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hpcbristol.net 网站介绍

hpcbristol.net 是 Historical Photographs of China（中国历史照片）项目的官方网站。该项目由英国布里斯托大学（University of Bristol）历史系于2006年至2021年主持，主要目的是收集、数字化并在线公开保存在中国境外（多为私人收藏）的近代中国历史照片。这些照片大多来自外国人在华家庭或后代的手中，涵盖了超过一个世纪的近代中国历史（约从19世纪中叶到20世纪中叶），包括各种地方、社区和社会主题。

  • 收藏规模：目前网站上有超过21,000张数字化照片，分为98个收藏集（部分大型收藏有详细介绍，小型收藏归入“杂集”）。
  • 内容特点：照片记录了城市与乡村生活、建筑、风俗、公共事件等，许多是珍贵的历史记录（因为20世纪中国动荡，许多本土照片资料已丢失）。
  • 功能：支持搜索、标签浏览、“Lucky Dip”（随机查看照片），照片可放大查看，并以Creative Commons许可开放用于教学、学习和研究。
  • 合作与支持：项目得到多家机构资助（如英国学术基金会、蒋经国基金会），并与中国上海交通大学合作设有镜像站点。
  • 相关博客：visualisingchina.net 是该项目的更新博客，分享照片故事和历史解读。

这是一个学术性强、免费开放的优质资源，非常适合研究近代中国视觉历史。

类似网站推荐（专注于中国历史图片的收藏或档案）

以下是一些与 hpcbristol.net 类似的专业历史照片档案网站，主要收集近代（晚清至民国时期）中国照片，许多也来自西方摄影师或传教士视角。它们多为大学或机构主办，免费浏览（部分需注册或有使用限制）：

  1. Sidney D. Gamble Photographs（杜克大学收藏）

    • 网址：https://library.duke.edu/digitalcollections/gamble/ 或相关搜索入口。
    • 美国社会学家Sidney Gamble于1908-1932年间四次访华拍摄的5000多张照片，记录城乡生活、公共事件、建筑、宗教等。高质量黑白照片，许多未出版过。

  2. Virtual Shanghai（虚拟上海）

    • 网址：https://www.virtualshanghai.net/
    • 专注于上海历史照片、地图和文档（19世纪末至20世纪中叶），包含数千张老照片，支持互动地图浏览。

  3. Thomas H. Hahn Docu-Images（中国摄影史图片库）

    • 网址：搜索 "Thomas H. Hahn Historical Photographs of China"。
    • 个人学者收藏的近代中国照片档案，覆盖多个地区。

  4. Rare Historical Photos - China Category

  5. 天下老照片网（中文网站）

    • 网址：http://www.laozhaopian5.com/
    • 中国本土专业老照片分享平台，收藏大量国内外历史照片、地图和影像资料，包括淞沪会战、九一八事变等事件照片大全。资源丰富，适合中文用户。

  6. 美国国会图书馆 Prints & Photographs Online Catalog（搜索 "China"）

  7. Flickr The Commons（搜索中国相关机构贡献）

其他通用但有中国内容的：Getty Images历史收藏、Shorpy（高清晰老照片，但中国较少）。

NotebookLM 如何快速制作播客

NotebookLM（Google 的 AI 笔记工具）可以非常快速地将你的文档、笔记、PDF、网页链接或 YouTube 视频等来源转换成一个自然对话式的AI 播客（Audio Overview），由两个 AI 主持人（一男一女）讨论内容，声音非常逼真，通常 5-15 分钟。

步骤：

  1. 访问 https://notebooklm.google.com/，用 Google 账号登录。
  2. 创建一个新 Notebook。
  3. 添加来源：上传 PDF/文档、粘贴文本、输入网址，或添加 YouTube 链接。
  4. 在右侧的 Notebook guide 面板中，找到 Audio Overview 部分。
  5. （可选）点击 Customize，输入指令如“重点讨论 XX 部分”或“用幽默风格讨论”。
  6. 点击 Generate，等待几分钟生成。
  7. 生成后，可以播放、调整速度、下载音频文件（WAV 格式，在播放器右上角菜单点击 Download）。
  8. 如果不满意，删除后重新生成。

