D4的轴机 使用指南
序言
本程序的功能是自动给D4DJ日服游戏剧情录屏制作时间轴。
此程序可大幅减少制作类游戏内效果字幕的时间及工作量。
准备工作
本程序只能在Windows系统上运行！！
本程序只能在Windows系统上运行！！
本程序只能在Windows系统上运行！！
Mac用不了，手机端用不了！！
度盘：https://pan.baidu.com/s/1lcrB19y7nvUzz1OXperZBw?pwd=yx41
Github：https://github.com/Hart-160/ass-automation/releases
※注：从v2.0开始，每个版本的程序本体同时有FAST版和STABLE版，请优先使用FAST版，如果出现大范围偏移时再尝试STABLE版
下载最新zip压缩包之后解压缩，请确保文件夹内有符合源视频分辨率的untitled.ass和reference文件。若无符合条件的预设，请不要改变视频的分辨率，可以联系作者制作对应预设。
制作前最好知晓Aegisub的基础使用方法。
需要的文件如下：
60hz的视频源文件
对应视频文件的sce文件（即剧情源文件）
（可选）翻译模板文件
设备内安装思源黑体
sce文件度盘：https://pan.baidu.com/s/1HNze6my1Q2ADiawgzuBC6w?pwd=61o2
会及时更新活动剧情及生日剧情等
翻译方案一：翻译模板（推荐为翻译和时轴分开工序时使用）
点击ASS-automation.exe运行，选择“生成翻译模板”，在接下来的页面选择sce文件。
文本提取为生成一个可读性高的txt文件，可以更方便地阅读剧情的文字内容以及说话人
模板生成出的文件是提供中文翻译填写的，部分行带有的“\N”标签为换行符，对应该行即有多行，翻译时根据对应行进行断句等
使用时，在选择模板界面选择对应的完成后模板即可（请确保模板和视频及sce文件对应）
翻译方案二：直接在实轴内编辑
修改文字时请不要修改任何的标签（除非要调整特效）并尽可能保留换行符（调整翻译断句效果除外）
每一行的最大字符数是30（全角字符）一个对话框最多能容纳三行内容
时轴制作
点击ASS-automation.exe运行，如杀毒软件等阻止打开此软件，请点击允许运行或信任该文件
在操作界面通过按钮选择视频文件和对应的sce文件，上文提及的模板文件为可选项
点击“字幕生成”运行轴机，请确保视频文件和sce文件互相对应（如果有选择模板文件，确保模板也要跟视频和sce对应），否则会产生大量偏移，对字幕制作极其不便
请静候轴机运行，轴机运行时会显示进度百分比。运行结束时会显示弹窗，偶然情况下会提示偏移行数或抖动行数
抖动出现的位置会记录在轴机目录的ASS-automation.log内，下一步校对时可作为参考
时轴校对
在Aegisub中打开视频和生成的时轴
检查所有标题行时间是否正确，大部分情况轴机生成的是正确时间
标题行时间出现较大偏差时，请将起始帧设定为标题字正好停住在中间的帧，然后起始时间提前0.05秒，字幕时长固定为0.75秒
检查所有带有标签的遮罩（OpenWindow, NormalClose, BlackFade）
Open window遮罩的起始帧为名字框跳出的帧（确保它的上一帧没有名字出现）
NormalClose的结束帧为对话框消失动画开始的前一帧（确保结束帧的上一帧中，对话框部分没有明显色差）随后结束时长延长0.1秒（校对后的结束帧往前六帧即为前述结束帧锚点）
BlackFade可按需将结束时间调整，看着舒服就行了 （参考值：完全黑屏前十五帧为black fade结束帧）
v1.8版本提供的offset对于大多数60hz视频通用，有需可另外进行调整
v2.0版本为各版本提供的offset数值实际上不同，但是对于各版本来说都是通用的
一旦有调整遮罩起始or结束时间的，请务必一并调整对应文字行的起始or结束时间，使其与遮罩时间对应
如出现抖动，请至本文最后寻找解决方案
收尾
取消所有行的注释
再度检查翻译内容是否达到满意的效果
（可选）添加打字机特效，特效脚本位于Aegisub stuffs文件夹内，安装与使用说明记于readme.txt
如果字幕内有抖动特效，则需要使用VSFilterMod压制，该文件一同位于Aegisub stuffs文件夹内，安装与使用说明记于readme.txt
最后
如果有出现特殊情况，可前往下方链接寻找更详细的解决方案（会随时更新）
详细教程：https://docs.qq.com/doc/DTENkZGloYXNQZ01Y
Github页面：https://github.com/Hart-160/ass-automation
有任何问题可以联系广间Hiroma（B站私信，QQ，Discord等）
鸣谢：
Jeunette：原版作者，感谢提供抖动识别算法相关的帮助
由理：感谢提供模板识别法的思路
NOTE：感谢协助测试
