看到这个标题懂的读者已经默默打开了终端。Bad Apple 的影绘动画在互联网上被复刻过无数次从单片机到示波器再到今天要说的终端字符画播放本质上都是同一件事把视频抽成低分辨率灰度帧再映射成可以在文本环境渲染的字符。这条路不挑显卡、不依赖大型推理框架适合用来补一手 OpenCV 和终端渲染的实战经验。这次的方案不追求和“播放器画质”对标而是把“能不能在终端里播完一支 Bad Apple”作为验证目标。我会给出一套完整的本地部署思路视频抽帧、灰度计算、字符映射、终端刷新再加上批量转换和 API 接口的通用实现。所有代码都是可复制的 Python 脚本运行环境以 CPU 为主不涉及模型部署也不依赖具体品牌的显卡理论上在 Windows、Linux、macOS 上都能跑。如果你正想找一个“拿来就能跑、跑完能讲清楚原理”的视频转字符画项目这篇文章可以收藏备用。下面直接从核心能力开始。1. 核心能力速览先给一张总表方便快速判断这个项目适不适合你。下面这些信息是根据这类终端字符画项目的通用实现整理的不同自建脚本在细节上会略有差异以你实际拿到的代码为准。能力项说明项目类型视频转字符画 / 终端动画播放输入素材本地视频文件常见 mp4、avi、mov 均可输出形式终端实时刷新动画也可保存为纯文本帧序列核心能力视频抽帧、灰度映射、字符渲染、批量转换、可选 API运行平台Windows / Linux / macOS通用终端环境硬件要求CPU 即可建议内存 4G 以上不需要 GPU推荐工具Python 3.8、OpenCV、NumPy可选 ffmpeg启动方式命令行执行 Python 脚本是否支持 API支持按 FastAPI 通用模板自行扩展是否支持批处理支持可批量处理目录内视频依赖加载pip 安装少量 Python 包不涉及大型模型下载适合人群想入门 OpenCV、做终端创意展示、理解视频像素处理的开发者需要先说明一点这个方向最常见的翻车点不是“算法难”而是终端字体宽度不一致、图像缩放比例没处理好、刷新频率太快导致闪烁。后面章节会逐一给出排查方式。2. 适用场景与使用边界这类终端字符画项目非常适合下面几类场景。第一技术展示。在一场分享会或者课程 Demo 里把一个视频“跑进终端”本身就有很强的视觉冲击力。它不像大模型应用那样需要准备数据、调参、租显卡十几行核心逻辑就能讲完原理。第二OpenCV 入门练习。视频抽帧、缩放、灰度化、字符映射这四个步骤几乎覆盖了图像处理最基础的操作。把 Bad Apple 作为测试素材跑完一遍之后再回去看 OpenCV 的官方文档会顺畅很多。第三终端交互装置。如果你在做一个极简风格的展示项目比如用树莓派小屏、SSH 远程终端展示画面字符画输出是一个很轻量的方案不需要图形界面只要终端能连上就能显示。同时也要说清楚边界。字符画本质上丢失了大量视觉信息不能用来做精细的视频分析。它不做音频处理播 Bad Apple 时没有声音需要另开播放器或者用其他方案同步音频。另外这个方案默认在标准终端里运行如果你的终端字体是等宽字体还好说如果用了非等宽字体或者中文字体画面会明显变形。还有一个必须强调的问题版权与授权。Bad Apple 以及整个东方 Project 相关的影绘素材版权归原作者和相关版权方所有。在本地用这类素材做技术验证、学习测试没有问题但不要打包成商业产品、不要放在公开平台以“原创素材”名义传播。商用前务必确认素材授权范围。3. 环境准备与前置条件在开始之前先把环境准备好。这套方案对硬件没有苛刻要求普通办公电脑即可重点是把 Python 环境和依赖装对。3.1 基础环境推荐使用 Python 3.8 及以上版本。Windows 用户可以直接从 Python 官网下载安装包安装时勾选“Add Python to PATH”。Linux 用户注意不要把系统自带的 Python 和虚拟环境搞混建议用 python3 -m venv 建一个独立环境。建议新建一个项目目录所有脚本和素材都放里面mkdir ascii-video cd ascii-video python -m venv venvWindows 激活虚拟环境venv\Scripts\activateLinux / macOS 激活虚拟环境source venv/bin/activate3.2 安装依赖本项目核心依赖只有 opencv-python 和 numpy。如果想跑后面的 API 示例再装 fastapi、uvicorn 和 python-multipart。pip install opencv-python numpy如果要用到 ffmpeg 方案做快速验证还需要单独安装 ffmpeg。安装方式根据操作系统来Windows 推荐把 ffmpeg 放到项目目录里或者使用包管理器安装macOS 可以用 HomebrewLinux 一般用 apt 或 dnf 安装。安装完成后可以用以下命令验证ffmpeg -version需要说明的是不是所有版本的 ffmpeg 都编译了 libcaca 字符画输出模块。如果直接用 ffmpeg 播放字符画失败不要纠结改用后面的 Python 脚本就好。3.3 测试素材准备Bad Apple 的原版 PV 在很多音视频平台都可以合法观看但下载视频时要注意版权和平台规则。这里提供一个稳妥做法自己从合法渠道获取素材或者使用任意一段自己拍摄的视频作为测试输入。