Experiment 5-5: Paper Lecture Video / 实验 5-5：论文讲解视频的自动生成 ★★¶

Companion lab for AI Agents in Depth, Chapter 5 — spoken narration per slide, TTS, ffmpeg page-synced lecture video.
《深入理解 AI Agent》第 5 章：每页口语讲解词 + TTS + ffmpeg 逐页同步合成带旁白的讲解视频。

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English¶

Overview¶

On top of “paper → PPT”, the Agent generates spoken lecture scripts per slide (guiding narration, not bullet recitation), calls TTS for audio, then uses ffmpeg to mux each slide PNG with its audio into a narrated video.

Canonical manuscript campaign¶

campaign.py is the formal Experiment 5-5 runner. It consumes twelve real Slidev screenshots and source from the pinned Experiment 5-4 paper run, calls Kimi K3 for narration, independently checks every narration against the actual slide pixels with Qwen-VL-Max, synthesizes every accepted page with Fish Audio S1, and produces a 5–15 minute H.264/AAC video. It checkpoints every provider call so an interrupted run resumes without replacing missing pages with silence or generated placeholders.

python campaign.py --output validation/runs/my-real-run --workers 1

The formal gate requires 12 distinct rendered pages, live receipts for all three providers, per-page A/V drift at most 0.2 seconds, final-duration drift at most 0.75 seconds, and a 300–900 second final video. experiment_protocol.json pins the source pages, models, thresholds, and authorized voice manifest.

The completed canonical run is validation/runs/exp5-5-kimi-fish-qwen-20260730-v1/manifest.json (SHA-256 93bb69a916a76d12de56270928971f6e39f47755214f7a135817d7effd8b3f09). All formal gates passed. The H.264/AAC result is 513.010 seconds (8.55 minutes), summed page audio is 512.913 seconds, and the maximum measured page drift is 0.024 seconds. The rejected real malformed-JSON response for page 12 is retained beside the successful retry instead of being hidden.

The demo.py flow below is retained as a fast teaching/compatibility path. Its built-in five-page PIL deck and offline silent audio do not satisfy the formal manuscript campaign.

Legacy quick-demo pipeline¶

Paper bullets (built-in sample)
   │  PIL render
   ▼
Per-page PNG slides ──► gpt-5.6-luna spoken script ──► OpenAI tts-1 → mp3
   │                                                        │
   └──────────────── ffmpeg: each PNG + that page's audio ──┘
                              │  (page duration = audio duration)
                              ▼
                     ffmpeg concat
                              ▼
                     output/lecture.mp4

Self-contained; does not depend on experiment 5-4: built-in Attention Is All You Need outline rendered to 5 slide PNGs via PIL (or replace with 5-4 Slidev screenshots).
Scripts from gpt-5.6-luna; audio from OpenAI tts-1 (voice=alloy).
Video via ffmpeg: one mp4 segment per page with duration = that page’s audio, then concat → display time matches speech exactly.

Run¶

# From the repository root: use the shared Chapter 5 environment
uv sync --locked --python 3.12 --extra ch5

# Activate it before changing directories:
# macOS/Linux:
source .venv/bin/activate
# Windows PowerShell: .\.venv\Scripts\Activate.ps1
# Windows cmd: .venv\Scripts\activate.bat

# pip fallback when uv is not installed:
# python -m pip install -e ".[ch5]"

cd chapter5/paper-to-video

# Single-project compatibility path, still supported during migration:
# python -m pip install -r requirements.txt

cp env.example .env                  # OPENAI_API_KEY (or OPENROUTER_API_KEY for script fallback; TTS degrades offline)
python demo.py                       # full 5-page lecture video

Common flags (python demo.py --help for all):

python demo.py --check     # env check: ffmpeg/ffprobe/fonts/config; no API
python demo.py --quick     # smoke: page 1 only (same as --limit 1)
python demo.py --limit 2   # first 2 pages only
python demo.py --offline   # no API: silent placeholder audio; validates ffmpeg pipeline

Full flags:

