# 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.

```bash
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`](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

```bash
# 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):

```bash
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:

```bash
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.

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## 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。

```bash
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`](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

```bash
# 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）：

```bash
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：

```bash
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。

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## 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。