Sistema completo de detección de highlights con VLM y análisis de gameplay
- Implementación de detector híbrido (Whisper + Chat + Audio + VLM) - Sistema de detección de gameplay real vs hablando - Scene detection con FFmpeg - Soporte para RTX 3050 y RX 6800 XT - Guía completa en 6800xt.md para próxima IA - Scripts de filtrado visual y análisis de contexto - Pipeline automatizado de generación de videos
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two_game_extractor.py
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two_game_extractor.py
Normal file
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#!/usr/bin/env python3
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"""
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TWO-GAME HIGHLIGHT EXTRACTOR
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Extrae múltiples highlights de los 2 juegos: Diana y Mundo
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"""
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import json
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import re
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def extract_game_highlights():
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"""Extrae highlights de Diana y Mundo por separado."""
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print("=" * 60)
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print("TWO-GAME HIGHLIGHT EXTRACTOR")
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print("=" * 60)
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with open("transcripcion_rage.json", "r") as f:
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trans = json.load(f)
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# Identificar segmentos por campeón
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diana_segments = []
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mundo_segments = []
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for seg in trans["segments"]:
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text = seg["text"].lower()
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if "diana" in text:
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diana_segments.append(seg)
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elif "mundo" in text or "warwick" in text:
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mundo_segments.append(seg)
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print(f"Segmentos mencionando Diana: {len(diana_segments)}")
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print(f"Segmentos mencionando Mundo/Warwick: {len(mundo_segments)}")
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# Encontrar rangos de tiempo
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if diana_segments:
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diana_start = min(s["start"] for s in diana_segments)
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diana_end = max(s["end"] for s in diana_segments)
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||||
print(f"\nJuego Diana: {diana_start / 60:.0f}m - {diana_end / 60:.0f}m")
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else:
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diana_start, diana_end = 0, 0
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if mundo_segments:
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mundo_start = min(s["start"] for s in mundo_segments)
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||||
mundo_end = max(s["end"] for s in mundo_segments)
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||||
print(f"Juego Mundo: {mundo_start / 60:.0f}m - {mundo_end / 60:.0f}m")
|
||||
else:
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||||
mundo_start, mundo_end = 0, 0
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# Buscar momentos épicos en cada juego
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def find_moments_in_range(segments, game_name, start_time, end_time, min_score=6):
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"""Busca momentos épicos en un rango específico."""
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moments = []
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rage_patterns = [
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(r"\bputa\w*", 10, "EXTREME"),
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(r"\bme mataron\b", 12, "DEATH"),
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||||
(r"\bme mori\b", 12, "DEATH"),
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||||
(r"\bmierda\b", 8, "RAGE"),
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||||
(r"\bjoder\b", 8, "RAGE"),
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||||
(r"\bretrasad\w*", 9, "INSULT"),
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||||
(r"\bimbecil\b", 9, "INSULT"),
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(r"\bla cague\b", 8, "FAIL"),
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(r"\bnooo+\b", 6, "FRUSTRATION"),
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]
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||||
for seg in segments:
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||||
if seg["start"] < start_time or seg["end"] > end_time:
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continue
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text = seg["text"].lower()
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score = 0
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reasons = []
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for pattern, points, reason in rage_patterns:
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if re.search(pattern, text, re.IGNORECASE):
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score += points
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if reason not in reasons:
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reasons.append(reason)
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if score >= min_score:
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moments.append(
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{
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||||
"start": seg["start"],
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||||
"end": seg["end"],
|
||||
"score": score,
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||||
"text": seg["text"][:70],
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||||
"reasons": reasons,
|
||||
"game": game_name,
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||||
}
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)
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return moments
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# Buscar en Diana
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print(f"\n=== JUEGO DIANA ===")