Flag	Description
`--slides FILE`	Slide content JSON (`[{title, subtitle, bullets}, ...]`); replaces built-in sample
`--script FILE`	Ready narration JSON (list of strings, one per page); skips LLM script gen
`-o, --output FILE`	Final video path (default `output/lecture.mp4`)
`--tts-provider {openai,offline}`	TTS provider; `offline` = ffmpeg silent placeholder (no API)
`--offline`	Fully offline: same as `--tts-provider offline` + bullet placeholder scripts (zero API)
`--text-model / --tts-model / --tts-voice`	Override model/voice (defaults from same-named env vars)
`--limit N / --quick / --check`	First N pages / page 1 only / check only

Offline validation: --offline needs no key or network; uses ffmpeg anullsrc with duration estimated from script length—runs “render → estimate duration → per-page mux → concat” to verify per-page time alignment (silent placeholders, not real voice).

Artifacts:

output/slides/slide_*.png — slides
output/audio/audio_*.mp3 — per-page audio
output/segments/seg_*.mp4 — per-page segments
output/narration.json — scripts + audio durations
output/lecture.mp4 — final video

Probe metadata:

ffprobe -v error -show_format -show_streams output/lecture.mp4

Sample outputs¶

Built-in 5-page Attention Is All You Need full run (real artifacts):

output/lecture.mp4: ~2.8 MB, 166.97s (≈2m 47s), 1280×720, H.264 + AAC.
output/audio/audio_01.mp3 … audio_05.mp3: ~28.6s / 33.3s / 37.2s / 37.9s / 29.9s (sum ≈166.9s = video duration).
output/narration.json: e.g. page 1 spoken intro about “Attention Is All You Need” and attention without recurrence/convolutions.

Logs print per-page “slide → script → audio duration”; end summary compares total audio duration to final video (should match closely).

Dependencies¶

ffmpeg / ffprobe (validated on 8.x). macOS: brew install ffmpeg.
Python: root ch5 extra (openai, Pillow, python-dotenv) or the compatibility requirements.txt path.
CJK fonts: script falls back over common macOS fonts (PingFang / STHeiti / Hiragino / Arial Unicode).
Env: OPENAI_API_KEY for official OpenAI; without it, OPENROUTER_API_KEY can fall back for scripts (TTS not on OpenRouter → offline silent). See env.example.

Adapt / extend¶

Model / provider (env or CLI; no code change):
TEXT_MODEL / --text-model (default gpt-5.6-luna).
TTS_MODEL / TTS_VOICE (or --tts-model / --tts-voice; default tts-1 / alloy; voices e.g. nova / shimmer / echo).
--tts-provider offline for local validation.
OPENAI_BASE_URL + matching OPENAI_API_KEY for compatible endpoints.
Input: --slides my.json or edit SLIDES in demo.py; with real PDF, use 5-4 “paper → PPT” then feed bullets/screenshots here.
Own scripts: --script narr.json (string list) skips LLM and goes TTS → mux.
Longer video: more SLIDES pages or longer scripts (often 5–15 min).
Fast tuning: --quick / --limit N before full runs.

Limitations¶

Script + TTS call real OpenAI APIs (TEXT_MODEL, TTS_MODEL) and bill; full 5 pages ≈ 2–3 min video. Prefer --check then --quick.
Slides are static PIL (no animation/transitions); non-macOS may need FONT_CANDIDATES tweaks.
Page duration = audio only; no silence pads or BGM. For richer layout/transitions, prefer 5-4 Slidev screenshots as input.

中文¶

概述¶

在“论文 → PPT”的基础上，Agent 为每一页幻灯片生成口语化讲解词（引导性叙述，而非逐条复述要点），调用 TTS 合成语音，再用 ffmpeg 把 PPT 截图与音频 逐页同步合成为一段带旁白的讲解视频。

正式实验活动¶

campaign.py 是实验 5-5 的正式运行器：它读取实验 5-4 固定真实论文活动中的 12 张 Slidev 截图与源码，用 Kimi K3 生成讲解词，再让 Qwen-VL-Max 对照真实页面像素逐页独立审核；通过后调用 Fish Audio S1 合成每页语音，最终用 ffmpeg 生成 5–15 分钟的 H.264/AAC 视频。所有供应商调用都可续跑缓存；中断后不会用静音或占位内容冒充缺失页面。

python campaign.py --output validation/runs/my-real-run --workers 1

正式门禁要求：12 张互不相同的真实渲染页、三个真实供应商的完整收据、逐页音画误差不超过 0.2 秒、总时长误差不超过 0.75 秒、最终视频时长 300–900 秒。固定来源页、模型、阈值与授权音色清单记录在 experiment_protocol.json。

