Video to Prompt
自動將任何影片(包括 TikTok 和 YouTube 連結)轉換為精準、可復現的文字提示詞 (Prompt)。
核心需求:從連結直達 Prompt
這是 AI 創作者的核心需求:貼上連結即可分析影片。業界正致力於實現自動抓取、分析並生成高品質提示詞,讓 AI 創作快人一步。
什麼是 Video to Prompt?
這是一種先進的 AI 技術,它能「觀看」一段影片,並自動生成一段精準的文字提示(Prompt)。這段 Prompt 可以被用於 AI 影片模型(如 Google Veo, Sora, Pika, Kling 等),以復現、編輯或創作出風格、場景、動作相似的全新影片內容。
核心實現:AI 如何看懂影片?
1. 抓取與分幀
從 TikTok/YouTube 等連結抓取影片,將其拆分為關鍵幀(圖片序列)和音訊軌道。
2. 視聽與時序分析
使用多模態模型 (如 Qwen2-VL) 識別每幀內容、動作、風格,並分析鏡頭運動。同時,分析音訊軌道,識別關鍵聲音(如 ASMR、對白、音樂風格)。
3. LLM 整合生成
將所有分析資訊(視覺、動作、音訊、情緒)輸入大語言模型 (LLM),整合成結構化、高品質的最終 Prompt。
在哪裡實現?應用場景與工具
🚀 影片復刻與風格遷移
提取熱門影片的風格,用 "video → prompt → new video" 流程,創作同款風格的 AI 影片。
🎓 Prompt 學習與訓練
從專業影片中反向工程出高品質 Prompt,提升自己的提示詞撰寫能力。
📂 內容索引與檢索
為龐大的影片素材庫自動生成精準的語義標籤和描述,便於快速搜尋。
💡 創作靈感與分鏡
快速從影片中提煉視覺語言和鏡頭結構,輔助導演和設計師構思新鏡頭。
主流工具與模型
當前面臨的挑戰與局限
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影片長度限制
大多數模型難以一次性處理長影片(例如超過2分鐘),分析成本高昂且容易丟失上下文關鍵資訊。
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語義準確率
在面對複雜、抽象藝術風格或快速切換的鏡頭時,AI 可能誤解其風格、情緒或動作的微妙之處。
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複雜音訊與語言識別
目前分析主要集中在視覺和英語。對非英語對白、區分背景雜訊與關鍵音效(如 ASMR vs 風聲),以及理解音樂情緒的深度分析仍是難點。
未來趨勢:不止於提示詞
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深度融合:與 Veo, Sora 等模型深度綁定,提供可 100% 復現的官方 Prompt。
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自動分鏡:不僅生成總 Prompt,還能自動輸出詳細的 Storyboard (分鏡頭) 提示詞。
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反向最佳化:輸入影片和效果不佳的 Prompt,AI 自動最佳化該 Prompt 以更貼近目標影片。