技术验证阶段素材内容本身不重要重要的是能跑通流程。建议把测试视频命名为 badapple.mp4放到项目目录下后面命令行直接引用。3.4 终端设置实际测试前推荐将终端设为等宽字体并关闭自动换行。Windows 可以使用 Windows TerminalLinux 可以用 GNOME Terminal 或 Konsole。字体大小影响到显示的字符密度如果字符画太宽自动换行画面会被拆散这一点在第 8 章还会继续讲。4. 安装部署与启动方式接下来进入正题。这里给出两种启动方式第一种是自写的 Python 字符画播放脚本灵活性最高第二种是 ffmpeg 直出字符画窗口适合快速体验。4.1 Python 脚本播放把下面的代码保存为 ascii_player.py。这个脚本会读取视频文件逐帧转成灰度图再映射成字符输出到终端。# ascii_player.py import argparse import os import time import cv2 # 从暗到亮的字符映射字符密度越高亮部细节越好 CHARS .:-*#% def to_ascii_frame(frame, width, height): if width 0 or height 0: raise ValueError(width 和 height 必须大于 0) resized cv2.resize(frame, (width, height), interpolationcv2.INTER_AREA) gray cv2.cvtColor(resized, cv2.COLOR_BGR2GRAY) lines [] for row in gray: line .join( CHARS[min(len(CHARS) - 1, int(pixel / 255 * (len(CHARS) - 1)))] for pixel in row ) lines.append(line) return \n.join(lines) def clear_screen(): if os.name nt: os.system(cls) else: print(\033[H, end, flushTrue) def main(): parser argparse.ArgumentParser(description把视频转成终端字符画并播放) parser.add_argument(--video, requiredTrue, help输入视频文件路径) parser.add_argument(--width, typeint, default80, help字符画宽度) parser.add_argument(--height, typeint, default30, help字符画高度) parser.add_argument(--fps, typefloat, default0, help播放帧率默认读取视频原始帧率) parser.add_argument(--clear, actionstore_true, help每帧清屏刷新) parser.add_argument(--out, help保存所有字符帧到 txt 文件) args parser.parse_args() cap cv2.VideoCapture(args.video) if not cap.isOpened(): raise SystemExit(f无法打开视频文件: {args.video}) source_fps cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) if source_fps is None or source_fps 0: source_fps 24.0 fps args.fps if args.fps 0 else source_fps interval 1.0 / fps frames [] count 0 while True: ret, frame cap.read() if not ret: break ascii_frame to_ascii_frame(frame, args.width, args.height) if args.clear: clear_screen() print(ascii_frame, flushTrue) frames.append(ascii_frame) count 1 time.sleep(interval) cap.release() if args.out: with open(args.out, w, encodingutf-8) as f: f.write(\n\nframe-sep\n\n.join(frames)) print(f\n已保存 {len(frames)} 帧到 {args.out}) if __name__ __main__: main()启动方式非常简单。基础播放python ascii_player.py --video badapple.mp4如果你想逐帧清屏刷新并指定一个更像“动画”的显示效果python ascii_player.py --video badapple.mp4 --width 100 --height 40 --clear如果视频本身帧率很高而你的终端刷新跟不上可以手动限制播放帧率python ascii_player.py --video badapple.mp4 --fps 12第一次运行时建议先用 80x30 的分辨率这个尺寸在大多数终端里不需要滚动就能看到完整画面。