# VideoLingo 双语字幕教程：从原创产品演示导出 SRT 与 MP4

已完成原创输入、可下载材料和文件预检；未运行本页工具的模型、TTS、付费 API 或外部生成。

## 输入来源
本站原创程序绘图/动画、人工字幕和系统朗读均为输入或人工参考。AI 生成肖像、人物与店铺来自本站本批 imagegen，只用作输入。官方图片说明工具机制，不是本站模型结果。

## 运行
python3 verify.py

输入验证依赖 Pillow；剪辑工具使用官方 auto-editor 31.7.2 二进制，已不再发布到 pip。PySceneDetect 锁0.7.2。其他模型/GUI按官方步骤准备，未包含权重、密钥或付费额度。

## 1. 确认英语原片和字幕职责
先播放 input.mp4。片中杯子是本站程序绘制的原创测试动画，英语来自 macOS Samantha 系统朗读；source.srt 是人工写入的练习字幕。它们都是输入，不是 VideoLingo 输出。

## 2. 安装对应版本并打开工作区
从官方 v3.1.1 源码目录运行 uv run start.py。首次会安装 Python 3.12 与依赖；Apple Silicon 默认用 MLX 的 Qwen3-ASR，Intel 用 CPU。不要继续照旧教程把 WhisperX 当成已内置默认后端。

## 3. 设置翻译渠道与两种语言
在侧栏填兼容 Chat Completions 的地址、密钥、模型，先检查该模型是否能满足工作流结构化输出；源语言设英语，目标设简体中文。截图是官方说明图，不能证明本站已连通或已扣费。

## 4. 导入原片并校对源字幕
输入本地文件，逐句核对 Open、Pour、Close 与杯盖动作；可以用官方现有字幕入口跳过 ASR。先改源字幕再翻译，避免数字或容量错译进入后续配音。

## 5. 生成译文并选择双语烧录
先只做字幕，检查译文长度与数字。配置 sub_video_subtitles: bilingual 后输出双语视频；配音是另一阶段，本页不启用。包内 manual-bilingual-reference.mp4 是 FFmpeg 烧录人工译文的实际参考，绝非 VideoLingo 生成。

## 6. 重开文件核对三个切点
下载真正 trans.srt 和实际视频，核对首、中、尾字幕起止、中文缺字与产品遮挡。运行 verify.py --result-srt your-trans.srt 可查结构；结构通过不等于翻译语义正确。

## 7. 保留参数与正式输出
把软件版本、源片哈希、模型、费用和字幕分别归档。没有实际执行时只保留本页输入与人工参考；真实商业项目改用自己授权的影片和实际结果。

## 验收
重新打开实际结果，逐项核对内容、尺寸、时间码/图层。结构脚本通过不代表模型质量或外部工具已运行。

## 官方来源
https://github.com/Huanshere/VideoLingo
https://github.com/Huanshere/VideoLingo/blob/v3.1.1/config.yaml