8000 GitHub - timerring/bilive: 极快的B站直播录制、自动切片、自动渲染弹幕以及字幕并投稿至B站，综合多种模态模型，兼容超低配置机器。Extremely fast live recording, automatic slicing, rendering, uploading and Integrating MLLMs. Compatible with low configurations machines.
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极快的B站直播录制、自动切片、自动渲染弹幕以及字幕并投稿至B站，综合多种模态模型，兼容超低配置机器。Extremely fast live recording, automatic slicing, rendering, uploading and Integrating MLLMs. Compatible with low configurations machines.

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BILIVE

Bilibili Intelligent Live-In Velocity Engine

7 x 24 小时无人监守录制、渲染弹幕、识别字幕、自动切片、自动上传、兼容超低配机器，启动项目，人人都是录播员。

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DMXAPI.cn

大模型API(DMXAPI) 行业领先的 api 聚合平台 详细介绍

DMX = 大模型拼音首字母

支持模型

OpenAI whisper Zhipu GLM-4V-PLUS Google Gemini 1.5 Pro Qwen-2.5-72B-Instruct SenseNova V6 Pro
Tencent Hunyuan Minimax Minimax SiliconFlow SiliconFlow Baidu ERNIE Stability AI Luma Photon Luma Photon Ideogram V_2 Recraft Amazon Hidream I1

1. Introduction

Have you noticed that Live-In is a wordplay :)

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。

敬告：本项目仅供学习交流使用，请在征得对方许可的情况下录制，请勿未经授权私自将内容用于商业用途，请勿用于大规模录制，违者会被官方封禁，法律后果自负。

自动监听并录制B站直播和弹幕（含付费留言、礼物等），根据分辨率转换弹幕、语音识别字幕并渲染进视频，根据弹幕密度切分精彩片段并通过视频理解大模型生成有趣的标题，根据图像生成模型自动生成视频封面，自动投稿视频和切片至B站，兼容无GPU版本，兼容 x64 及 arm64 超低配置服务器与主机。

2. Major features

  • 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，已知 b 站录播最快的稳定版本！
  • ( 🎉 NEW)多架构：适配 amd64 及 arm64 架构！
  • 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，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，该转换工具库已经开源 DanmakuConvert 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：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。
  • ( 🎉 NEW)自动切片上传：根据弹幕密度计算寻找高能片段并切片，该自动切片工具库已开源 auto-slice-video，结合多模态视频理解大模型自动生成有意思的切片标题及内容，并且自动上传，目前已经支持的模型有：
    • GLM-4V-PLUS
    • Gemini-2.0-flash
    • Qwen-2.5-72B-Instruct
    • SenseNova V6 Pro
  • ( 🎉 NEW)持久化登录/下载/上传视频(支持多p投稿)：bilitool 已经开源，实现持久化登录，下载视频及弹幕(含多p)/上传视频(可分p投稿)，查询投稿状态，查询详细信息等功能，一键pip安装，可以使用命令行 cli 操作，也可以作为api调用。
  • ( 🎉 NEW)自动多平台循环直播推流：该工具已经开源 looplive 是一个 7 x 24 小时全自动循环多平台同时推流直播工具。
  • ( 🎉 NEW)自动生成风格变换的视频封面：采用图生图多模态模型，自动获取视频截图并上传风格变换后的视频封面。
    • Minimax image-01
    • Kwai Kolors
    • Tencent Hunyuan
    • Baidu ERNIE irag-1.0
    • Stable Diffusion 3.5 large turbo
    • Luma Photon
    • Ideogram V_2
    • Recraft
    • Amazon Titan Image Generator V2
    • Hidream I1
    • kling-v1-5

项目架构流程如下：

3. 测试硬件

Machine Alicloud Oracle Cloud local server
OS Ubuntu 22.04.4 LTS debian 6.1.0 Ubuntu 22.04.4 LTS
Architecture x64 aarch64 x64
CPU 2-core Intel(R) Xeon(R) Platinum 85 1-core Neoverse-N1 8-core Intel(R) Core(TM) i5-9300H CPU
GPU None None Nvidia GeForce GTX 1650
Memory 2G 4G 24G
Disk 40G 30G 100G
Bandwidth 3Mbps 100Mbps 50Mbps
Python Version 3.10 3.10 3.10

