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多模态（3）：实战 GPT-4o 视频理解

news 来源：原创 2025/4/26 4:52:34

最近，OpenAI 团队的 GPT-4o 模型，在多模态方面的能力有了大幅提升，这次我们就使用 GPT-4o 完成一个视频理解的实战。

1. 环境搭建

1.1 安装 FFmpeg

做视频处理，我们需要用到 FFmpeg 这款功能强大的开源多媒体处理工具。FFmpeg 用于处理音频、视频和其他多媒体文件，可以实现以下功能：

转码：将多媒体文件从一种格式转换为另一种格式，例如将视频从 MP4 转换为 AVI。
剪辑：从多媒体文件中提取片段或合并多个片段。
处理：调整视频的尺寸、比特率、帧率，或音频的采样率、声道数等。
添加效果：为视频添加滤镜、字幕、水印等。
流媒体：将多媒体文件实时传输到网络上。

首先我们来安装 FFmpeg 工具。我使用的是 Mac 电脑，可以直接通过 brew 来安装。如果同学们使用的是其它平台，也可以参考官网的教程进行安装，这里就不赘述了。

brew install ffmpeg

安装完成后，可以通过下面的命令进行验证：

ffmpeg -version

1.2 安装依赖库

除了 FFmpeg 之外，我们还需要安装 opencv-python 和 moviepy，它们是 Python 领域非常主流的计算机视觉库，具备强大的音视频处理能力。

pip install --upgrade opencv-python moviepy

2. 视频抽帧

因为 OpenAI 官方暂时还没有直接开放视频理解的 API，所以我们只能曲线救国，先对视频进行抽帧，提取出一组帧的图片，再批量发送给 GPT-4o 进行理解。

我利用大模型生成了一段 5秒的搞笑视频：

对该视频进行抽帧，按照每1秒提取一帧，总共可以提取出5帧的内容。具体代码如下：

3. 视频理解

抽帧完成后，我们就可以将这些图片批量发送给 GPT-4o，让其生成视频内容介绍。

代码如下：

import os
from typing import Listimport dotenv
from openai import OpenAI# 加载环境变量
dotenv.load_dotenv()# 创建OpenAI客户端
client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),base_url=os.getenv("OPENAI_API_BASE"))def introduction(frames: List) -> str:"""生成视频介绍:param frames: 视频帧列表:return: 视频内容介绍"""# 使用GPT-4o模型,生成视频介绍response = client.chat.completions.create(model='gpt-4o',messages=[{"role": "system", "content": "你是一位资深的内容编辑。请以Markdown格式，生成视频的介绍。"},{"role": "user", "content": ["下面是视频的图像帧",*map(lambda x: {"type": "image_url","image_url": {"url": f'data:image/jpg;base64,{x}', "detail": "low"}},frames)]},],temperature=0,)return response.choices[0].message.content

执行代码，可以看到 GPT-4o 为我们生成了 Markdown 格式的内容：

# 视频介绍在这段富有喜剧色彩的视频中，乡村田野的宁静被一位尝试骑行水坑的年轻人打破。阳光明媚的一天，他戴着大帽子，骑着复古自行车，试图勇敢地穿越一条泥泞的小路。## 场景描绘- **骑自行车者的冒险**: 骑车者穿着淳朴的服装，头戴宽檐帽，给人一种漫游田园的印象。在他的自行车后座绑着一只体型小巧的家禽，为场景增添了趣味性。
- **挑战与失误**: 视频的高潮部分呈现了骑车者试图跨越路面上的浅水坑。尽管动作充满信心，但他最终失去平衡，坠入水中，溅起大片水花，构成了幽默的结局。
- **观众的反应**: 在画面的一侧，可以看到一群穿着传统服装的人们，他们以各种姿态观望骑自行车者的冒险，脸上似乎带着惊讶和喜悦。 ## 视频氛围整个场景在绿色的草地和清澈的蓝天背景中进行，表现出乡村生活的悠然宁静，同时以幽默的方式捕捉人们日常尝试中的滑稽瞬间。这段视频不仅让观众感受到幽默，也让人赞美大自然的美丽与朴实生活的简单乐趣。

可以看出，GPT-4o 基本 Get 到了视频内容的精髓。