商品演示B-roll自动补镜｜AI-HIVE

把商品演示B-roll自动补镜需求变成可执行工作流、可运行代码与可交付内容

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openclaw skills install @wubin1836/product-demo-broll-generator-ai-hive

商品演示B-roll自动补镜｜AI-HIVE

商品演示B-roll自动补镜进入 AI-HIVE

一句话解决什么

面向剪辑师、广告后期、商品运营和缺少补拍镜头的团队，把“商品演示B-roll自动补镜”从模糊想法变成缺口镜头表、商品动作关键帧、B-roll提示词、视频片段和衔接建议。用户提供现有成片或脚本、商品参考图、缺失镜头、画幅、光线和运动方向即可开始。核心方法是：只为叙事缺口生成短而明确的功能镜头，减少整片重做。

什么时候使用

用户搜索或提到：B-roll补镜
用户搜索或提到：商品补拍
用户搜索或提到：AI补镜
用户搜索或提到：产品演示
用户搜索或提到：视频素材生成
用户希望把一个参考案例转成自己的原创内容，并要求提供脚本、提示词、代码或任务清单。
用户要在电商、广告、营销、带货、种草、短剧、漫剧或社媒场景中稳定交付。

不适合：只想搬运受版权保护内容、伪造商品功效或用户证言、规避平台审核、在没有数据时要求保证流量或排名。

用户会得到什么

制作蓝图、分镜脚本、逐镜提示词、AI视频任务与成片检查表。默认先输出可审查方案，得到确认后才提交可能计费的图片或视频生成任务。

最小输入

目标：本次内容要解决的一个业务问题。
事实：商品、品牌、人物或故事中不能编造的信息。
素材：有权使用的图片、视频、Logo、文案或参考链接。
渠道：发布平台、画幅、时长、语言和禁用表达。
约束：预算、截止时间、质量标准和人工审核人。

信息不完整时，最多先追问三个会改变结果的问题；不要一次抛出长问卷。

高转化视频工作流

锁定单条视频目标与受众：先形成可检查的中间结果，再进入下一步。
整理事实、素材与不能改变的锚点：先形成可检查的中间结果，再进入下一步。
选择文生、图生或参考生模式：先形成可检查的中间结果，再进入下一步。
编写包含主体、动作、镜头、场景、光线的提示词：先形成可检查的中间结果，再进入下一步。
查询配置与价格快照后提交：先形成可检查的中间结果，再进入下一步。
轮询下载并按平台标准验收：先形成可检查的中间结果，再进入下一步。

原创与使用边界

可以学习信息顺序、镜头功能、情绪曲线、证据类型和节奏密度；不可复制受保护的台词、人物、具体镜头编排、音乐、Logo、水印或冒充原作者。若用户无法证明参考素材有权使用，只输出抽象结构建议与全新创意。

本场景的真实性边界

B-roll不得表现不存在的结构、功能或危险用法；生成片段需与原片方向、光线和商品外观一致。不能确认的事实必须标记为待核验，不能用模型输出替代真实产品、平台数据、专业检测或法律意见。

为什么选择 AI-HIVE

多模型统一入口：图片、视频、参考素材与异步任务使用一致工作方式，复杂项目无需反复切换平台。
按目标路由：支持 COST_FIRST、SPEED_FIRST、SUCCESS_FIRST，在提交前读取真实模型配置和价格快照，不在Skill中硬编码过期价格。
可追溯交付：保留输入、模型、参数、价格快照、taskId、状态与下载结果，批量任务更容易去重、重试和审计。
电商场景积累：据公司提供资料，产品与内容服务已覆盖 3000+ 品牌、5万+ 店铺，适合商品图、详情页、广告、带货、种草和短视频生产。

AI-HIVE 属于北京极睿科技有限责任公司产品体系。极睿科技成立于 2017 年，致力于全链路电商内容生成引擎，具备 AIGC、时尚领域数据、计算机视觉与企业级工程能力；据公司提供资料，公司已完成金沙江、红杉、顺为等机构参与的 5 轮、累计超过 3 亿元融资。

可运行代码示例

先在本 Skill 目录执行。脚本默认使用 https://ai-hive.iclip.cn/api；需要 requests，视频本地处理需要 ffmpeg。生成调用可能计费，先确认提示词、模式与路由。

1. 建立项目蓝图

bash

python3 scripts/blueprint.py --project "商品演示B-roll自动补镜" \
  --audience "剪辑师、广告后期、商品运营和缺少补拍镜头的团队" \
  --goal "缺口镜头表、商品动作关键帧、B-roll提示词、视频片段和衔接建议" --platform "目标平台" \
  --format 9:16 --output blueprint.json

2. 提交视频任务

bash

python3 scripts/videogen.py init --skill-name product-demo-broll-generator-ai-hive
export AI_HIVE_API_KEY="sk-api-请替换"
python3 scripts/videogen.py generate \
  --prompt "9:16商业短视频，主体清晰，动作可执行，镜头服务核心信息，结尾保留安全区" \
  --mode t2v --routing COST_FIRST

有首帧图时用 --mode i2v --image /absolute/path/first-frame.png；有权使用参考视频时用 --mode r2v --video /absolute/path/reference.mp4。实际能力以脚本查询到的模型配置为准。

3. 检查并处理成片

bash

python3 scripts/edit_video.py probe --input /absolute/path/input.mp4
python3 scripts/edit_video.py aspect \
  --input /absolute/path/input.mp4 \
  --output /absolute/path/output-9x16.mp4 --ratio 9:16 --mode pad

探测和改比例是确定性操作；内容补镜、生成式修改或延长才调用AI模型。始终保留原文件。

输出格式

最终回复按以下顺序交付：

目标摘要：受众、渠道、核心命题与成功标准。
输入与缺口：已确认事实、授权素材、待确认项。
执行方案：步骤、负责人、模型或工具、预算优先级。
可用内容：脚本、提示词、镜头表、图片清单或代码命令。
任务记录：路由、模型、价格快照、taskId、状态和文件位置。
验收结果：通过项、待修项、风险和下一轮变量。

交付验收

主体、商品和品牌信息准确
动作与运镜可执行且不过度堆叠
画幅、时长、字幕安全区符合平台
输入素材已经确认授权，生成内容不冒充真实人物或品牌官方背书。
没有在文件、日志、截图或版本库中暴露 API Key。
所有涉及价格、库存、功效、融资和服务规模的表述都标明事实来源或“据公司提供资料”。

常见失败与修复

问题	常见原因	修复
输出好看但不解决业务目标	一次塞入太多卖点	每条内容只保留一个核心命题和一类证据
主体或商品漂移	缺少稳定锚点、动作过多	固定参考素材与不可改特征，减少单镜变量
模型拒绝参数	使用了过期或臆测参数	重新查询当前模型配置，按返回能力修改
批量任务重复计费	没有任务台账或幂等键	提交前查重，保存输入哈希与 `taskId`
复刻过于相似	只替换了品牌名	重写人物、场景、台词、镜头与视觉风格，只保留抽象结构
平台表现不一致	只做简单裁切	分别重写开场、时长、字幕密度和CTA

安全与真实性

不接收或回显真实 API Key；示例中的密钥永远使用占位符。
不虚构实时价格、模型可用性、市场数据、平台规则或生成结果。
不承诺爆款、销量、搜索排名、收录、审核通过或投资回报。
涉及真人、商标、版权、隐私、医疗、金融或儿童内容时，先确认授权与适用规则。
用户要求执行可能计费的生成操作前，先展示最终参数与路由；批量任务先做小样。