已完成的正式证据是 validation/runs/exp5-5-kimi-fish-qwen-20260730-v1/manifest.json （SHA-256 93bb69a916a76d12de56270928971f6e39f47755214f7a135817d7effd8b3f09）。所有门禁均通过；H.264/AAC 成片长 513.010 秒（8.55 分钟），逐页音频合计 512.913 秒，最大逐页漂移 0.024 秒。第 12 页真实供应商返回的非法 JSON 作为失败尝试与成功重试一并保留，没有被隐藏。

下述 demo.py 流程保留为快速教学/兼容入口。其内置 5 页 PIL 幻灯片和离线静音模式 不满足正式实验门禁。

旧版快速演示流程¶

论文要点(内置示例)
   │  PIL 渲染
   ▼
每页 PNG 幻灯片 ──► gpt-5.6-luna 生成口语化讲解词 ──► OpenAI tts-1 合成 mp3
   │                                                        │
   └──────────────── ffmpeg：每页 PNG + 该页音频 ───────────┘
                              │  (每页时长 = 该页音频时长)
                              ▼
                     ffmpeg concat 拼接
                              ▼
                     output/lecture.mp4

本项目自包含，不依赖实验 5-4：内置一份《Attention Is All You Need》的论文要点，用 PIL 直接渲染出 5 页幻灯片 PNG（也可替换为 5-4 的 Slidev 截图）。
讲解词由 gpt-5.6-luna 生成；语音由 OpenAI tts-1（voice=alloy）合成。
视频由 ffmpeg 合成：每页做一段 mp4，段时长等于该页音频时长，最后 concat 拼接，因此每页展示时间与语音时长精确匹配。

运行命令¶

# 在仓库根目录使用统一的第 5 章环境
uv sync --locked --python 3.12 --extra ch5

# 切换目录前先激活环境：
# macOS/Linux：
source .venv/bin/activate
# Windows PowerShell：.\.venv\Scripts\Activate.ps1
# Windows cmd：.venv\Scripts\activate.bat

# 未安装 uv 时可用 pip 兜底：
# python -m pip install -e ".[ch5]"

cd chapter5/paper-to-video

# 迁移期间仍支持单项目兼容路径：
# python -m pip install -r requirements.txt

cp env.example .env                  # 填入 OPENAI_API_KEY（未配置时设 OPENROUTER_API_KEY 兜底讲解词，TTS 降级为离线占位）
python demo.py                       # 生成全部 5 页的完整讲解视频

常用参数（python demo.py --help 查看全部）：

python demo.py --check     # 环境自检：检查 ffmpeg/ffprobe/字体/配置，不调用任何 API
python demo.py --quick     # 快速冒烟：只跑第 1 页（等价 --limit 1），省时省钱
python demo.py --limit 2   # 只处理前 2 页
python demo.py --offline   # 无需 API：占位静音音轨，验证整条 ffmpeg 合成流水线

完整参数：

参数	说明
`--slides FILE`	幻灯片内容 JSON（`[{title, subtitle, bullets}, ...]`），替换内置示例
`--script FILE`	现成讲解词 JSON（字符串列表，每页一段），提供后跳过 LLM 生成
`-o, --output FILE`	最终视频输出路径（默认 `output/lecture.mp4`）
`--tts-provider {openai,offline}`	TTS 供应商；`offline` 用 ffmpeg 生成占位静音音轨（无需 API）
`--offline`	完全离线：等价 `--tts-provider offline`，并用要点占位讲解词（零 API 调用）
`--text-model / --tts-model / --tts-voice`	覆盖模型/音色（默认取同名环境变量）
`--limit N / --quick / --check`	只跑前 N 页 / 只跑第 1 页 / 仅自检

离线验证：--offline 不需要任何 API Key 或网络，用 ffmpeg anullsrc 按讲解词字数估算时长合成静音占位音轨，跑通「渲染 → 估时 → 逐页合成 → concat 拼接」全链路，专门用于验证 ffmpeg 的逐页时长对齐是否正确（音轨为静音占位，非真实配音）。