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渲染速度，因此建议网络带宽越大越好。由于 aarch64 版本 PyPI 没有 release 的 triton 库，因此 aarch64 版本暂时不支持本地部署 whisper，pip 时请自行注释 requirement 中的 triton 环境，配置均测试可用。

4. Quick start

更详细的教程请参考文档 bilive

Note

如果你是 windows 用户，请使用 WSL 运行本项目。

Mode

首先介绍本项目三种不同的处理模式：(以下特指 asr_method="deploy" 的情况，如填"none"或者"api"则不涉及 GPU, 可以忽略对 GPU 的描述)

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。

Installation

Tip

如果你是 windows 用户，请使用 WSL 运行本项目。

0. clone 项目

由于项目引入了我写的 submodule DanmakuConvert，bilitool 和 auto-slice-video，因此推荐 clone 项目时就更新 submodules。

git clone --recurse-submodules https://github.com/timerring/bilive.git

如果你没有采用上述方式 clone 项目，请更新 submodules：

git submodule update --init --recursive

1. 安装依赖(推荐创建虚拟环境)

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。

常见问题收集

2. 配置参数

2.1 whisper 语音识别（渲染字幕功能）

Tip

  • 有关语音识别的配置在 bilive.toml 文件的 [asr] 部分。
  • asr_method 默认为 none, 即不进行语音字幕识别。
2.1.1 采用 api 方式

将 bilive.toml 文件中的 asr_method 参数设置为 api，然后填写 WHISPER_API_KEY 参数为你的 API Key。

本项目采用 groq 提供 free tier 的 whisper-large-v3-turbo 模型，上传限制为 40 MB（约半小时），因此如需采用 api 识别的方式，请将视频录制分段调整为 30 分钟（默认即 30 分钟）。此外，free tier 请求限制为 7200秒/20次/小时，28800秒/2000次/天。如果有更多需求，也欢迎升级到 dev tier，更多信息见groq 官网。

2.1.2 采用本地部署方式(需保证有 NVIDIA 显卡)

将 bilive.toml 文件中的 asr_method 参数设置为 deploy，然后下载所需模型文件，并放置在 src/subtitle/models 文件夹中。

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。

Tip

  • 请保证 NVIDIA 显卡驱动安装正确 nvidia-smi nvcc -V，并能够调用 CUDA 核心 print(torch.cuda.is_available()) 返回 True。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，非常消耗 CPU 计算资源，不推荐，如果 CPU 硬件条件好可以尝试。
  • 使用该参数模型至少需要保证有显存大于 2.7GB 的 GPU，否则请使用其他参数量的模型。
  • 更多模型请参考 whisper 参数模型 部分。
  • 更换模型方法请参考 更换模型方法 部分。
2.2 MLLM 模型（自动切片功能）

Tip

  • 有关自动切片的配置在 bilive.toml 文件的 [slice] 部分。
  • auto_slice 默认为 false, 即不进行自动切片。
  • 可以通过单元测试调试你自己的 prompt，单元测试在 tests/test_autoslice.py，执行 python -m unittest 即可，后接 tests.test_autoslice 测试整个模块，tests.test_autoslice.TestXXXMain 测试某个模型。部分模型会返回多个标题及 emoji，请在 prompt 中指出，仅返回一个标题的字符串即可，推荐先自行调试确保您的 prompt works，欢迎在 issue 中分享你的 prompt。

MLLM 模型主要用于自动切片后的切片标题生成，此功能默认关闭，如果需要打开请将 auto_slice 参数设置为 true，并且写下你自己的 slice_prompt(可以包含 {artist} 关键词会自动替换)，其他配置分别有：

  • slice_duration 以秒为单位设置切片时长（不建议超过 180 秒）。
  • slice_num 设置切片数量。
  • slice_overlap 设置切片重叠时长。切片采用滑动窗口法处理，细节内容请见 auto-slice-video
  • slice_step 设置切片步长。
  • min_video_size 设置最小被切片视频大小，防止对一些连线或者网络波动原因造成的短片段再切片。

接下来配置模型有关的 mllm_model 参数即对应的 api-key，请自行根据链接注册账号并且申请对应 api key，填写在对应的参数中，请注意以下模型只有你在 mllm_model 参数中设置的那个模型会生效。

