video-subtitle-remover

name video-subtitle-remover description 视频硬字幕/水印去除技能。自动配置基于 YaoFANGUK/video-subtitle-remover 的环境并执行去字幕。当用户要求"去除视频字幕"、"去水印"、"把这个视频的字幕干掉"时触发此技能。 视频字幕去除技能 (Video Subtitle Remover) 触发场景 当用户提到以下关键词时触发本技能： "去字幕"、"去除视频字幕" "去掉视频里的文字/水印" "把这视频的字幕干掉" 工作流程 这是一个需要本地 GPU/Apple Silicon 加速的重型任务，你需要作为一个完整的执行器，从 环境准备 到 执行 全包揽。 第一阶段：环境检查与准备 (非常重要) 在首次运行前，必须检查环境并在用户机器上安装所需组件。工作目录约定为： ~/.opencode/tools/video-subtitle-remover 。 检查目录与代码 使用 bash 检查 ~/.opencode/tools/video-subtitle-remover/run_remove.py 是否存在。如果不存在，执行以下初始化操作： # 1. 创建工作目录 mkdir -p ~/.opencode/tools/video-subtitle-remover/backend/models/{V4/ch_det,sttn} cd ~/.opencode/tools/video-subtitle-remover # 2. 拉取核心代码 (跳过模型文件) curl -sL "https://api.github.com/repos/YaoFANGUK/video-subtitle-remover/git/trees/main?recursive=1" | python3 -c " import sys, json, os, urllib.request data = json.load(sys.stdin) for item in data.get('tree', []): if item['type'] != 'blob': continue path = item['path'] ext = os.path.splitext(path)[1].lower() if ext in {'.pth', '.onnx', '.pdiparams', '.pdmodel'} or '__pycache__' in path or item.get('size', 0) > 500000: continue os.makedirs(os.path.dirname(path) if os.path.dirname(path) else '.', exist_ok=True) url = f'https://raw.githubusercontent.com/YaoFANGUK/video-subtitle-remover/main/{path}' try: content = urllib.request.urlopen(url).read() with open(path, 'wb') as f: f.write(content) except: pass " 安装 Python 依赖 pip3 install torch torchvision pip3 install filesplit==3.0.2 scikit-image pyclipper lmdb PyYAML omegaconf tqdm easydict scikit-learn pandas webdataset einops av shapely paddleocr paddle2onnx albumentations imgaug 下载并合并模型 (STTN 模式必需) 如果 backend/models/sttn/infer_model.pth 或 backend/models/V4/ch_det/inference.pdiparams 不存在，使用 curl 下载： cd ~/.opencode/tools/video-subtitle-remover/backend/models # 下载 STTN 模型 curl -L -o sttn/infer_model.pth "https://raw.githubusercontent.com/YaoFANGUK/video-subtitle-remover/main/backend/models/sttn/infer_model.pth" # 下载并合并 PaddleOCR 文本检测模型 (3个分割包) curl -L -o V4/ch_det/inference_1.pdiparams "https://raw.githubusercontent.com/YaoFANGUK/video-subtitle-remover/main/backend/models/V4/ch_det/inference_1.pdiparams" curl -L -o V4/ch_det/inference_2.pdiparams "https://raw.githubusercontent.com/YaoFANGUK/video-subtitle-remover/main/backend/models/V4/ch_det/inference_2.pdiparams" curl -L -o V4/ch_det/inference_3.pdiparams "https://raw.githubusercontent.com/YaoFANGUK/video-subtitle-remover/main/backend/models/V4/ch_det/inference_3.pdiparams" curl -L -o V4/ch_det/fs_manifest.csv "https://raw.githubusercontent.com/YaoFANGUK/video-subtitle-remover/main/backend/models/V4/ch_det/fs_manifest.csv" curl -L -o V4/ch_det/inference.pdiparams.info "https://raw.githubusercontent.com/YaoFANGUK/video-subtitle-remover/main/backend/models/V4/ch_det/inference.pdiparams.info" curl -L -o V4/ch_det/inference.pdmodel "https://raw.githubusercontent.com/YaoFANGUK/video-subtitle-remover/main/backend/models/V4/ch_det/inference.pdmodel" # 使用 Python 合并 python3 -c "from fsplit.filesplit import Filesplit; fs=Filesplit(); fs.merge(input_dir='V4/ch_det')" 注入修复代码与启动脚本 使用 edit 工具修改 backend/config.py ： 修复 Mac 的 MPS 设备支持 ( device = torch.device('mps') ) 修复 FFMPEG_PATH 指向系统 ffmpeg ( shutil.which('ffmpeg') ) 删除不必要的 LAMA 和 ProPainter 模型校验。 并使用 write 工具生成 run_remove.py 启动脚本。 第二阶段：执行任务 提取信息与评估 获取用户提供的视频绝对路径，运行 ffprobe 或 ls -lh 获取帧数，给用户预报处理时间。 执行处理 运行处理脚本： export KMP_DUPLICATE_LIB_OK=True python3 ~/.opencode/tools/video-subtitle-remover/run_remove.py "<视频绝对路径>" 注意：如果视频较长，务必使用 tmux 放后台跑。 结果交付 使用 open 命令为用户自动打开输出的 _no_sub.mp4 视频。