终端窗口太小或者字体太大时适当降低 width 和 height。4.2 ffmpeg 快速体验如果你已经安装了带 libcaca 模块的 ffmpeg可以直接用下面的命令在终端里以字符画方式播放视频ffmpeg -re -i badapple.mp4 -vf caca -f sdl -注意这条命令会打开一个 SDL 窗口并不是直接在命令行终端里显示。如果 ffmpeg 编译时没有包含 libcaca会报过滤器不存在。这种情况直接换 Python 脚本即可不用额外折腾编译。另一种比较经典的方式是用 mplayer 的 caca 输出模式mplayer -vo caca badapple.mp4mplayer 的 caca 输出会在终端内显示字符画但同样依赖 mplayer 编译时是否包含 caca 支持。总体来说Python 脚本的兼容性和可扩展性都更好下面章节的测试也以 Python 脚本为主。5. 功能测试与效果验证部署完成之后不要急着直接播放完整视频先用小段素材验证各环节是否正常。5.1 基础播放测试测试目的确认视频能被 OpenCV 正常读取字符画能在终端输出。操作步骤准备一段 5 到 10 秒的短视频命名为 test.mp4。执行命令python ascii_player.py --video test.mp4 --width 80 --height 30观察终端输出。预期结果终端中出现可辨识的灰度字符画面暗部显示为空格或点亮部显示为 % 或 。如果画面能连续滚动说明视频读取和帧循环正常。判断标准画面轮廓和原视频一致比如 Bad Apple 里的影子人物可以辨认画面没有出现全黑或全白的情况。常见失败原因视频路径错误会直接报“无法打开视频文件”OpenCV 没有编译对应视频解码器时需要安装带视频解码支持的 opencv-python 版本或者先将视频转码为通用 mp4。5.2 画面比例测试测试目的解决字符画被横向拉长的问题。终端里的字符并不是正方形一般高度是宽度的两倍左右所以直接把视频帧等比缩放到 80x30会出现人物被拉长的现象。这也是终端字符画最常见的一个坑。操作思路如果你用的 width80、height30并不一定等于原视频 16:9 的正确映射。可以逐级调整 height 观察效果。一个简单做法是不断增大 height直到画面看起来接近原视频比例。例如python ascii_player.py --video test.mp4 --width 80 --height 36 python ascii_player.py --video test.mp4 --width 80 --height 42判断标准画面中的人物没有明显变形圆形物体接近正圆而不是竖椭圆。如果觉得手动调整太麻烦可以在代码中按照终端字符宽高比做近似修正但不同终端字体宽高比不完全一样建议还是以实际视觉效果为准。5.3 动画刷新测试测试目的验证连续播放时的流畅度和终端刷新能力。操作步骤先以低帧率播放python ascii_player.py --video test.mp4 --fps 10 --clear调高帧率python ascii_player.py --video test.mp4 --fps 24 --clear对比两种设置下的画面。预期结果低帧率下画面节奏明显跳帧但能看清每个动作高帧率下如果终端刷新速度跟不上会看到残影或者闪烁。判断标准fps 为 10 时动画可读fps 为 24 时画面流畅度有改善但不一定稳定。Windows 默认终端对 ANSI 清屏支持不好建议使用 Windows Terminal 或开启 --clear 之外的滚动模式。如果高帧率下严重闪烁优先检查终端设置不要直接归咎于脚本。5.4 文本导出测试测试目的把字符画结果存成文本方便离线分析或后续二次开发。操作步骤python ascii_player.py --video test.mp4 --width 80 --height 30 --out output.txt执行完成后打开 project 目录下的 output.txt。预期结果文件中包含多段字符帧帧之间用frame-sep分隔。判断标准文本中能看到连续的视频帧序列每一帧的字符宽度一致。这个导出功能有几个实际用途第一文本文件可以做 diff 对比验证代码改动是否影响输出第二可以写脚本按帧序号重放第三可以作为后续 API 返回的数据源。5.5 完整 Bad Apple 测试基础测试全部通过后再跑完整素材python ascii_player.py --video badapple.mp4 --width 90 --height 36 --clear --fps 24这时重点关注三件事画面比例是否正确、动画是否流畅、程序是否会中途崩溃。Bad Apple 整支视频较长如果测试到一半出现明显延迟说明当前终端尺寸或帧率设置过高适当降低参数。6. 批量转换与接口调用字符画播放只是最基础的能力。实际项目中更多需求是把一批视频批量转成字符画文本或者把转换能力封装成 API交给其他程序调用。6.1 批量转换脚本如果目录下有一批视频可以写一个批量转换脚本统一转成 txt 输出。