Company Alicloud zhipu Google SenseNova
Name Qwen-2.5-72B-Instruct GLM-4V-PLUS Gemini-2.0-flash SenseNova V6 Pro
mllm_model qwen zhipu gemini sensenova
API key qwen_api_key zhipu_api_key gemini_api_key sensenova_api_key

2.3 Image Generation Model（自动生成视频封面）

Tip

  • 有关自动生成视频封面的配置在 bilive.toml 文件的 [cover] 部分。
  • generate_cover 默认为 false, 即不进行自动生成视频封面。
  • 可以通过单元测试调试你自己的 prompt，单元测试在 tests/test_cover.py，执行 python -m unittest 即可，后接 tests.test_cover 测试整个模块，tests.test_cover.TestXXXMain 测试某个模型。

采用图生图多模态模型，自动获取视频截图并上传风格变换后的视频封面，如需使用本功能，请将 generate_cover 参数设置为 true，并且写下你自己的 prompt，注意部分模型只支持英文，接下来需要配置的参数有 image_gen_model 和对应的 api key，请自行根据链接注册账号并且申请对应 api key，填写在对应的参数中，请注意以下模型只有你在 image_gen_model 参数中设置的那个模型会生效。

推荐使用大模型API(dmxapi.cn)，一个 Key 用全球大模型，查看详细介绍。

Company Model Name image_gen_model API Key
Kwai v1-5 kling dmx_api_token
其他支持的图像生成模型
Company Model Name image_gen_model API Key
Minimax image-01 minimax minimax_api_key
Kwai Kolors siliconflow siliconflow_api_key
Tencent Hunyuan tencent tencent_secret_id and tencent_secret_key
Baidu ERNIE irag-1.0 baidu baidu_api_key
Stability AI Stable Diffusion 3.5 large turbo stability stability_api_key
Luma Labs Photon luma luma_api_key
Ideogram Ideogram V_2 ideogram ideogram_api_key
Recraft Recraft V3 recraft recraft_api_key
Amazon Titan Image Generator V2 amazon aws_access_key_id and aws_secret_access_key
Hidream Hidream I1 hidream hidream_api_key

3. 配置上传参数

在 bilive.toml 中自定义相关配置，映射关键词为 {artist}、{date}、{title}、{source_link}，请自行组合删减定制模板：

  • title 标题模板。
  • description 简介模板。
  • tid 视频分区，请参考 bilitool tid 文档。
  • gift_price_filter = 1 表示过滤价格低于 1 元的礼物。
  • reserve_for_fixing = false 表示如果视频出现错误，重试失败后不保留视频用于修复，推荐硬盘空间有限的用户设置 false。
  • upload_line = "auto" 表示自动探测上传线路并上传，如果需要指定固定的线路，可以设置为 bldsa、ws、tx、qn、bda2。

4. 配置录制参数

Important

请不要修改任何有关路径的任何配置，否则会导致上传模块不可用

录制模块采用第三方 package blrec，参数配置在 settings.toml 文件，也可以直接在录制启动后在对应的端口可视化页面配置。Quick start 只介绍关键配置，其他配置可自行在页面中对照配置项理解，支持热修改。

  • 房间的添加按照文件中 [[tasks]] 对应的格式即可。
  • 录制模块不登录状态下默认的录制质量为超清。如果需要登录，请将 cookie.json 文件（获取方式见步骤 5）中的 SESSDATA 参数值填写到 [header] 的 cookie 部分，形式cookie = "SESSDATA=XXXXXXXXXXX"，登录后即可录制更高质量画质。(推荐不登录)
  • duration_limit 表示录制时长，如果采用 8000 whisper api 识别语音，请将分段控制在 1800 秒以内，其他情况没有限制。

5. bilitool 登录（持久化登录，该步只需执行一次）

对于 docker 部署，可以忽略这一步，因为 docker logs 在控制台中可以打印出二维码，直接扫码即可登录，以下内容针对源码部署。

5.1 方式一 通过 cookie 登录

一般日志文件打印不出二维码效果，所以这步需要提前在机器上安装 bilitool:

pip install bilitool
bilitool login --export
# 然后使用 app 端扫码登录，会自动导出 cookie.json 文件

