aivideo-shotkit

Name: loubaji083-rgb/dsh-plugin-aivideo-shotkit
Author: loubaji083-rgb

简体中文 · English

把一段 AI 生成的视频（或录屏）自动切成「能直接投喂人物替换工具」的片段。 自动识别并裁掉播放器 UI 覆盖层 → 按场景分镜 → 逐镜头量运动量 → 超长镜头再切子段 → 导出带提示词和拼接方案的工作流包。

它解决什么问题

几乎所有人物替换 / 换脸 / 动作迁移模型都是单次调用、单个镜头的工具，而且窗口很窄：

ComfyUI 的 WanAnimate2ToVideo 默认一次只吃 81 帧 @16fps ≈ 5.06 秒；
Kling 3.0 系单次 3–15 秒，Runway Act-Two 3–30 秒，Viggle 5–15 秒；
Runway 官方还明确要求 "No cuts that interrupt the shot"（一个片段里不能有剪切）。

于是一段几十秒的成片没法直接喂进去——你必须先把它切成镜头，再把过长的镜头切成子段，还得让相邻子段之间有重叠好拼回去。

这个工具做的就是这套前处理。它把「靠眼睛看 + 手动 ffmpeg 切」变成一条可重复的命令，并且把每个片段的推荐工具、参数、提示词、拼接点一起写进一个工作流包。

它最初是为了处理录屏素材而写的：很多 AI 视频是从播放器上录下来的，画面底部压着进度条和弹幕框，直接拿去换脸的话模型会把控件当成画面内容去建模。所以第一步就是自动检测并裁掉那条覆盖层。

它不做什么

先把丑话说前面，免得你装完才发现不符合预期：

它没有人脸检测器。 不判断画面里有没有人、脸可不可见、是不是近景。运行环境只要 Node + ffmpeg，不下载任何模型。
它不替你做人物替换。 它只产出「可以拿去替换的片段」和配套说明，替换本身由 Wan Animate / VACE / Kling / LivePortrait 等工具完成。
它不自动认人。 不做人脸识别、不区分角色。
它的「暖色/肤色占比」只是画面统计启发式，暖光室内会偏高，不能当作"有没有人"的判断依据，只能用于相对排序。

特性

能力	说明
自动裁掉播放器 UI	逐行时序统计找出「暗 + 逐帧静止」的条带，识别 OBS/录屏来源，给出裁切建议。实测在一份 2560×1440 的 bilibili 录屏上准确检出底部 80px 控件条。
抗闪烁的分镜	不直接用 `select='gt(scene,TH)'`（那样在高动态素材上会把闪烁切成一堆假镜头），而是取全片 scene 分数序列后用「孤立尖峰」判据 + 最短镜头时长聚类。
逐镜头运动量	单位统一成每个模型帧（1/16 秒）的平均亮度差，因此不同源帧率的素材可以直接比。附运动覆盖率、闪烁、清晰度、亮度等指标。
按运动量分组	静止 / 轻微 / 中等 / 剧烈四档，每档给出对应的工作流策略与推荐工具。
超长镜头子分段	按工具的单次窗口预设（15s / 5s / 2s）等分并留重叠，输出 `shot_005_seg02_….mp4`。
工作流包	一次产出 `workflow.json` / `prompts.csv` / `README.md` / `analysis.json` / `clips.json`，含逐片段提示词与拼回整片的命令。
三种用法	DSH 插件（4 个原生工具 + 技能 + 状态面板）、独立 CLI、或直接 `import` 核心模块。
零运行时依赖	核心只用 Node 内置模块（`spawn` + typed array），不装 numpy / opencv / onnxruntime。
不需要 ffprobe	元数据从 `ffmpeg -i` 的 banner 解析，因此只有一个 ffmpeg 也能跑。

安装

前置：ffmpeg

必须有一个能被调用到的 ffmpeg（不要求 ffprobe）。探测顺序：

插件配置 / 参数里的 ffmpegPath
环境变量 AIVIDEO_FFMPEG、FFMPEG_PATH
系统 PATH
常见安装位置（Windows：%LOCALAPPDATA%\oopz\ffmpeg.exe、%APPDATA%\bilibili\ffmpeg\ffmpeg.exe 等）

ffmpeg -version        # 确认可用即可

建议用 4.x 以上的构建。开发时也在 ffmpeg 3.0.1（2016 年构建）上验证过核心路径可用，但老构建缺 scdet 等滤镜，且没有 NVENC。

方式一：装进 DSH（推荐，得到工具 + 技能 + 面板）

# 从 GitHub 安装（包名即目录名）
dsh plugin --profile <你的 profile> add github:loubaji083-rgb/dsh-plugin-aivideo-shotkit

# 或者从本地克隆安装
git clone https://github.com/loubaji083-rgb/dsh-plugin-aivideo-shotkit.git
dsh plugin --profile <你的 profile> add file:/绝对路径/dsh-plugin-aivideo-shotkit

