 8\n  },\n  {\n    \"segment_id\": 15,\n    \"animation_type\": \"body_motion\",\n    \"description\": \"结尾互动\",\n    \"image_prompt\": {\n      \"en\": \"Dutch angle: Bo Xiaoyi halfway off screen, waving goodbye. Only head and waving hand visible. Playful wink expression. Museum exit sign in background.\",\n      \"zh\": \"荷兰式倾斜镜头：博小翼半出画挥手告别。仅头部和挥手可见。俏皮的眨眼表情。背景有博物馆出口标识。\"\n    },\n    \"narration\": \"博小翼:有空要来听我讲故事哦,拜拜~\",\n    \"speaker\": \"博小翼\",\n    \"duration\": 2\n  }\n]",
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