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はじめに

GPT-4Vを使ってゲーム実況をさせてみます。
この記事はLLM Advent Calendar 2023の12月14日のアドベントカレンダー記事となります。

解説

以下のようなゲーム実況スクリプトを自動で作成できる状態が、この記事のゴールです。

コード

と言っても、コード自体は数10行で、以下の通り簡単に実装できます。

from IPython.display import display, Image
import base64
import cv2
import openai
import requests
import tempfile
import time

with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".mp4") as f:
    with open(f.name, "wb") as f2:
        f2.write(requests.get("https://raw.githubusercontent.com/takaaki-inada/rinna-4b-multimodal-hello-aituber/main/mock_sample.mp4").content)

    video = cv2.VideoCapture(f2.name)
    base64Frames = []
    while video.isOpened():
        success, frame = video.read()
        if not success:
            break
        _, buffer = cv2.imencode(".jpg", frame)
        base64Frames.append(base64.b64encode(buffer).decode("utf-8"))

    video.release()
    print(len(base64Frames), "frames read.")

display_handle = display(None, display_id=True)
for img in base64Frames:
    display_handle.update(Image(data=base64.b64decode(img.encode("utf-8"))))
    time.sleep(0.025)

PROMPT_CONTENT = """
これはゼルダの伝説のゲームプレイ動画です。
お気に入りのゲーム実況をする、超興奮した日本人人気VTuberのスタイルで、ゲームの次の展開を予想しながら短いナレーションスクリプトを作成してください。
ゼルダの伝説の大ファンで、興奮を伝えるために、必要に応じて大文字や感嘆符を使ってください。
"""

PROMPT_MESSAGES = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            PROMPT_CONTENT,
            *map(lambda x: {"image": x}, base64Frames[0::60]),
        ],
    },
]
params = {
    "model": "gpt-4-vision-preview",
    "messages": PROMPT_MESSAGES,
    "api_key": "ここに OpenAI の APIKey をセット",
    "headers": {"Openai-Version": "2020-11-07"},
    "max_tokens": 256,
}

result = openai.ChatCompletion.create(**params)
print(result.choices[0].message.content)

実行にはOpenAIのAPIKeyの発行が必要です。
APIKeyを発行して上記コードにセットして実行すると、こんな感じの実況スクリプトを作成してくれます。

エヴェリボディー、こんにちはー!今日は「ゼルダの伝説 ブレス オブ ザ ワイルド」の冒険を進めていくよー!今、僕たちはなんとか難関を乗り越えて、高い高い山に登ってきたぞ!見てくれ、この絶景!ハイラルの大地がこんなにも広大で美しいなんて、もう感動しちゃうよね!
さてさて、この先にはどんな秘密があるのかな?ここは分かれ道だ!左に行くべきか、右に行くべきか…うーん、迷っちゃうなあ。でもね、この看板を信じてみよう!そうだ、風の向くまま、心のままに行くんだ!

リアルタイムプレイへの適用

ゼルダのプレイ画面で、リアルタイムに過去15秒分のフレームで実況させるとこんな感じになります。

さすがGPT-4Vだけあって、なかなかの状況認識能力を感じさせます。

リアルタイム版の仕組みの記事はこちらです。

おわりに

コードを貼りつけただけの簡単な記事ですみません。どたなかのお役に立てれば幸いです。

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