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@@ -164,39 +164,39 @@ async def main(video_path, api_key, prompt, mark, sample_data):
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if isinstance( model, str ):
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return model, mark
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print("创建缓存模型成功")
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- sample_data = {
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- "一、基础信息": {
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- "视觉/音乐/文字": "",
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- "内容选题": "",
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- "视频主题": ""
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- },
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- "二、主体和场景": {
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- "视频主体": "",
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- "视频场景": []
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|
- },
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- "三、情感与风格": {},
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- "四、视频传播性与观众": {
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- "片尾引导": {},
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- "传播性判断": "",
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- "观众画像": {}
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- },
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- "五、音画细节": {
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|
- "音频细节": {},
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- "视频水印": {},
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|
- "视频字幕": {},
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- "视频口播": ""
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- },
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- "六、人物与场景": {
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- "知名人物": {},
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|
- "人物年龄段": "",
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|
- "场景描述": []
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|
- },
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- "七、时效性与分类": {
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|
- "时效性": {},
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- "视频一级分类": "",
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|
- "二级分类": ["品类- 、分数-", "品类- 、分数-", "品类- 、分数-"]
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- }
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- }
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+ # sample_data = {
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+ # "一、基础信息": {
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+ # "视觉/音乐/文字": "",
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+ # "视频主题": ""
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|
+ # },
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|
+ # "二、主体和场景": {
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+ # "视频主体": "",
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+ # "视频场景": []
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|
+ # },
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+ # "三、情感与风格": {},
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+ # "四、视频传播性与观众": {
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+ # "传播性判断": "",
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+ # "观众画像": {}
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+ # },
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+ # "五、音画细节": {
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+ # "音频细节": {},
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+ # "视频口播": ""
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|
+ # },
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+ # "六、人物与场景": {
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+ # "知名人物": {},
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+ # "场景描述": []
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|
+ # },
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+ # "七、时效性与分类": {
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+ # "视频一级分类": "",
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+ # "二级分类": ["品类- 、分数-", "品类- 、分数-", "品类- 、分数-"]
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|
+ # }
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+ # }
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response =await analyzer.analyze_video( model, prompt, sample_data )
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if isinstance( response, str ):
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return response, mark
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