将登录的 cookie.json 文件留在本项目根目录下，./upload.sh 启动后即可删除该文件。

5.2 方式二 通过 submodule 登录

或者在 submodule 中登录也可以，方式如下：

cd src/upload/bilitool
python -m bilitool.cli login
# 然后使用 app 端扫码即可登录

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6. 启动自动录制

Important

在有公网 ip 的服务器上使用默认密码并暴露端口号有潜在的暴露 cookie 风险，因此不推荐在有公网 ip 的服务器映射端口号。

  • 如需使用 https，可以考虑 openssl 自签名证书并在 record.sh 中添加参数 --key-file path/to/key-file --cert-file path/to/cert-file。
  • 可以自行限制服务器端口入站 ip 规则或者采用 nginx 等反向代理配置限制他人访问。

启动前请先设置录制前端页面的密码，并保存在 RECORD_KEY 环境变量中, your_password 由字母数字组成，最少 8 位，最多 80 位。

  • 临时设置密码 export RECORD_KEY=your_password。(推荐)
  • 持久化设置密码 echo "export RECORD_KEY=your_password" >> ~/.bashrc && source ~/.bashrc，其中 ~/.bashrc 根据你所用的 shell 自行修改即可。
./record.sh

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7. 启动自动上传

如果你使用 deploy 的方式本地部署 whisper，请先确保你已经正确下载并放置了对应的模型文件，并确保 CUDA 可用。

./upload.sh

常见问题收集

日志信息

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，有异常请优先提供 [debug] 级别的日志。

logs # 日志文件夹
├── record # blrec 录制日志
│   └── ...
├── scan # scan 处理日志 [debug]级别
│   └── ...
├── upload # upload 上传日志 [debug]级别
│   └── ...
└── runtime # 每次执行的日志 [info]级别
    └── ...

Docker 运行

Docker 版本的配置参考同上，登录方式更加简洁，启动后直接 docker logs bilive_docker 在日志中会打印登录二维码，扫码登录即可。

无 GPU 版本

已构建 amd64 及 arm64 版本，会自动根据架构选择。

your_record_password 为录制页面的密码，请自行设置，最短 8 最长 80。

docker run -itd \
    -v your/path/to/bilive.toml:/app/bilive.toml \
    -v your/path/to/settings.toml:/app/settings.toml \
    -v your/path/to/Videos:/app/Videos \
    -v your/path/to/logs:/app/logs \
    --name bilive_docker \
    -e RECORD_KEY=your_record_password \
    -p 22333:2233 \
    ghcr.io/timerring/bilive:0.3.1

有 GPU 版本

Tip

使用前请确保你有足够的使用前置知识，如果不熟悉在 docker 中使用 GPU，可以参考 Docker With GPU。

有 GPU 版本仅支持 amd64 架构，已内置 small 参数量的模型，如需使用其他参数量模型，请自行按照 2.1.2 步骤调整。your_record_password 规则同上。

sudo docker run -itd \
    -v your/path/to/bilive.toml:/app/bilive.toml \
    -v your/path/to/settings.toml:/app/settings.toml \
    -v your/path/to/Videos:/app/Videos \
    -v your/path/to/logs:/app/logs \
    --gpus 'all,"capabilities=compute,utility,video"' \
    --name bilive_docker_gpu \
    -e RECORD_KEY=your_record_password \
    -p 22333:2233 \
    ghcr.io/timerring/bilive-gpu:0.3.1

Docker Compose

compose.yml 调整方法见 Installation。

使用镜像

如需使用 GPU 版本，请自行在 compose.yml 中调整。

docker compose up -d

自行构建

请先在 compose.yml 中调整相关配置，然后执行以下命令：

docker build
docker compose up -d

特别感谢

  • 大模型API(DMXAPI.cn)，DMX 取自“大模型”的拼音首字母，行业领先的智能API聚合服务平台，旨在帮助 LLM 应用开发的初学者轻松接入多种大模型，快速进入 AI 应用的广阔领域。
    1. 人民币计价全球人工智能大模型API，聚合中国和全球300+多模态大模型，直连畅通使用国内外领先大模型 API 服务，1个Key使用全模型，涵盖各个领域模型，应有尽有。
    2. RPM / TPM 无上限，注册就是顶级账号，不设 RPM / TPM 限制，企业客户集群服务器，支持无限并发。
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  • biliup/biliup-rs
  • hihkm/DanmakuFactory

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