这个过程通常只需几分钟，就能得到高质量的播客音频。支持多语言生成（50+ 种），但主持人对话默认英语。

如何基于 NotebookLM 播客制作短视频（Shorts/Reels）和长视频

下载音频后，用 Python 工具将音频转换成视频：添加背景图片/视频、自动字幕、波形动画等。适合 YouTube Shorts、TikTok、Instagram Reels（竖版 9:16）或长视频（横版）。

核心工具：MoviePy（Python 视频编辑库）

  • MoviePy 是最成熟的开源库，基于 FFmpeg，专用于从音频+图片生成视频、添加字幕。
  • 安装：pip install moviepy（会自动处理 FFmpeg）。

基本思路生成视频

  1. 准备材料：

    • NotebookLM 下载的音频文件（.wav 或转 .mp3）。
    • 背景：静态图片（一张封面图）或动态背景视频（从 Pexels/Unsplash 下载免费 stock video）。
    • （可选）字幕：先用 Whisper 转录音频生成 SRT 字幕。

  2. 生成字幕（推荐 faster-whisper）：

    • 用 OpenAI Whisper 或 faster-whisper 自动转录音频，生成带时间戳的 SRT 文件。

  3. 用 MoviePy 合成视频：

    • 简单静态背景 + 音频 + 字幕：适合长播客视频。
    • 动态背景 + 剪辑音频片段：适合短视频。

完整 Python 思路示例代码（从音频生成视频）

from moviepy.editor import AudioFileClip, ImageClip, VideoFileClip, CompositeVideoClip, TextClip, ColorClip
from moviepy.video.tools.subtitles import SubtitlesClip

# 1. 加载音频
audio = AudioFileClip("podcast_audio.wav")  # NotebookLM 下载的音频
duration = audio.duration

# 2. 背景：静态图片（长视频）或动态视频
background = ImageClip("background.jpg").set_duration(duration).resize(height=1920)  # 竖版 Shorts: width=1080, height=1920
# 或动态背景：background = VideoFileClip("stock_background.mp4").loop(duration=duration)

# 3. 添加字幕（SRT 文件）
def generator(txt): 
    return TextClip(txt, fontsize=50, color='white', bg_color='black', size=(1080, None))

subtitles = SubtitlesClip("subtitles.srt", generator)

# 4. 合成视频
final = CompositeVideoClip([background, subtitles.set_pos(('center', 'bottom'))])
final = final.set_audio(audio)

# 5. 输出（短视频：subclip 剪辑；长视频直接写）
final.subclip(0, 60).write_videofile("short_video.mp4", fps=24, codec="libx264", audio_codec="aac")  # 60秒 Shorts
# 或全长：final.write_videofile("long_podcast_video.mp4")
  • 短视频：从长音频剪辑高光片段（手动或用 GPT 分析转录选段）。
  • 长视频：直接用全音频 + 静态/慢动背景。
  • 高级：添加波形动画（用 MoviePy 的 AudioClip.visualize）或多张图片切换。

生成字幕的辅助代码（用 faster-whisper）

from faster_whisper import WhisperModel
model = WhisperModel("large-v3")  # 或 small 更快
segments, _ = model.transcribe("podcast_audio.wav", word_timestamps=True)

with open("subtitles.srt", "w") as f:
    for i, seg in enumerate(segments):
        start = seg.start
        end = seg.end
        text = seg.text.strip()
        f.write(f"{i+1}\n{format_time(start)} --> {format_time(end)}\n{text}\n\n")