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diana_moments = find_moments_in_range(
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||||
trans["segments"],
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||||
"Diana",
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||||
max(455, diana_start - 300), # 5 min antes de primera mención
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||||
diana_end + 300, # 5 min después
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||||
min_score=5,
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||||
)
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||||
print(f"Momentos encontrados: {len(diana_moments)}")
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||||
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||||
# Buscar en Mundo
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||||
print(f"\n=== JUEGO MUNDO ===")
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||||
mundo_moments = find_moments_in_range(
|
||||
trans["segments"],
|
||||
"Mundo",
|
||||
max(455, mundo_start - 300),
|
||||
mundo_end + 300,
|
||||
min_score=5,
|
||||
)
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||||
print(f"Momentos encontrados: {len(mundo_moments)}")
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# Ordenar por score
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diana_moments.sort(key=lambda x: -x["score"])
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mundo_moments.sort(key=lambda x: -x["score"])
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# Tomar top 6 de cada juego
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best_diana = diana_moments[:6]
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best_mundo = mundo_moments[:6]
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print(f"\nMejores momentos Diana: {len(best_diana)}")
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for i, m in enumerate(best_diana, 1):
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||||
mins = int(m["start"]) // 60
|
||||
secs = int(m["start"]) % 60
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||||
print(
|
||||
f" {i}. {mins:02d}:{secs:02d} [Score: {m['score']}] {'/'.join(m['reasons'])}"
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||||
)
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||||
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||||
print(f"\nMejores momentos Mundo: {len(best_mundo)}")
|
||||
for i, m in enumerate(best_mundo, 1):
|
||||
mins = int(m["start"]) // 60
|
||||
secs = int(m["start"]) % 60
|
||||
print(
|
||||
f" {i}. {mins:02d}:{secs:02d} [Score: {m['score']}] {'/'.join(m['reasons'])}"
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||||
)
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# Combinar y crear clips
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all_moments = best_diana + best_mundo
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# Crear clips extendidos
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clips = []
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for m in all_moments:
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start = max(455, int(m["start"]) - 10)
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end = min(8237, int(m["end"]) + 15)
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if end - start >= 15:
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||||
clips.append(
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{
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||||
"start": start,
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||||
"end": end,
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||||
"score": m["score"],
|
||||
"reasons": m["reasons"],
|
||||
"game": m["game"],
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||||
}
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||||
)
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||||
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||||
# Eliminar solapamientos
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clips.sort(key=lambda x: x["start"])
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filtered = []
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for clip in clips:
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||||
if not filtered:
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||||
filtered.append(clip)
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||||
else:
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||||
last = filtered[-1]
|
||||
if clip["start"] <= last["end"] + 5:
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# Fusionar
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last["end"] = max(last["end"], clip["end"])
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||||
last["score"] = max(last["score"], clip["score"])
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||||
last["reasons"] = list(set(last["reasons"] + clip["reasons"]))
|
||||
if clip["game"] not in last["game"]:
|
||||
last["game"] += "/" + clip["game"]
|
||||
else:
|
||||
filtered.append(clip)
|
||||
|
||||
# Ordenar por tiempo
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filtered.sort(key=lambda x: x["start"])
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print(f"\n{'=' * 60}")
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print(f"TOTAL: {len(filtered)} clips")
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total_dur = sum(c["end"] - c["start"] for c in filtered)
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||||
print(f"Duración: {total_dur}s ({total_dur // 60}m {total_dur % 60}s)")
|
||||
print(f"{'=' * 60}")
|
||||
|
||||
print(f"\nTimeline final:")
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||||
for i, c in enumerate(filtered, 1):
|
||||
mins, secs = divmod(c["start"], 60)
|
||||
dur = c["end"] - c["start"]
|
||||
print(
|
||||
f"{i:2d}. {mins:02d}:{secs:02d} - {dur}s [{c['game']}] {'/'.join(c['reasons'])}"
|
||||
)
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||||
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||||
return filtered
|
||||
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if __name__ == "__main__":
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clips = extract_game_highlights()
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# Guardar
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highlights = [[c["start"], c["end"]] for c in clips]
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with open("highlights_two_games.json", "w") as f:
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json.dump(highlights, f)
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||||
print(f"\nGuardado en highlights_two_games.json")
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