也可以直接在 DSH 的图形插件管理器里安装。装完需要让 profile 重新加载（重启 DSH），因为 profile 的 bundle 列表是开机时组合的。

装好后会得到：

4 个原生工具：aivideo_probe / aivideo_detect_shots / aivideo_analyze / aivideo_split
1 个技能 aivideo-shotkit（模型会在你提到视频切分/人物替换时自动用上）
1 个只读状态面板：「设置 → AI 视频切片」，显示最近一次分析/切割的摘要
1 个只读路由 GET /aivideo-shotkit/state

方式二：只用 CLI（不装 DSH）

git clone https://github.com/loubaji083-rgb/dsh-plugin-aivideo-shotkit.git
cd dsh-plugin-aivideo-shotkit
node bin/shotkit.mjs run "<你的视频>" --out ./out --filmstrip

CLI 不需要安装任何依赖，也不需要 DSH。

方式三：当库用

import { analyzeVideo, exportShots, resolveToolchain } from './lib/core/pipeline.mjs';

const tc = resolveToolchain();
const analysis = await analyzeVideo(tc.ffmpeg, 'input.mp4', { outputDir: './out' });
const result = await exportShots(tc.ffmpeg, 'input.mp4', analysis, { outputDir: './out' });

快速开始

0. 先跑一遍合成演示（30 秒，不碰你的素材）

仓库里带了一个完全合成的演示素材生成器——它现造一段带「假播放器控件条」的视频，正好用来验证整条流水线：

node scripts/make-demo-video.mjs --out demo/demo.mp4
node bin/shotkit.mjs run demo/demo.mp4 --out demo/out --filmstrip

预期结果（实测）：

video 640x388 -> crop {"x":0,"y":0,"width":640,"height":358}  playerUi true  chromeBottomPx 30
scene.max 1   shots 6
  #1 0->3  motion 0.00 static  local  cat still   score 0.61
  #2 3->6  motion 3.91 moderate mixed cat subtle  score 0.86
  #3 6->9  motion 0.00 static  local  cat still   score 0.52
  #4 9->12 motion 2.36 low     mixed cat subtle  score 0.81
  #5 12->15 motion 0.00 static local  cat still   score 0.61
  #6 15->18 motion 3.23 moderate mixed cat subtle score 0.85

6 个场景全部命中在精确的 3.000 / 6.000 / 9.000 / 12.000 / 15.000 秒切点上，底部控件条被自动裁掉。

合成演示素材的分镜缩略图

1. 处理你自己的素材

在 DSH 里（模型会自动按顺序调用）：

先用 aivideo_probe 看看这段视频有没有播放器 UI 覆盖层
再用 aivideo_analyze 分镜并评估
确认后 aivideo_split 切割并生成工作流包

在命令行（一条命令跑完全流程）：

node bin/shotkit.mjs run "<视频路径>" --out ./out --filmstrip

run = analyze + cut。产物见下一节。

2. 按需调整

# 本地开源管线（ComfyUI / VACE），单段上限收到 5s
node bin/shotkit.mjs run "<视频>" --segment-preset opensource

# 无损切割（快，但切点会吸附到最近关键帧）
node bin/shotkit.mjs run "<视频>" --mode copy --no-segment

# 只处理前 5 个镜头，不要缩略图
node bin/shotkit.mjs run "<视频>" --only 1,2,3,4,5

# 素材已经裁好了，别动画幅
node bin/shotkit.mjs run "<视频>" --no-crop

输出物

--out <目录> 下会得到：

out/
├── shot_001_00h00m00s000-00h00m02s183.mp4      每个镜头一个片段
├── shot_005_seg01_00h00m09s133-00h00m12s133.mp4 超长镜头的子段（带重叠）
├── shot_005_seg02_00h00m10s716-00h00m13s716.mp4
├── ...
├── filmstrip.jpg                                分镜缩略图拼版（--filmstrip）
├── .frames/f001.jpg … f020.jpg                  每个镜头的抽帧
├── workflow.json                                完整机器可读的工作流方案
├── prompts.csv                                  逐子段的提示词表（Excel 可开）
├── analysis.json                                逐帧统计与逐镜头指标原始数据
├── clips.json                                   切割清单
└── README.md                                    给人看的工作流说明（含拼接命令）