下面的代码会扫描 input_dir 下的 mp4 和 avi 文件为每个视频生成一个对应的字符帧文本文件。# batch_convert.py import argparse from pathlib import Path import cv2 CHARS .:-*#% def video_to_ascii_frames(video_path, width, height): cap cv2.VideoCapture(video_path) frames [] while True: ret, frame cap.read() if not ret: break resized cv2.resize(frame, (width, height), interpolationcv2.INTER_AREA) gray cv2.cvtColor(resized, cv2.COLOR_BGR2GRAY) frame_text \n.join( .join(CHARS[min(9, int(pixel / 255 * 9))] for pixel in row) for row in gray ) frames.append(frame_text) cap.release() return frames def batch_convert(input_dir, output_dir, width, height): input_dir Path(input_dir) output_dir Path(output_dir) output_dir.mkdir(parentsTrue, exist_okTrue) videos list(input_dir.glob(*.mp4)) list(input_dir.glob(*.avi)) if not videos: print(f目录 {input_dir} 下没有找到 mp4 或 avi 文件) return for video in videos: frames video_to_ascii_frames(str(video), width, height) out_file output_dir / f{video.stem}.txt out_file.write_text( \n\nframe-sep\n\n.join(frames), encodingutf-8 ) print(f[OK] {video.name} - {out_file} (共 {len(frames)} 帧)) if __name__ __main__: parser argparse.ArgumentParser(description批量把视频转成字符画文本) parser.add_argument(--input-dir, requiredTrue, help输入视频目录) parser.add_argument(--output-dir, requiredTrue, help输出文本目录) parser.add_argument(--width, typeint, default80, help字符画宽度) parser.add_argument(--height, typeint, default30, help字符画高度) args parser.parse_args() batch_convert(args.input_dir, args.output_dir, args.width, args.height)使用方法python batch_convert.py --input-dir ./videos --output-dir ./outputs --width 80 --height 30这个脚本会在 ./outputs 目录下生成与视频同名的 txt 文件。有一点要特别注意如果视频很多不要一次性把所有字符帧都塞进内存再写盘。上面这个示例为了简洁把每个视频的字符帧都保存在了 frames 列表里适合短视频批量处理。如果处理长视频建议改成边读边写逐帧 append 到文件句柄避免内存占用过高。6.2 导出 JSON 数据除了 txt 纯文本也可以把帧数据导出为 JSON方便前端读取和在线播放。只需要把 6.1 的批量脚本稍作调整将 frames 列表放在字典里{ video: badapple.mp4, width: 80, height: 30, total_frames: 100, frames: [ 字符帧1, 字符帧2 ] }前端拿到这个 JSON 后把 frames 数组按帧率 setInterval 刷新到 pre 标签里就能实现一个网页版的终端字符画播放器。6.3 接口 API 调用示例如果不想直接暴露项目目录也可以用 FastAPI 做一个简单的上传转换接口。下面的代码是一个通用模板需要按你的实际项目结构调整。