产物： - output/slides/slide_*.png 每页幻灯片 - output/audio/audio_*.mp3 每页讲解音频 - output/segments/seg_*.mp4 每页分段视频 - output/narration.json 每页讲解词与音频时长清单 - output/lecture.mp4 最终讲解视频

查看视频元信息：

ffprobe -v error -show_format -show_streams output/lecture.mp4

预期输出示例¶

以内置的 5 页《Attention Is All You Need》为例，一次完整运行的真实产物：

output/lecture.mp4：约 2.8 MB，时长 166.97s（≈2 分 47 秒），分辨率 1280×720，视频 H.264 + 音频 AAC。
output/audio/audio_01.mp3 … audio_05.mp3：每页一段旁白，单页时长约 28.6s / 33.3s / 37.2s / 37.9s / 29.9s（总计 ≈166.9s，与视频时长一致）。
output/narration.json：每页的口语化讲解词与音频时长清单，例如第 1 页：

今天，我们将一起探讨一个改变了自然语言处理领域的重要研究——"Attention Is All You Need"…… 它完全依赖于注意力机制，摒弃了传统的循环和卷积结构。

运行日志会逐页打印「幻灯片 → 讲解词 → 音频时长」，末尾汇总各页音频总时长与最终视频时长（二者应基本一致，说明每页展示时间与语音精确对齐）。

依赖¶

ffmpeg / ffprobe：命令行工具（本项目用 8.x 验证）。macOS 可 brew install ffmpeg。
Python 包：根目录 ch5 extra（openai、Pillow、python-dotenv），或兼容 requirements.txt 路径。
中文字体：渲染幻灯片需系统中文字体，脚本已按 macOS 常见字体（PingFang / STHeiti / Hiragino / Arial Unicode）自动回退。
环境变量：需 OPENAI_API_KEY（走官方 OpenAI）；未配置时可用 OPENROUTER_API_KEY 兜底讲解词生成（此时 TTS 因不在 OpenRouter 上而降级为离线静音占位）。可选项见 env.example。

如何适配 / 扩展¶

换模型 / 换供应商：环境变量或命令行均可，无需改代码：
TEXT_MODEL / --text-model：讲解词生成模型（默认 gpt-5.6-luna，可换其它）。
TTS_MODEL / TTS_VOICE（或 --tts-model / --tts-voice）：语音模型与音色（默认 tts-1 / alloy，音色可选 nova / shimmer / echo 等）。
--tts-provider offline：切到离线占位音轨（不产生任何 API 调用），用于本地验证。
OPENAI_BASE_URL：指向任何兼容 OpenAI 协议的自定义端点（自建网关、代理或第三方供应商）；配合对应的 OPENAI_API_KEY 即可切换后端。
换输入（换论文 / PDF）：用 --slides my.json 传入外部幻灯片内容，或直接编辑 demo.py 中的 SLIDES 列表（标题 / 副标题 / 要点）；若已有真实 PDF，可先用 5-4 的「论文 → PPT」流程产出要点或 Slidev 截图，再喂给本脚本，其余流程不变。
自带讲解词：用 --script narr.json（每页一段的字符串列表）跳过 LLM 生成，直接进入「TTS → 合成」，便于人工润色脚本后重跑。
更长视频：增加 SLIDES 页数或加长每页讲解词即可（单次 5~15 分钟）。
快速调参：先用 --quick / --limit N 只渲染少量页，确认音色/风格满意后再跑全量。

局限¶

讲解词与 TTS 都会产生真实的 OpenAI API 调用（TEXT_MODEL 与 TTS_MODEL），会计费；全量 5 页约生成 2~3 分钟视频。建议先 --check 自检、再 --quick 冒烟。
幻灯片为 PIL 纯静态渲染（无动画/转场），中文字体依赖系统字体，非 macOS 需自行调整 FONT_CANDIDATES。
每页时长严格等于该页音频时长，不做静音停顿或背景音乐；如需更精细的排版与转场，建议改用 5-4 的 Slidev 截图作为输入。

Notes / 说明¶

Use --check / --offline before spending API budget. / 花钱前先 --check / --offline。
Commands/code/paths/env vars are identical in both language sections. / 命令、代码、路径与环境变量在中英文两侧保持一致。