Vocabulary Video Pipeline

vocabulary-video-pipeline

基于 Remotion 的词汇视频自动化生成流水线。输入一个英文单词，自动生成带中文讲解、TTS 音频和动态视觉效果的教育视频。

使用场景

• 生成面向中小学生的英文单词解释视频
• 需要一键从单词到视频的自动化流程
• 需要 TTS 音频与视觉动画节奏完美同步

工作流

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输入单词
    ↓
diagnose → 推荐模板 + 生成草稿 JSON（强制包含 origin-chain）
    ↓
generate_audio_beats → TTS + 静音检测 + 节奏数据 + 尾部静音填充
    ↓
Director signoff → 校验 beats/视觉/音频匹配，不通过则阻断
    ↓
Remotion render → MP4
    ↓
Feishu upload + 成本报告

快速使用

前提

1. 已克隆 vocabulary-video-pipeline 项目到本地
2. 已安装 Node.js、npm、Python 3
3. 已配置 .env 中的火山引擎 TTS 参数
4. 已安装 lark-cli 并登录（用于飞书上传）
5. 已安装 Python 依赖：pip install pydub

配置环境变量

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export VOCAB_VIDEO_PROJECT_ROOT=/path/to/vocabulary-video-pipeline

若不设置，脚本会自动搜索常见路径。

生成视频

bashCopy code
python3 scripts/generate_word_video.py --word breakfast

只生成草稿

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python3 scripts/generate_word_video.py --word breakfast --draft-only

只生成音频和节奏

bashCopy code
python3 scripts/generate_word_video.py --word breakfast --audio-only

跳过某些步骤

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python3 scripts/generate_word_video.py --word breakfast --skip-render --skip-upload

强制跳过 Director 校验（不推荐）

bashCopy code
python3 scripts/generate_word_video.py --word breakfast --skip-director

目录结构

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vocabulary-video-pipeline/
  SKILL.md                          # 本文件
  README.md                         # 面向外部用户的说明
  scripts/
    generate_word_video.py          # 统一入口脚本（6步流程）
    director_validate.py            # Director 校验器
    generate_audio_beats.py         # TTS + 静音检测
    diagnose_word.py                # 模板诊断引擎
    tts_cost_report.py              # 成本统计
  assets/
    preview-*.jpg                   # 效果预览图

模板库

关键经验：草稿内容需要人工/LLM 填充

npm run diagnose:word 只会生成一个带有 props 和 beats 空壳的骨架 JSON。在执行 TTS 和渲染之前，必须填充以下内容：

1. 每个 scene 的 props：标题、副标题、卡片文案、颜色等
2. 每个 scene 的 beats：这是 TTS 的口播稿，必须是 流畅的叙事讲解，不是碎片化的要点列表

推荐实际步骤

bashCopy code
# 1. 生成草稿骨架
python3 scripts/generate_word_video.py --word breakfast --draft-only

# 2. 手动或请 LLM 填充 data/breakfast-draft.json 中的 props 和 beats

# 3. 再继续执行完整流程
python3 scripts/generate_word_video.py --word breakfast

TTS 口播稿风格要求

• 不要念 PPT：不能是"第一点…第二点…"的生硬拼凑
• 必须是连贯的、有起承转合的叙事性讲解
• 视觉元素只是配合音频节奏出现的辅助，而不是被念出来的标签

强制约束

1. 每个单词必须包含 origin-chain

diagnose_word.py 会在任何策略下自动插入 origin-chain。如果某个单词的词源不明确，可以写它的派生历史或语义演变，不能空着。

2. Director 校验是必经之门

director_validate.py 在渲染之前执行，校验以下内容：

• 词源强制：检查是否包含 origin-chain
• beats 数量：按场景类型验证 beats 数量是否匹配（如 ending-summary = points + 2）
• 关键词匹配：检查 beats 文案中是否包含对应的 point/card/node 关键词
• 音频时长：确保每个 scene 的音频时长 ≥ lastBeat.endFrame + 40帧
• 防止词源重复：若已存在 origin-chain，ending-summary 的 beats 中禁止再出现"拉丁语""源自古英语""词根""演变"等词源关键词（避免叙事断裂）

未通过 Director signoff 的 draft，pipeline 会被强制中断，不会进入渲染。

3. TTS 截断已自动防护

generate_audio_beats.py 会自动给每个 scene 的 MP3 追加静音尾部，player.tsx 与 Root.tsx 的时长计算也已统一为 lastBeat.endFrame + 40。 所以只要草稿正确，不需要手动调整就能避免截断。

已知陷阱

TTS 语言必须是 zh-CN

火山引擎 Seed-TTS 2.0 在不指定 language 时，可能会默认输出繁体中文发音（如把"吗"读成"嗎"、"话"读成"話"）。

修复方式：在调用火山 TTS API 的 audio 参数中显式指定：

jsonCopy code
{
  "audio": {
    "voice_type": "...",
    "language": "zh-CN"
  }
}

已在 generate_audio_beats.py 中固定此参数。如果未来换用其他 TTS 服务，也需要确认有类似的 Simplified Chinese 锁定机制。