如果您觉得项目不错，欢迎 ⭐ 也欢迎 PR 合作，如果有任何疑问，欢迎提 issue 交流。
自动监听并录制B站直播和弹幕、自动转换xml弹幕（含付费留言、礼物等）为ass并渲染进视频，自动投稿弹幕版视频和无弹幕视频至B站，无需GPU，兼容超低配置服务器与主机，兼容Windows 和 linux操作系统。
- 速度快：采用
pipeline流水线处理视频，理想情况下录播与直播相差半小时以内，没下播就能上线录播，目前已知 b 站录播最快版本！ - 多房间：同时录制多个直播间内容视频以及弹幕文件（包含普通弹幕，付费弹幕以及礼物上舰等信息）。
- 占用小：自动删除本地已上传的视频，极致节省空间。
- 模版化：无需复杂配置，开箱即用，( 🎉 NEW)通过 b 站搜索建议接口自动抓取相关热门标签。
- 检测片段并合并：对于网络问题或者直播连线导致的视频流分段，能够自动检测合并成为完整视频。
- 自动渲染弹幕：自动转换xml为ass弹幕文件并且渲染到视频中形成有弹幕版视频并自动上传。
- 硬件要求极低：无需GPU，只需最基础的单核CPU搭配最低的运存即可完成录制，弹幕渲染，上传等等全部过程，无最低配置要求，10年前的电脑或服务器依然可以使用！
- ( 🎉 NEW)自动渲染字幕(如需使用本功能，则需保证有 Nvidia 显卡)：采用 OpenAI 的开源模型
whisper，自动识别视频内语音并转换为字幕渲染至视频中。
项目架构流程如下：
graph TD
User((用户))--record-->startRecord(启动录制)
startRecord(启动录制)--保存视频和字幕文件-->videoFolder[(Video 文件夹)]
User((用户))--scan-->startScan(启动扫描 Video 文件夹)
videoFolder[(Video 文件夹)]<--间隔两分钟扫描一次-->startScan(启动扫描 Video 文件夹)
startScan <--视频文件--> whisper[whisperASR模型]
whisper[whisperASR模型] --生成字幕-->parameter[查询视频分辨率]
subgraph 启动新进程
parameter[查询分辨率] -->ifDanmaku{判断}
ifDanmaku -->|有弹幕| DanmakuFactory[DanmakuFactory]
ifDanmaku -->|无弹幕| ffmpeg1[ffmpeg]
DanmakuFactory[DanmakuFactory] --根据分辨率转换弹幕--> ffmpeg1[ffmpeg]
end
ffmpeg1[ffmpeg] --渲染弹幕及字幕 --> uploadQueue[(上传队列)]
User((用户))--upload-->startUpload(启动视频上传进程)
startUpload(启动视频上传进程) <--扫描队列并上传视频--> uploadQueue[(上传队列)]
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OS: Ubuntu 22.04.4 LTS
尽量使用 22.04+ 的版本，更早版本的 ubuntu 自带 gcc 版本无法更新至 DanmakuFactory 以及 biliup-rs 所需版本，若使用较早版本，请参考 version `GLIBC_2.34‘ not found简单有效解决方法。
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CPU：2核 Intel(R) Xeon(R) Platinum 85
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GPU：无
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内存：2G
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硬盘：40G
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带宽: 3Mbps
个人经验：若想尽可能快地更新视频，主要取决于上传速度而非弹幕渲染速度，因此建议网络带宽越大越好。
更详细的教程请参考文档 bilive
Note
如果你是 windows 用户，请不要使用命令提示符（Command Prompt）或 Windows PowerShell，请使用 PowerShell 或 Linux 终端例如 WSL 或 Git Bash(推荐)。
首先介绍本项目三种不同的处理模式：
pipeline模式(默认): 目前最快的模式，需要 GPU 支持，最好在blrec设置片段为半小时以内，asr 识别和渲染并行执行，分 p 上传视频片段。append模式: 基本同上，但 asr 识别与渲染过程串行执行，比 pipeline 慢预计 25% 左右，对 GPU 显存要求较低，兼顾硬件性能与处理上传效率。merge模式: 等待所有录制完成，再进行识别渲染合并过程，上传均为完整版录播（非分 P 投稿），等待时间较长，效率较慢，适合需要上传完整录播的场景。
Important
凡是用到 GPU 均需保证 GPU 显存大于运行程序所需 VRAM，具体计算 VRAM 方法可以参考该部分。
是否有 GPU 以
nvidia-smi显示 nvidia GPU 驱动以及nvcc -V显示CUDA版本号为准。如果未配置显卡驱动或未安装CUDA，即使有 GPU 也无法使用，而会使用 CPU 推理（不推荐，可根据自身硬件条件判断是否尝试 CPU 推理）。
Tip
如果你是 windows 用户，请不要使用命令提示符（Command Prompt）或 Windows PowerShell，请使用 PowerShell 或 WSL 或 Git Bash(推荐)。
注意：PowerShell 和 Windows PowerShell 是不同的应用程序。
cd bilive
pip install -r requirements.txt
此外请根据各自的系统类型安装对应的 ffmpeg，例如 ubuntu 安装 ffmpeg。
./setPath.sh && source ~/.bashrc
项目默认采用 small 模型，请点击下载所需文件，并放置在 src/subtitle/models 文件夹中。
首先按照 biliup-rs 登录b站，登录脚本在 src/upload/biliup ，登录产生的cookies.json保留在该文件夹下即可。
./record.sh请先确保你已经完成步骤 3，正确下载并放置了模型文件。
输入以下指令即可检测已录制的视频并且自动合并分段，自动进行弹幕转换，字幕识别与渲染的过程：
./scan.sh./upload.sh相应的执行日志请在 logs 文件夹中查看，如果有问题欢迎在 issue 中提出。
logs # 日志文件夹
├── blrecLog # blrec 录制日志
│ └── ...
├── burningLog # 弹幕渲染日志
│ └── ...
├── mergeLog # 片段合并日志
│ └── ...
├── scanLog # scan运行日志
│ └── ...
├── uploadLog # 视频上传日志
│ └── ...
└── blrec.log # record.sh 运行日志
无 GPU 版本过程基本同上，可以跳过步骤 3，需要注意在执行步骤 5 之前完成以下设置将确保完全用 CPU 渲染视频弹幕。
- 请将
src/config.py文件中的GPU_EXIST参数设置为False。（若不置为False且则会使用 CPU 推理，不推荐，可自行根据硬件条件进行尝试。） - 将
MODEL_TYPE调整为merge或者append。
Tip
上传默认参数如下，[]中内容全部自动替换。也可在 src/upload/extract_video_info.py 中自定义相关配置：
- 默认标题是"【弹幕+字幕】[XXX]直播回放-[日期]-[直播间标题]"。
- 默认描述是"【弹幕+字幕】[XXX]直播，直播间地址：[https://live.bilibili.com/XXX] 内容仅供娱乐，直播中主播的言论、观点和行为均由主播本人负责，不代表录播员的观点或立场。"
- 默认标签是根据主播名字自动在 b 站搜索推荐中抓取的[热搜词]，详见bilibili-API-collect。