3步搞定AI视频脚本生成：ollama-python多模态媒体处理实战指南

3步搞定AI视频脚本生成：ollama-python多模态媒体处理实战指南

【免费下载链接】ollama-python 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ol/ollama-python

你还在为视频脚本创作熬夜查资料？还在纠结分镜描述是否专业？本文将带你用ollama-python（一个轻量级AI模型管理工具包）实现从视频主题到分镜脚本的全流程自动化，让普通运营人员也能1小时产出专业级视频文案。读完你将掌握：多模态内容分析、结构化脚本生成、批量任务处理三大核心技能，附赠可直接运行的代码模板。

技术选型：为什么选择ollama-python？

ollama-python是GitHub热门的AI模型客户端工具，通过简洁API即可调用Llama、Gemma等主流大模型。相比传统视频脚本创作方式，它的三大优势彻底改变内容生产流程：

传统方式痛点	ollama-python解决方案	技术实现模块
依赖专业剪辑软件	纯Python代码生成结构化脚本	structured-outputs.py
图文分析需人工介入	多模态API自动解析视频素材	multimodal-generate.py
脚本修改需反复沟通	JSON格式输出支持无缝对接剪辑系统	ollama/_client.py

核心功能架构

![视频脚本生成流程图](https://mermaid.ink/img/pako:eNqNkl1v2jAUhv_KkK1CKMk3aCg5dQd00YdRK2YJQc6YbQdJTBcWZkK7dS0rSd4d29kYl2yOZkH535n3OWlJdCw9Yt7m1dQZbXlYdWl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl5eU1VdXl]}

环境准备与基础配置

快速安装指南

确保本地已安装Python 3.8+和Ollama服务，通过以下命令完成环境配置：

# 克隆项目仓库
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ol/ollama-python
cd ollama-python

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 拉取视频分析所需模型
python examples/pull.py --model llava:13b

核心依赖模块说明：

• HTTP客户端：ollama/_client.py 使用httpx实现异步请求
• 多模态处理：multimodal-generate.py 支持图片/视频帧分析
• 结构化输出：structured-outputs.py 提供JSON格式脚本生成

配置文件说明

创建video_config.json文件存储项目参数，典型配置如下：

{
  "model": "llava:13b",
  "output_dir": "./scripts",
  "frame_interval": 10,
  "script_schema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "title": {"type": "string"},
      "scenes": {
        "type": "array",
        "items": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "shot_type": {"type": "string"},
            "content": {"type": "string"},
            "duration": {"type": "number"}
          }
        }
      }
    }
  }
}

核心功能实现：三步生成视频脚本

第一步：视频内容解析（多模态API应用）

使用multimodal-generate.py提取视频关键帧并生成场景描述。核心代码通过ollama客户端的generate方法实现图片理解：

from ollama import generate
import cv2

def analyze_video_frames(video_path, interval=10):
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
    frames = []
    
    while cap.isOpened():
        ret, frame = cap.read()
        if not ret: break
        if cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES) % interval == 0:
            # 转换帧为base64格式
            _, buffer = cv2.imencode('.jpg', frame)
            frames.append(buffer.tobytes())
    
    # 调用多模态模型分析场景
    response = generate(
        model='llava:13b',
        prompt='分析以下视频帧，描述场景内容和情感基调',
        images=frames,
        stream=False
    )
    return response['response']

该功能对应multimodal-generate.py中的图片处理逻辑，通过images参数传递视频帧数据，模型会返回整合后的场景描述文本。

第二步：结构化脚本生成（JSON格式输出）

基于第一步的场景描述，使用结构化输出功能生成符合行业标准的视频脚本。关键是定义Pydantic模型并指定format参数：

from pydantic import BaseModel
from ollama import chat

class Scene(BaseModel):
    shot_type: str  # 全景/中景/特写
    content: str    # 画面描述
    duration: float # 持续时间(秒)

class VideoScript(BaseModel):
    title: str
    scenes: list[Scene]

# 调用结构化输出API
response = chat(
    model='llama3.1:8b',
    messages=[{
        'role': 'user',
        'content': f'基于场景描述生成视频脚本:\n{scene_description}'
    }],
    format=VideoScript.model_json_schema(),
    options={'temperature': 0.3}
)

# 解析结果
script = VideoScript.model_validate_json(response.message.content)

完整实现可参考structured-outputs.py，通过Pydantic模型确保输出格式的准确性，temperature=0.3参数控制脚本的一致性。

第三步：批量任务处理（异步API优化）

对于多视频批量处理场景，使用异步API提升效率。以下是并发处理多个视频的示例代码：

import asyncio
from ollama import AsyncClient

async def process_video_batch(video_paths):
    client = AsyncClient()
    tasks = [analyze_and_generate_script(client, path) for path in video_paths]
    return await asyncio.gather(*tasks)

async def analyze_and_generate_script(client, video_path):
    # 复用前两步逻辑的异步实现
    scene_desc = await async_analyze_video_frames(client, video_path)
    return await async_generate_script(client, scene_desc)

异步客户端实现位于ollama/_client.py的AsyncClient类，通过async/await语法可将批量处理效率提升3-5倍。

实战案例：旅游宣传片脚本生成

以"海岛旅游宣传片"为例，完整展示从视频素材到最终脚本的生成过程。假设已提取5个关键帧，模型输出的JSON脚本如下：

{
  "title": "蔚蓝海岸",
  "scenes": [
    {
      "shot_type": "全景",
      "content": "航拍海岛全貌，湛蓝海水环绕绿色岛屿",
      "duration": 5.2
    },
    {
      "shot_type": "中景",
      "content": "游客在白色沙滩上漫步，阳光明媚",
      "duration": 3.8
    },
    {
      "shot_type": "特写",
      "content": "清澈海水中的热带鱼群特写",
      "duration": 2.5
    }
  ]
}

该结果可直接导入Premiere等剪辑软件，配合自动配音工具实现快速成片。实际应用中可根据需求调整structured-outputs.py中的Pydantic模型定义。

总结与进阶方向

本文通过三个核心步骤实现了AI辅助视频脚本生成，关键技术点包括：

1. 多模态内容理解：利用LLaVA模型分析视频视觉信息
2. 结构化数据输出：通过JSON Schema确保脚本格式规范
3. 异步批量处理：提升多任务场景下的效率

进阶优化方向：

• 风格定制：通过system prompt定义脚本风格（如纪录片/广告片）
• 素材管理：集成examples/web-search.py自动获取相关视频素材
• 版本控制：使用context参数保持多轮脚本修改的连贯性

推荐收藏本文并关注项目README.md获取最新功能更新，下期将介绍如何结合语音识别实现自动字幕生成。

【免费下载链接】ollama-python 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ol/ollama-python