Context → Video
任意の入力コンテキストを、ナレーション+スライド+字幕+(任意で)アバター付きの mp4 に変換する。
When to Use
動画化,解説動画作って,ブログを動画に,記事を動画化,explainer video,context to video- リリースブログ / PR 説明 / 議事録 / 設計メモ / リリースノート / 学習コンテンツを短尺動画化したい
- YouTube / 社内勉強会 / Teams / X 向けの素材を時短で量産したい
- 顧客向けに出すなら TTS は Azure Speech 正規版に差し替える (既定は edge-tts 無料エンドポイント)
Input Sources (any of these works)
| 入力 | 取り方 |
|---|---|
| ブログ/記事 URL | web_fetch で本文取得 |
| 貼り付けテキスト | そのまま要約 |
| PR / commit diff | gh pr view + gh pr diff |
| 議事録・設計メモ | ファイル読み込み |
| リリースノート | URL or Markdown |
| 自由プロンプト | LLM に直接構成依頼 |
→ ソース取得後の処理は共通(LLM が notes/script.json を書く)。
Stack (all free, local)
| 役割 | ツール |
|---|---|
| 台本生成 | LLM (このスキル呼び出し元) |
| スライド | Pillow (BIZ UDGothic 等) |
| ナレーション | edge-tts (Edge の Neural 音声・無料・非公式) |
| 動画合成 | ffmpeg (imageio-ffmpeg 同梱バイナリ可) |
| 字幕 | .srt 自動生成 |
| アバター (任意) | SadTalker (GPU推奨) + ffmpeg 楕円マスク |
Quick Workflow (no avatar)
pip install edge-tts imageio-ffmpeg pillow
# 1. 入力からscript.json生成 (LLM)
# 2. 動画生成
python scripts\build_video.py --project D:\path\to\project
# → output\final.mp4 + final.srt詳細: references/script-schema.md / references/setup.md
Avatar Mode (talking-head in corner)
GPU(VRAM 8GB+)があるなら、SadTalkerで右下にアバターを足せる。 初回セットアップは別 venv (Python 3.10) で 30〜40分、以降は 1動画あたり +20〜30分。
# 既存動画 + 8音声 → アバター合成
python scripts\add_avatar.py --project D:\path\to\project --face D:\path\to\face.jpg
# 楕円マスク版を作る
python scripts\ellipse_overlay.py --project D:\path\to\project
# → output\final_with_avatar.mp4 と final_with_avatar_ellipse.mp4セットアップ・落とし穴・キャラ選び: references/avatar.md
Output Layout
<project>/
├── notes/script.json 台本 (LLM が書く)
├── slides/slide_XX.png 1920x1080
├── audio/audio_XX.mp3 スライドごとのナレ
├── avatar/ (任意)
│ ├── input/face.jpg アバター元写真
│ ├── SadTalker/ repo + checkpoints
│ ├── venv/ Python 3.10 + torch cu121
│ └── clips/audio_XX.mp4 各ナレぶんアバター動画
└── output/
├── final.mp4 無印 (スライド+ナレ)
├── final.srt 字幕
├── final_with_avatar.mp4 (任意) アバター矩形
└── final_with_avatar_ellipse.mp4 (任意) アバター円形ワイプDefaults
- 解像度: 1920x1080 30fps (16:9)
- 音声:
ja-JP-NanamiNeural(女性・落ち着き)。男性ならja-JP-KeitaNeural - スライド数: 表紙 + 本編 5〜7 枚 (合計 6〜8 枚)
- 配色: slate-900 / sky-400 / BIZ UDGothic
- 1スライドあたり 15〜25 秒、合計 2〜4 分
声・配色・フォント・アスペクト比変更: references/customization.md
Production Use
無料 edge-tts は 非公式・SLA なし・商用グレー。顧客配布や常時運用には:
- ナレーション → Azure Speech (Neural TTS) に差し替え
- アバター付き商用 → Azure TTS Avatar (Lisa等・公式・$0.30/分〜)
詳細: references/production-upgrade.md
Common Variants
- 9:16 ショート版 (X/Reels):
W,H = 1080, 1920、ナレを 60 秒に圧縮 - 字幕焼き込み: ffmpeg
subtitles=final.srtフィルタで動画に焼く (ffmpeg-advanced-filters.md) - BGM 追加: 別 mp3 を低音量でミックス (ffmpeg-advanced-filters.md)
- 章/コース化 (学習教材): script.json を章単位に分割、共通イントロ/アウトロ
- 多言語版:
voice切替 + script を翻訳 - チャンネル固定キャラ生成: SDXL でマスコット作って seed 保存 (avatar-generation-sdxl.md)
- VOICEVOX + 公式キャラ立ち絵: ずんだもん等の「ゆるふわ解説」チャンネル向け、PSDレイヤー差分で本格リップシンク (voiced-mascot.md)
- 円形アバターワイプ: ffmpeg geq filter で円形マスク + アクセントリング (ffmpeg-advanced-filters.md)
- YouTube 自動配信: API で公開予約 + サムネ (youtube-upload.md)
- PoC → 定期配信チャンネル昇格: ディレクトリ再設計 (scale-up-production.md)
Done Criteria
-
<out>/output/final.mp4(またはアバター版) が再生でき、音声と映像がズレない - スライド本文 28pt 以上 / タイトル 56pt 以上で可読
- ナレが入力の主要メッセージを正しく反映
-
final.srtがナレーションと同期 - 入力ソースの著作権を侵害していない (本文丸読みでなく要約 + 引用範囲)
- (アバター時) GPU メモリ溢れ無く完走、口パクが極端にズレていない