Camtasia Studio实现画中画视频课件制作方案


    画中画视频课件效果是从三分屏课件演变而来。

    三分屏视频课件(常用的是powercreator软件采集生成),由html文件将三个文件组合而成,即左上角教师视频,左下是目录菜单,右边课件视频,但由于加载右边课件视频需要插件,及新操作系统浏览器的兼容性问题,不能正常播放,而且不支持手机,渐渐退出市场。下图为powercreator软件制作的三分屏课件效果。


    而画中画视频课件由课件画面和画中画中的教师组成,即为一个MP4文件,支持云存储(CC视频,保利威视)不存在浏览器兼容性问题,支持手机播放。下面是画中画视频的几种效果。




Camtasia Studio实现画中画视频课件制作方案如下图所示


课堂现场录制效果如下图所示:




面授课堂现场用笔记本电脑话筒摄像头简单录制效果如下图所示:


    本文的视频教程地址:http://v.qq.com/page/t/x/i/t0196g4a9xi.html

### 使用LM Studio 创建和生成视频教程或内容 目前 LM Studio 主要专注于大语言模型的部署和服务提供,对于直接生成视频的功能支持有限[^1]。然而,可以借助其他工具与 LM Studio 结合来实现这一目标。 #### 方法一:通过文字转语音(TTS) 和幻灯片制作软件间接生成视频 1. 利用 ModelScope 或 Hugging Face 上的大规模预训练语言模型,在 LM Studio 中输入脚本并获取高质量的文字输出。 2. 将这些文本转换成音频文件。虽然 LM Studio 自身可能不提供 TTS 功能,但是可以通过集成第三方 API 如百度 AI 平台、阿里云等完成这一步骤[^2]。 3. 准备好所需的图片素材以及 PPT 文件作为视觉部分的基础材料。 4. 运用专业的编辑器比如 Camtasia, Adobe Premiere Pro 来组合上述准备好的声音轨与图像序列形成完整的多媒体作品。 #### 方法二:利用深度学习框架构建定制化解决方案 如果具备一定的编程和技术背景,则可以选择更深入的方式——基于 PyTorch/TensorFlow 构建自己的 pipeline: - 寻找合适的开源项目或者研究论文关于从文本到视频合成的技术方案; - 修改和完善现有代码库使其能够接入由 LM Studio 输出的结果; - 训练特定领域内的数据集以优化最终效果直至满意为止。 需要注意的是这两种途径都需要一定量前期准备工作,并不是即时可用的过程。随着技术进步未来或许会有更加简便的方法出现。 ```python import requests from gtts import gTTS def text_to_speech(text): tts = gTTS(text=text, lang='en') filename = "output.mp3" tts.save(filename) text_input = "This is an example sentence." text_to_speech(text_input) ```
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