إطلاق العنان للذكاء الاصطناعي: صياغة روايات الحياة البرية الجذابة باستخدام GPT وواجهة TTS API
المقدمة
في المشهد المتطور لخدمات تطوير الويب، يمكن أن يرتقي تسخير قوة الذكاء الاصطناعي لصياغة روايات الحياة البرية الجذابة بمحتواك إلى مستويات استثنائية. سيرشدك هذا الدليل المتقدم عبر استخدام GPT-4 وواجهة TTS API من OpenAI لمعالجة وسرد فيديوهات الحياة البرية. إتقانك لهذه الأدوات يمكن أن يساعد في إنشاء محتوى جذاب وبجودة احترافية يجذب جمهوراً واسعاً.
مستوى الصعوبة: متقدم
وقت القراءة المقدر: 10 دقائق
المتطلبات الأساسية
قبل الغوص في هذا الدليل، تأكد من توفر ما يلي:
- فهم أساسي لـ Python.
- تثبيت المكتبات الضرورية مثل
opencv-pythonوrequestsوopenai. - الحصول على مفاتيح API الخاصة بـ OpenAI وإعدادها في بيئتك.
الخطوة 1: استخراج الإطارات من فيديو الحياة البرية
ابدأ باستخراج الإطارات من فيديو الحياة البرية الخاص بك. سنستخدم OpenCV لهذه المهمة. تأكد من وضع الفيديو في مجلد يمكن الوصول إليه، واتبع الخطوات أدناه:
from IPython.display import display, Image
import cv2
import base64
# Read the video file
video = cv2.VideoCapture("data/bison.mp4")
base64Frames = []
# Extract frames
while video.isOpened():
success, frame = video.read()
if not success:
break
_, buffer = cv2.imencode(".jpeg", frame)
base64Frames.append(base64.b64encode(buffer).decode("utf-8"))
video.release()
print(len(base64Frames), "frames read.")الخطوة 2: عرض الإطارات المستخرجة
قبل المعالجة، تحقق من قراءة الإطارات بشكل صحيح:
from IPython.display import display
display_handle = display(None, display_id=True)
for img in base64Frames:
display_handle.update(Image(data=base64.b64decode(img.encode("utf-8"))))
time.sleep(0.025)الخطوة 3: توليد أوصاف الفيديو باستخدام GPT-4
بعد ذلك، استخدم نموذج GPT-4 من OpenAI لتوليد وصف متقن لفيديو الحياة البرية الخاص بك. لاحظ أنك لا تحتاج إلى إرسال جميع الإطارات إلى GPT؛ مجموعة فرعية ستكفي.
from openai import OpenAI
import os
client = OpenAI(api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY", ""))
# Prepare prompt messages
PROMPT_MESSAGES = [
{
"role": "user",
"content": [
`These are frames from a video that I want to upload.
Generate a compelling description that I can upload along with the video.`,
*map(lambda x: {"image": x, "resize": 768}, base64Frames[0::50])
],
}
]
# Define request parameters
params = {
"model": "gpt-4",
"messages": PROMPT_MESSAGES,
"max_tokens": 200,
}
# Get description from GPT-4
result = client.chat.completions.create(**params)
print(result.choices[0].message.content)الخطوة 4: صياغة نص التعليق الصوتي
أنشئ نصاً احترافياً للتعليق الصوتي للفيديو بأسلوب David Attenborough. هذا يضيف طبقة سردية جذابة، مما يحسن تجربة المشاهد.
PROMPT_MESSAGES = [
{
"role": "user",
"content": [
`These are frames of a video.
Create a short voiceover script in the style of David Attenborough. Only include the narration.`,
*map(lambda x: {"image": x, "resize": 768}, base64Frames[0::60])
],
}
]
# Request GPT-4 to create the script
params = {
"model": "gpt-4",
"messages": PROMPT_MESSAGES,
"max_tokens": 500,
}
result = client.chat.completions.create(**params)
print(result.choices[0].message.content)الخطوة 5: توليد التعليق الصوتي باستخدام TTS API
استخدم النص من GPT-4 وحوله إلى ملف صوتي باستخدام واجهة TTS (تحويل النص إلى كلام) API.
import requests
# Request to TTS API
response = requests.post(
"https://api.openai.com/v1/audio/speech",
headers={
"Authorization": f"Bearer {os.environ['OPENAI_API_KEY']}",
},
json={
"model": "tts-1-1106",
"input": result.choices[0].message.content,
"voice": "onyx",
},
)
# Fetch the audio
audio = b""
for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024 * 1024):
audio += chunk
# Display audio output
from IPython.display import Audio
Audio(audio)الخلاصة
باتباع هذه الخطوات، تسخر قوة الذكاء الاصطناعي لإنشاء روايات وتعليقات صوتية متطورة لفيديوهات الحياة البرية. هذا التكامل المتقدم بين GPT-4 وواجهة TTS API لا يعزز السرد القصصي فحسب، بل يثري أيضاً بشكل كبير تفاعل المشاهدين مع محتواك. مع إتقانك لهذه الأدوات، ستجدها لا غنى عنها لتطوير محتوى احترافي وترويجي عبر منصات مختلفة.
موارد إضافية
لتعزيز فهمك بشكل أكبر، قم بزيارة وثائق OpenAI API للحصول على إرشادات متعمقة حول استخدام هذه الأدوات الثورية.
اكتشف المزيد حول تسخير الذكاء الاصطناعي لإنشاء المحتوى! تعلم المزيد هنا.
سرداً سعيداً!
المرجع
هذا الدليل مستوحى من المثال المقدم في GPT with Vision for Video Understanding بواسطة Kai Chen.
ناقش مشروعك معنا
نحن هنا للمساعدة في احتياجات تطوير الويب الخاصة بك. حدد موعدًا لمناقشة مشروعك وكيف يمكننا مساعدتك.
دعنا نجد أفضل الحلول لاحتياجاتك.
مقالات ذات صلة
تعزيز كفاءة خدمة العملاء: الاستفادة من استدعاءات الأدوات الإلزامية في ChatCompletion
اكتشف كيف يمكن لاستدعاءات الأدوات الإلزامية في ChatCompletion تعزيز كفاءة خدمة العملاء من خلال توفير ردود متسقة وسير عمل مبسط.
تعزيز تجربة المستخدم مع التوصيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في Laravel
اكتشف كيف يمكن للتوصيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في Laravel تحويل تجارب المستخدمين، وتعزيز المشاركة، وزيادة التحويلات في تطبيقات الويب الخاصة بك.

دمج نماذج التفكير من OpenAI في طلبات السحب على GitHub
تعلم كيفية دمج نماذج التفكير من OpenAI في سير عمل طلبات السحب على GitHub لمراجعة الكود تلقائياً للجودة والأمان والامتثال لمعايير المؤسسة.