使用deepseek解析导入的模板内容，并根据模板内容和要求生成相同模板的加工脚本

### 使用 DeepSeek 解析模板内容并生成加工脚本 DeepSeek 是一种强大的自然语言处理工具，能够通过输入特定指令来生成复杂的结构化数据，例如视频分镜脚本。以下是关于如何利用 DeepSeek 来解析导入的模板内容，并基于此生成对应加工脚本的技术说明。 #### 1. 导入模板内容 为了使 DeepSeek 正确理解所需的内容结构，需提供清晰的模板文件作为输入。该模板通常包含时间轴、画面描述、AI 绘画提示词以及背景音乐风格等内容[^1]。可以采用 CSV 或 JSON 文件形式定义这些字段，以便于程序读取和解析。 ```json [ { "time": "0s", "description": "镜头缓缓推进至一家霓虹灯闪烁的赛博朋克风猫咪咖啡馆。", "prompt": "A cyberpunk cat cafe with neon lights, futuristic cityscape background.", "music_style": "Ambient electronic music" }, ... ] ``` #### 2. 构建指令以适配 DeepSeek 输入格式 构建适合 DeepSeek 的指令时，应当明确指出目标——即希望它依据给定模板扩展或修改现有条目。下面是一个具体的例子： 假设我们已经有了上述提到的基础模板，则可以通过向模型传递如下命令让其自动生成更多变体或者调整细节参数。 > “根据以下提供的‘赛博朋克猫咪咖啡馆’初始片段信息表单，请继续补充完成整个长度为30秒版本的故事板设计。” #### 3. 处理输出结果并与实际应用对接 当接收到由 DeepSeek 返回的结果之后，下一步就是将其转换成可执行的形式用于后期制作流程当中去。这可能涉及到进一步编辑文字稿、渲染图像素材或者是挑选合适的音效资源等工作环节。 对于 AI 绘画提示部分来说，可以直接拿去喂养像 MidJourney 这样的艺术创作平台；而对于音频方面的要求，则能借助 Spotify API 查询推荐列表从而快速锁定理想曲目。 ```python import json def process_deepseek_output(output_data): storyboard = [] for entry in output_data: time = entry['time'] description = entry['description'] prompt = entry['prompt'] music_style = entry['music_style'] # Add additional processing logic here as needed processed_entry = {"Time": time, "Description": description, "Prompt": prompt, "Music Style Suggestion": music_style} storyboard.append(processed_entry) return storyboard # Example usage of the function above output_from_model = [ {"time":"5s","description":"顾客走进店内坐下点餐.","prompt":"Cyberpunk customer entering a high-tech restaurant setting ordering food.","music_style":"Techno beat"}, ] final_storyboard = process_deepseek_output(output_from_model) print(json.dumps(final_storyboard, indent=4)) ``` 以上代码展示了怎样把来自 DeepSeek 的原始响应转化为更加易读且便于后续操作的数据结构。