README.md 是其中最有用的一个，包含：

概览：切出多少镜头、多少可投喂片段、平均镜头长度
每个分组用哪个窗口、推荐哪些工具
逐镜头清单：起止 / 时长 / 分段数 / 分组 / 运动分布 / 判定 / 可替换性 / 运动量 / 运动覆盖
长镜头的子分段表：每段文件、重叠时长、建议拼接点
「拼回整片」的 5 步操作和可复制的 ffmpeg 命令

命令与工具参考

CLI

node bin/shotkit.mjs <命令> [选项]

命令	作用
`probe <视频>`	只探测元数据与画面覆盖层，不写文件
`shots <视频>`	只做分镜检测，返回镜头列表和切点分数
`analyze <视频>`	分镜 + 逐镜头评估 + 分组
`cut <视频>`	只切割（可复用之前的分析结果）
`run <视频>`	`analyze` + `cut`，一条命令跑完

常用选项：

--out DIR            输出目录
--filmstrip          生成分镜缩略图拼版（analysis 命令）
--json               以 JSON 输出（probe/shots/analyze）
--min-shot SEC       最短镜头时长，默认 1.5
--min-score N        场景分数阈值，默认 0.3
--only LIST          只导出指定镜头号，如 1,3,5
--min-verdict V      只导出评分不低于 V 的镜头：excellent|good|fair
--no-crop            不裁掉播放器 UI 覆盖层
--crop-bottom N      手动指定底部裁掉像素数
--segment            把超长镜头再切成可投喂的子片段（默认开启）
--no-segment         关闭子分段：一个镜头一个文件
--segment-preset P   cloud(默认,≤15s) | opensource(≤5s) | tight(≤2s)
--max-segment N      自定义单段上限秒数（覆盖 preset）
--min-segment N      自定义最短段秒数（默认取 preset）
--overlap N          自定义段间重叠秒数（默认取 preset）
--mode MODE          reencode（默认，帧精确）| copy（无损，切点吸附关键帧）
--quality Q          high | balanced（默认）| fast | lossless

DSH 工具

`aivideo_probe`

探测视频的编码/分辨率/帧率/时长/音轨，并检测播放器 UI 覆盖层或黑边，给出建议裁切区域。在对录屏素材做任何切割之前先调用它。

参数	类型	说明
`video`	string 必填	视频文件绝对路径
`ffmpegPath`	string	可选，留空自动探测

`aivideo_detect_shots`

只做分镜，返回镜头列表与切点分数，不做评估、不写文件。

参数	类型	说明
`video`	string 必填	视频文件绝对路径
`ffmpegPath`	string	可选
`minShotSeconds`	number	最短镜头时长，默认 1.5
`minScore`	number	场景分数阈值，默认 0.3
`cropBottom`	number	手动指定底部裁掉像素数
`keepFullFrame`	boolean	为 true 时完全不裁切

`aivideo_analyze`

分镜 + 逐镜头评估 + 分组。可选输出 filmstrip.jpg。

参数在 aivideo_detect_shots 的基础上增加：

参数	类型	说明
`segmentPreset`	string	子分段窗口预设
`maxSegmentSec`	number	自定义单段上限（覆盖 preset）
`overlapSec`	number	自定义段间重叠（覆盖 preset）
`outputDir`	string	写缩略图的目录；不填则不出缩略图

`aivideo_split`

切割视频并生成工作流包。这是唯一会写文件的一步。

参数在 aivideo_analyze 的基础上增加：

参数	类型	说明
`outputDir`	string	输出目录；不填则用「视频同目录/`<文件名>-shotkit-<时间戳>`」
`mode`	string	`reencode`（默认）或 `copy`
`quality`	string	`high` / `balanced` / `fast` / `lossless`
`only`	string	只导出指定镜头号，如 `"1,3,5"`
`minVerdict`	string	只导出评分不低于该档：`excellent` / `good` / `fair`
`segment`	boolean	默认 true
`noBundle`	boolean	只切片段，不生成文档

