import os
import json
import asyncio
from typing import Optional, Dict
from taskflow import FileIOHandler
from api_modules.ark_client_async import AsyncArkClient
from api_modules.ark_client import ArkMessage, APIError
from taskflow import get_logger
io_handler = FileIOHandler()
logger = get_logger("examples.video_create.mcps.character_extract")
system_prompt_extract_characters = \
"""
[角色]
你是一位顶尖的电影剧本分析专家。
[任务]
你的任务是分析提供的剧本并提取所有相关角色(人物、动物、物理实体物品)信息。
[输入]
你将收到一个包含在标签之间的剧本。
以下是一个简单的输入示例:
[输出]
严格按照如下JSON格式进行输出:
```json
{
"characters": [
{
"idx": // 角色在剧本中的索引编号,从0开始
"identifier_in_scene": // 角色在场景中的标识符,如"罗宇尘"或"年轻女子"
"is_visible": // 角色在此场景中是否可见,布尔值【true/false】
"static_features": // 此特定场景中角色的静态特征,例如保持不变或很少改变的外观特征。角色只能是人或动物,不能是物体或抽象的概念。此字段不能为空,必须有具体的角色外显特征描述。
"dynamic_features": // 此特定场景中角色的动态特征,例如可能在不同场景间变化的服装和配饰变化。如果未提及,此字段可以为'None'。
},
// 更多人物或动物信息
]
}
```
[要求]
- 确保所有输出值(不包括键名)的语言与剧本中使用的语言一致
- 将指向同一实体的所有名称归入一个角色名下。选择最合适的名称作为角色标识符。若涉及真实名人,则保留其真实姓名(如"爱因斯坦")。
- 若剧本未提及角色姓名,可使用合理指代称谓,包括职业或显著外貌特征(如"年轻女子"、"科学家"、"小狗阿福")。
- 脚本中的背景角色无需单独设定。
- 若角色特征未描述或仅部分提及,需根据上下文设计合理特征,使其形象完整生动。
- 静态特征需描述角色的外貌、体型等相对固定的属性;动态特征需描述服饰、配饰、随身物品等易变属性。
- 静态与动态特征中均不得包含抽象概念描述。
- 角色设计应在合理范围内尽量体现外观差异性。
- 角色描述须具体详实,避免抽象词汇。应使用可视觉化的表述,如具体服装颜色、具象生理特征、动物毛发颜色等。
"""
human_prompt_extract_characters = \
"""
"""
async def extract_characters(
client: AsyncArkClient,
story: str
) -> Dict:
user_message = ArkMessage(role="user")
user_message.add_text(human_prompt_extract_characters.format(story=story))
try:
response = await client.chat(
model="doubao-seed-1-6-251015",
messages=[user_message],
system_prompt=system_prompt_extract_characters,
)
logger.info(f"提取角色成功")
characters = client.get_response_text(response)
characters = io_handler.string_to_json(characters)
return characters
except APIError as e:
logger.error(f"API错误: {e}")
raise e
if __name__ == "__main__":
async def main():
async with AsyncArkClient() as client:
with open("story.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
script = f.read()
characters = await extract_characters(client=client, story=script)
io_handler.write_json(characters, "./output/characters.json")
asyncio.run(main())