Course Video Creator

슬라이드 이미지와 강의 오디오를 타임스탬프 기반으로 결합하여 교육 영상을 자동 생성하는 스킬입니다.

Features

• Timestamp-Based Sync: lecture_X_Y_refined.json의 타임스탬프 기반 정확한 동기화
• Automatic Mapping: segment_id와 이미지 파일 1:1 자동 매핑
• Video Creation: 슬라이드 타이밍에 맞춰 이미지와 오디오를 결합한 16:9 영상 생성

🎓 NADIO Course Production Pipeline

📝 course-builder (기획)
   ↓ visual_concept
🎙️ course-dialog-builder (오디오 + 타임스탬프)
   ↓ lecture_X_Y_complete.mp3 + lecture_X_Y_refined.json ⭐ (with timestamps)
🖼️ course-resource-creator (이미지 생성)
   ↓ slide_*.png (segment_0.png ~ segment_N.png)
🎬 course-video-creator (타임스탬프 기반 조립) ← YOU ARE HERE
   ↓ lecture_X_Y_auto.mp4
📤 course-inflearn-uploader (업로드)

역할과 출력물

• Position: Step 4/5 in NADIO Pipeline
• Input (필수 읽기 순서):
  1. course-dialog-builder/output/ch{N}/lecture_X_Y_refined.json ⭐ (source of truth with timestamps)
     • 각 segment_id의 정확한 content (오디오 대본)
     • 타임스탬프 자동 포함: timestamp_start, timestamp_end, duration_seconds
  2. course-dialog-builder/output/final/lecture_X_Y_complete.mp3
     • 실제 오디오 파일
  3. course-resource-creator/output/lecture_X_Y/images/
     • 슬라이드 이미지 파일들 (segment_0.png ~ segment_N.png)
• Process: lecture_X_Y_refined.json의 타임스탬프 기반 정확한 슬라이드-오디오 동기화
• Output: output/videos/lecture_X_Y_auto.mp4 (16:9, 1080p)
• Next Step: → course-inflearn-uploader (인프런 업로드)

🎯 타임스탬프 기반 동기화 (Simplified Architecture)

이 스킬은 lecture_X_Y_refined.json의 자동 생성된 타임스탬프를 사용하여 슬라이드와 오디오를 정확히 동기화합니다.

타임스탬프 자동 매핑

자동 처리 과정:

1. course-dialog-builder가 TTS 생성 시 각 세그먼트의 타임스탬프를 자동 계산
2. lecture_X_Y_refined.json에 timestamp_start, timestamp_end, duration_seconds 자동 저장
3. course-video-creator가 이 타임스탬프를 직접 사용하여 비디오 생성

필수 참조 파일:

1. course-dialog-builder/output/ch{N}/lecture_{X}_{Y}_refined.json ← 기본 참조 (최우선)

   • 각 segment_id의 정확한 content (오디오 대본)
   • 타임스탬프 자동 포함: timestamp_start, timestamp_end, duration_seconds
   • segment_id 0-N의 순차적 정의

2. course-resource-creator/output/lecture_{X}_{Y}/images/

   • 실제 생성된 이미지 파일 목록 (segment_0.png ~ segment_N.png)
   • 세그먼트 ID와 1:1 매핑 (segment_0.png ↔ segment_id 0)

간단한 매핑 규칙:

• segment_id: 0 → segment_0.png (timestamp_start ~ timestamp_end)
• segment_id: 1 → segment_1.png (timestamp_start ~ timestamp_end)
• segment_id: N → segment_N.png (timestamp_start ~ timestamp_end)

예시:

{
  "segment_id": 0,
  "timestamp_start": "00:00:00",
  "timestamp_end": "00:00:13",
  "duration_seconds": 13.166
}

→ segment_0.png를 0초부터 13.166초까지 표시

비디오 생성 워크플로우

간단한 3단계 프로세스:

1. lecture_X_Y_refined.json 읽기

   with open('lecture_1_2_refined.json') as f:
       data = json.load(f)
   
   for segment in data['segments']:
       segment_id = segment['segment_id']
       start_time = segment['timestamp_start']  # "00:00:00"
       end_time = segment['timestamp_end']      # "00:00:13"
       duration = segment['duration_seconds']   # 13.166
   

2. 대응하는 이미지 파일 찾기

   image_file = f"segment_{segment_id}.png"  # segment_0.png
   

3. ffmpeg로 비디오 생성

   ffmpeg -loop 1 -t {duration} -i {image_file} \
          -ss {start_time} -t {duration} -i {audio_file} \
          -c:v libx264 -c:a aac -shortest {output}
   

전체 예시 (lecture_1_2):

segment_0.png → 00:00:00 ~ 00:00:13 (13.2초)
segment_1.png → 00:00:13 ~ 00:00:46 (33.7초)
segment_2.png → 00:00:46 ~ 00:01:09 (22.6초)
...
segment_6.png → 00:02:36 ~ 00:03:03 (26.9초)

장점:

• ✅ 세그먼트와 이미지 1:1 매핑으로 단순화
• ✅ 100% 정확한 타이밍 (refined.json 타임스탬프 사용)

빠른 시작

# 1. 환경 확인
ls course-dialog-builder/output/ch1/lecture_1_2_refined.json  # 타임스탬프 포함 레시피
ls course-resource-creator/output/lecture_1_2/images/segment_*.png  # 이미지 확인
ls course-dialog-builder/output/final/lecture_1_2_complete.mp3  # 오디오 확인

# 2. 비디오 생성
python script/orchestrate_pipeline.py \
  --refined-json course-dialog-builder/output/ch1/lecture_1_2_refined.json \
  --audio course-dialog-builder/output/final/lecture_1_2_complete.mp3 \
  --images course-resource-creator/output/lecture_1_2/images/ \
  --output output/videos/lecture_1_2_auto.mp4

파이프라인 통합

이 스킬은 이전 2개 스킬의 출력물을 결합하여 최종 비디오를 생성합니다.

필수 입력 파일 (3개)

1. 세그먼트 레시피 + 타임스탬프 (course-dialog-builder)

   • 경로: course-dialog-builder/output/ch{N}/lecture_X_Y_refined.json
   • 내용: segments with timestamp_start, timestamp_end, duration_seconds
   • 용도: 정확한 타이밍 정보 (source of truth)

2. 강의 오디오 (course-dialog-builder)

   • 경로: course-dialog-builder/output/final/lecture_X_Y_complete.mp3
   • 용도: 최종 비디오의 오디오 트랙

3. 슬라이드 이미지 (course-resource-creator)

   • 경로: course-resource-creator/output/lecture_X_Y/images/segment_*.png
   • 개수: N개 (세그먼트 개수와 동일)
   • 형식: 16:9 가로 이미지 (1920x1080 or 1280x720)

Prerequisites

System Dependencies

# FFmpeg (video/audio processing)
brew install ffmpeg  # macOS

Python Packages

pip install python-dotenv

Credits

Simplified from complex semantic matching architecture to straightforward timestamp-based synchronization.