插件配置项

键	默认	说明
`ffmpegPath`	`''`	留空自动探测
`minShotSeconds`	`1.5`	最短镜头时长
`minScore`	`0.3`	场景分数阈值
`cropBottomPx`	`0`	强制每次裁掉底部这么多像素
`sampleTargetFrames`	`1800`	逐帧分析的目标抽样帧数
`autoSides`	`false`	是否也自动裁左右（默认关，避免误伤画面）
`registerTools`	`true`	是否注册 4 个工具
`registerSkill`	`true`	是否注册技能

工作原理

视频 ──▶ ①探测/裁切 ──▶ ②逐帧统计 ──▶ ③分镜 ──▶ ④逐镜头评估 ──▶ ⑤子分段 ──▶ ⑥导出
         probe          scene 分数序列   聚类      指标+分组        planSegments   工作流包

① 探测与自动裁切。 按固定帧率把全片降采样成 160×90 的灰度帧，逐行统计「是否几乎逐帧不变」和「是否很暗」。底部/顶部那些"又暗又静止"的连续行就是播放器控件条（它不是黑边，是叠在全画幅上的覆盖层，cropdetect 抓不到）。检出后按帧高换算成像素，向外多扩一行吸收抗锯齿过渡。

② 逐帧统计。 对每个采样帧计算亮度、对比度、清晰度（拉普拉斯方差）、饱和度、暖色像素占比，以及与前一个采样帧的逐像素亮度差。运动量按模型帧（1/16 秒）归一化。

③ 分镜。 取全片 scene 分数序列，用「孤立尖峰」判据挑切点——真切点的特征是单帧尖峰后立刻回落，而高速运动造成的是连续多帧高位。再用最短镜头时长把挨得太近的切点合并，只保留变化更剧烈的那个。

④ 逐镜头评估。 汇总运动量、运动覆盖率（画面里有多大比例在动）、闪烁率、清晰度、曝光、时长，加权成「可替换性」评分与判定，并映射到四个工作流分组。

⑤ 子分段。 镜头长于该分组窗口时等分：段数 = max(2, ceil((时长-重叠)/(窗口-重叠)))，每段恰好窗口长，首段锚 0、末段锚结尾，相邻段重叠固定秒数（重叠会随段数略微放大，实际值写在 segments[].overlapWithPrev）。

⑥ 导出。 逐段切割（reencode 帧精确；copy 无损但切点吸附关键帧），写出片段与工作流包。

参数背后的数字（都有出处）

子分段窗口预设

预设	单段上限	最短段	重叠	适用
`cloud`（默认）	15s	3s	1.0s	Wan Animate API / Kling / Viggle / Runway
`opensource`	5s	2s	1.0s	ComfyUI `WanAnimate2ToVideo` / VACE
`tight`	2s	1s	0.5s	身份漂移严重时的保守设置

各工具的单次窗口（选择窗口的依据）

工具	单次窗口	出处
Wan2.2 Animate API	参考视频 2–30s，宽高 200–2048px	阿里云百炼文档
ComfyUI `WanAnimate2ToVideo`	`length=81` 帧 @16fps ≈ 5.06s	ComfyUI 内置节点文档
VACE / Wan2.1	81 帧 @16fps（1.3B 480×832 / 14B 720×1280）	ali-vilab/VACE
Runway Act-Two	3–30s，24fps；官方要求"不得有中断镜头的剪切"	Runway 帮助中心
Kling	3.0 系 3–15s；O1/2.6 3–10s；2.5 Turbo 仅 5s 或 10s	Kling 能力对照表
Viggle	驱动视频 5–15s	Viggle 定价文档
LivePortrait	驱动视频裁成 1:1（512×512 或 256×256）	KwaiVGI/LivePortrait
MimicMotion	72 帧 @576×1024	Tencent/MimicMotion
UniAnimate	32 帧，`context_overlap` 默认 8、漂移时建议 16	ali-vilab/UniAnimate

运动量分档

单位是每个模型帧（1/16 秒）的平均亮度差（0–255 灰度）。用模型帧而不是源帧做分母，是为了让 24fps / 30fps / 60fps 的素材可以互相比较。

分档	阈值	建议策略
静止	`< 1`	取帧 → 换角色 → 重新生成运动（两步法，成功率最高）
轻微运动	`1 – 4`	换脸首选（LivePortrait / LatentSync）
中等运动	`4 – 12`	动作迁移（Wan Animate / VACE）
剧烈运动	`≥ 12`	先切短到 1–2s，做光流稳定化再迁移