成熟的 Python GitHub 项目（综合起来制作视频并发布）

以下是高质量、活跃或实用的开源项目（越多列一些）：

  1. Zulko/moviepy（最核心）：视频编辑神器，从音频+图片生成视频、加字幕。几乎所有项目都依赖它。

  2. ProfessorKazarinoff/audio-to-video：专为播客设计，将 MP3 音频转 MP4 视频（静态背景），上传 YouTube。

  3. harshitsinghai77/podcast-to-video-remotion：从播客 MP3 + 字幕生成 YouTube Shorts 风格视频（虽用 Remotion，但有 Python 思路）。

  4. RayVentura/ShortGPT：全自动化短视频框架，支持播客转 Shorts/TikTok，自动脚本、语音、剪辑、上传。

  5. NisaarAgharia/AI-Shorts-Creator：用 GPT-4 分析长视频/播客，提取高光生成 Shorts（可适配音频）。

  6. Binary-Bytes/Auto-YouTube-Shorts-Maker：简单脚本自动生成 Shorts（TTS + 背景），易改成用 NotebookLM 音频。

  7. GabrielLaxy/TikTokAIVideoGenerator：AI 生成脚本、语音、字幕、背景，输出竖版视频（Shorts/Reels）。

  8. raga70/FullyAutomatedRedditVideoMakerBot：全自动生成+上传 Shorts/Reels/TikTok（可改用播客音频）。

  9. souzatharsis/podcastfy：开源替代 NotebookLM，直接生成多语言对话播客音频（可结合 MoviePy 转视频）。

  10. ccallazans/ai-video-generator：故事转 TTS + 字幕 + 视频，全自动化。

综合思路：自动化流水线

  1. 用 NotebookLM 生成并下载播客音频。
  2. 用 faster-whisper 转录生成 SRT 字幕。
  3. 用 MoviePy（或以上项目）合成视频：静态/动态背景 + 音频 + 字幕。
  4. 对于短视频：用 GPT 分析转录，选 30-60 秒高光片段，单独生成多个 Shorts。
  5. 发布：手动上传，或用 youtube-upload 等库自动化（需 API Key）。

这个流程免费（除 API 如 OpenAI/ElevenLabs 可选）、高效，几分钟一个视频。开始时用简单 MoviePy 脚本，熟练后整合 ShortGPT 等框架实现全自动。

动态字幕工具
https://www.pycaps.com/
https://github.com/francozanardi/pycaps

Python 视频编辑库，核心是 FFmpeg 包装，支持标题插入、文本叠加和音频混合。适合脚本化处理。
MoviePy
(GitHub: Zulko/moviepy)

auto-subtitle
(GitHub: m1guelpf/auto-subtitle)
自动生成并叠加字幕的工具，使用 Whisper AI 转录 + FFmpeg 叠加。

short-video-maker
(GitHub: gyoridavid/short-video-maker)
短视频生成器，支持文本转视频 + 字幕 + 音乐。

11月11日，Reddit 官方在 r/redditdev 子版块发布重磅公告，正式终结“自助式”API 访问时代。从即日起，任何新创建的 OAuth 令牌都必须经过人工审批才能生效。这意味着开发者、研究者和版主若想通过程序自动发帖、抓取数据或运行机器人，都得先提交申请、等待通过——过去“注册即用”的自由时光一去不复返。为了给审批提供依据，Reddit 同步推出《负责任构建者政策》（Responsible Builder Policy）。这份文件明确了数据使用边界：不允许恶意刷帖、骚扰用户或大规模爬取内容。符合政策的“友好机器人”仍可继续运行，但任何潜在滥用行为都可能被直接封禁。现有授权不受影响，老项目照常运转，新玩家则必须排队接受审查。公告特别强调，Devvit 仍是首选开发路径。官方鼓励大家优先用这个内置平台打造互动应用，只有在功能确实无法满足时，才走 API 审批流程。研究者可通过专门通道申请数据访问，版主则有独立支持入口。Reddit 表示，此举是为了“保护社区、减少垃圾信息”，同时保证真正有价值的创新项目能顺利推进。

https://www.reddit.com/r/redditdev/comments/1oug31u/introducing_the_responsible_builder_policy_new/

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