# api.py import tempfile from pathlib import Path import cv2 import uvicorn from fastapi import FastAPI, File, UploadFile CHARS .:-*#% app FastAPI() def video_to_ascii_data(video_path: str, width: int, height: int): cap cv2.VideoCapture(video_path) frames [] while True: ret, frame cap.read() if not ret: break resized cv2.resize(frame, (width, height), interpolationcv2.INTER_AREA) gray cv2.cvtColor(resized, cv2.COLOR_BGR2GRAY) frame_text \n.join( .join(CHARS[min(9, int(pixel / 255 * 9))] for pixel in row) for row in gray ) frames.append(frame_text) cap.release() return frames app.post(/video-to-ascii) async def video_to_ascii( file: UploadFile File(...), width: int 80, height: int 30, ): suffix Path(file.filename).suffix or .mp4 with tempfile.NamedTemporaryFile(suffixsuffix, deleteFalse) as tmp: tmp.write(await file.read()) tmp_path tmp.name try: frames video_to_ascii_data(tmp_path, width, height) finally: Path(tmp_path).unlink(missing_okTrue) return { filename: file.filename, width: width, height: height, total_frames: len(frames), frames: frames, } if __name__ __main__: uvicorn.run(app, host127.0.0.1, port8000)先安装依赖pip install fastapi uvicorn python-multipart启动服务python api.py然后在另一个终端用 curl 测试curl -X POST http://127.0.0.1:8000/video-to-ascii?width80height30 \ -F filebadapple.mp4 \ -o result.json返回的 result.json 里会包含 total_frames 和 frames 数组。接口能跑通后面就可以接到自己的工具链里比如把字符帧推送给协作端做二次展示。需要注意的是这个接口没有做文件大小限制、并发控制和鉴权只适合本地开发调试。如果部署到公网必须加上访问控制否则容易被恶意上传大文件打爆内存。7. 资源占用与性能观察字符画播放看起来简单真正优化起来还是有不少细节。这一节从资源和性能两个角度给出观察方法。7.1 资源占用这个项目的主要开销在 OpenCV 解码和图像缩放不在 GPU。运行过程中主要关注 CPU 和内存变化Windows 用户可以在任务管理器里观察 python 进程的 CPU 和内存占用。Linux 用户可以用 top 或 htop 查看。macOS 用户可以用活动监视器查看。字符画本身的文本量可以粗略估算一个 80 行、30 列的字符帧大约包含 2400 个字符加上换行符每帧约 2.5KB。如果按 24fps 播放每秒产生的纯文本量大约 60KB。这个量级对现代终端来说压力不大真正的瓶颈往往在终端刷新率和滚动速度上。7.2 性能观察方法想判断当前配置是否合理可以关注三个指标。第一解码耗时。如果 CPU 占用率很高但画面还在变卡说明 OpenCV 读取帧的速度可能跟不上目标帧率。这时可以降低 width 和 height或者用更小的视频分辨率转码后再测试。第二终端刷新耗时。如果你看到画面有明显撕裂或者闪烁比如上一帧的尾部还没清掉、下一帧就打印出来了说明终端清屏刷新的速度跟不上。解决办法是缩小终端字号、关闭不必要的透明效果或者试试 Windows Terminal。第三文本写入耗时。print 到终端的 IO 速度也是瓶颈之一。可以把 print 改为先拼接一个大字符串再一次性输出减少终端 IO 次数。示例代码里直接调用了 print(ascii_frame)如果你实际使用时觉得卡可以改成先收集到列表最后用 sys.stdout.write 一次输出。7.3 如何降低占用降低分辨率。width 和 height 调小字符数和缩放计算量都会下降。降低帧率。把 fps 限制在 12 到 15肉眼已经能接受CPU 占用会明显下降。使用 INTER_AREA 插值。在缩小图像时INTER_AREA 的缩放质量通常比 INTER_LINEAR 好这里已经在示例代码中使用了。处理长视频时避免一次性把字符帧全部保存在内存里应该边读边写或者按 100 帧为一批写盘。7.4 与显卡和显存的关系从材料看这类终端字符画项目不包含深度学习模型不需要 CUDA、不需要显存也没有针对 50 系显卡的适配问题。如果你看到某个终端动画项目同时要求比较高显存那大概率是它内部还跑了图像生成或视频生成模型而不是纯字符画转换。做环境选型时先看清楚项目的依赖列表再决定要不要升级硬件。8. 常见问题与排查方法下面把最容易踩的坑整理成一张表每一条都可以直接对照排查。问题现象可能原因排查方式解决方案启动后提示无法打开视频视频路径错误或 OpenCV 解码不了检查路径是否存在尝试用 ffmpeg 转码为 h264 mp4改写完整路径或先用 ffmpeg 转成低分辨率 mp4终端里全是乱码或中文方块终端字体不支持字符集中的字符确认终端使用等宽字体并检查字符集换用 Windows Terminal、GNOME Terminal另选 ASCII 字符集画面严重闪烁终端刷新方式不对或帧率过高关闭 --clear 观察滚动模式是否正常使用支持 ANSI 转义的终端或降低 --fps画面被横向拉长终端字符宽高比和 width/height 设置不匹配对比不同 height 下的显示效果调整 height或按终端字体比例修正缩放视频能播放但有黑边原视频比例和字符画宽高不一致观察黑边出现位置修改 width/height或在缩放前做裁剪ffmpeg caca 方案报错ffmpeg 未编译 libcaca 模块执行 ffmpeg -filters 查看是否有 caca换用 Python 脚本不改 ffmpeg 源码批量转换时内存暴涨一次性把所有字符帧放入列表观察任务管理器或 htop 中内存变化改为逐帧写盘每处理一帧就写入文件API 上传大文件超时或崩溃没有限制文件大小和请求长度查看服务端日志检查文件大小在接口层增加文件大小限制和队列处理播放到一半卡死输入视频本身损坏或 OpenCV 跳帧异常单独用播放器测试原视频是否正常重新转码视频或按帧号分段读取输出 txt 文件过大视频太长、分辨率太高、帧率太高查看输出文件体积和帧数降低 width/height/fps或只导出关键帧补充一个比较隐蔽的问题当你同时跑多个 python 脚本或服务时注意端口冲突。FastAPI 默认端口是 8000如果你本地已经有程序占用了 8000启动时会直接报 address already in use。换一个端口即可python api.py --port 8080不过上面的 api.py 示例没有处理命令行参数实际使用时可以改成读取环境变量或直接修改代码里的 port。这类小问题现在看着不起眼真正部署到服务器上时会非常影响体验。另一个容易忽略的点是依赖版本。OpenCV 不同版本之间 API 基本稳定但视频解码能力差别比较大。如果遇到某个视频打不开优先尝试用 ffmpeg 转成常见编码格式而不是去折腾 OpenCV 的 contrib 版本。终端播放场景对视频原始画质要求不高转成低分辨率 h264 mp4 最稳妥。9. 最佳实践与使用建议字符画播放这个方向虽然看起来偏“玩梗”但把它工程化之后能用到不少真实场景。这里给出几条实践建议。第一先跑通最小用例再追求效果。第一次不要直接播放完整 Bad Apple先用 10 秒短视频验证流程。这样可以快速区分是视频解码问题、字符映射问题还是终端刷新问题。第二把参数配置文件化。width、height、fps、字符集这类参数不要散落在命令行里可以放到一个 config.json 里。这样换终端、换视频时不需要重新记参数也方便团队协作统一口径。{ width: 90, height: 36, fps: 24, chars: .:-*#%, clear_screen: true }第三输出目录规范管理。建议项目目录下建立 input、output、logs 三个子目录。输入视频放 input字符帧文本或 JSON 放 output运行日志放 logs。批量处理长视频时这个习惯能帮你快速定位是哪个文件出的问题。第四批量任务要加日志和失败重试。批量转换视频时不要只 print 成功信息还要记录失败信息。如果某个视频在第 1000 帧解码失败没有日志就得从头排查。建议每处理一个视频就把文件名、帧数、耗时写入流水日志。第五接口服务要限制访问范围。FastAPI 示例只适合本地调试。如果部署到服务器至少要加上文件大小限制、token 校验和访问白名单。公网服务不做鉴权很容易被人当作免费转换接口刷资源。第六涉及人脸、声音、版权素材时必须确认授权。Bad Apple 二创素材在本地学习没有问题但如果你准备把字符画视频发布到公开平台或者做成商品售卖必须逐项确认原始视频、音乐、画面的授权范围。这个风险不能靠技术手段规避。10. 总结与下一步这个项目的价值在于用很小的代码量把视频处理、像素映射、终端渲染这几件事串起来了。你不用准备 GPU不用下载大模型不依赖特定品牌显卡只要有一台能装 Python 的电脑就能跑。最先应该验证的功能是抽帧和字符映射。输入一个 10 秒短视频确认画面轮廓能在终端里显示出来然后再调整比例和帧率。最容易踩的坑有两个一个是终端字体不是等宽导致画面变形另一个是帧率设得太高导致闪烁前者改终端配置后者降 fps。跑通之后你可以继续扩展几个方向在字符画基础上加入 ANSI 颜色让亮部带一点原始色调把字符帧写入 JSON配合网页前端做一个在线播放器把播放脚本接到消息队列实现多终端同步展示如果你熟悉音频处理还可以把 Bad Apple 的 BGM 同步播放做到视觉和音频一起呈现。先把基础版本跑起来后面的优化空间会大得多。