拼接规则

重叠区间的两个端点恰好是两侧输出一致性最弱的时刻，所以在重叠中点切换；xfade 用 1.0s（ffmpeg 默认值）；拼接前必须把各段统一到相同分辨率/像素格式/帧率/timebase；用 concat 滤镜时必须显式写 a=1 才会带音轨。

能力边界

这一节是刻意写详细的。工具的价值取决于你能不能信任它的输出，所以这里把不成立的事情也写清楚。

项	实际情况
人脸检测	没有。想判断"脸可不可见"请自己接 YuNet（MIT，可商用）或其它检测器。
镜头尺度	测不出。曾经用运动覆盖率反推"近景/全身"，在一份真实素材上直接翻车：`#10` 是近景却算成 9%、`#11` 是远景全身却算成 23%。这个字段已经删掉，改成中性的「整幅/部分/局部运动」。尺度请对着 `filmstrip.jpg` 目视确认。
暖色/肤色占比	只是画面统计启发式，暖光室内会整体偏高。只能用于相对排序。
裁切精度	条带检测在 160×90 的网格上做，精度约 ±1 个网格行（≈ 帧高的 1/90）。在 1440p 素材上是 ±16px；需要精确值时用 `--crop-bottom` 手动指定。
运动量不变性	基于亮度差，因此淡入淡出、闪白、剧烈打光变化会被读成"运动"。
硬切以外的转场	溶解/擦除会被归到某一侧，可能让镜头边界偏移若干帧。
`--mode copy`	ffmpeg 的 `-c copy` 切点会吸附到最近关键帧，不帧精确，镜头起止可能差几秒（取决于 GOP 长度）。需要精确就用 `--mode reencode`（默认）。

一次真实素材上的表现（2560×1440 @60fps，OBS 录制的 bilibili 播放器画面，61 秒）：

自动裁切    2560x1440 → 2560x1360+0+0（检出底部 80px 控件条）
分镜        20 个镜头，平均 3.054s，中位 2.85s
子分段      31 个可投喂片段（9 个镜头因超长被切分）
评估        16 个判定为可直接用于替换

原始 select='gt(scene,0.25)' 在同一段素材上一次命中 263 个时间点（25.0–28.4s 区间就挤了约 50 个）——这就是为什么必须做聚类后处理。

许可红线

本仓库的代码是 MIT 的，但它推荐的一部分模型不是。 涉及商用请务必读这一节。

✅ 可商用

VACE / Wan2.1 —— Apache-2.0
LivePortrait —— MIT
Champ —— MIT
YuNet（人脸检测，OpenCV Zoo）—— MIT，且能检出 10×10 到 300×300 的人脸

⛔ 仅限非商用研究

insightface / buffalo_l / inswapper_128.onnx / inswapper_128_fp16.onnx / codeformer-v0.1.0.pth
自 2025-11-24 起，官方要求商用联系授权：recognition-oss-pack@insightface.ai
注意 SCRFD 的代码是 MIT，但用的权重（DWPose / buffalo_l 训练数据）标注为 "available for non-commercial research purposes only"，所以权重同样不能商用

⚠️ 另外：涉及真人肖像时，无论用什么模型，都请确认已获得当事人授权；很多云服务的服务条款也明确要求这一点。本工具只做技术前处理，不提供任何法律意见。

常见问题

Q：报错 not a decodable video / 找不到 ffmpeg？ 先跑 node bin/shotkit.mjs probe "<你的视频>" 看探测结果。找不到 ffmpeg 时用 --ffmpeg-path 或设环境变量 AIVIDEO_FFMPEG 指向可执行文件。

Q：镜头切得太碎 / 太少？ 调 --min-score（默认 0.3）。调低切更多，调高合并更多。同时看 --min-shot（默认 1.5 秒）——挨得太近的切点会按分数保留一个。

Q：为什么片段数比镜头数多？ 因为超长镜头被子分段了。想要一个镜头一个文件就加 --no-segment。

Q：裁切把画面内容切掉了一点？ 条带检测有 ±1 个网格行的量化误差。用 --crop-bottom N 精确指定，或者 --no-crop 完全不裁。

Q：--mode copy 切出来的片段时长对不上？ copy 不帧精确，切点会吸附到最近关键帧。换 --mode reencode。

Q：能处理多长的视频？ 分镜与评估是逐帧统计，默认抽样到约 1800 帧，所以长视频不会线性变慢；但切割时长与片段数成正比。几十分钟的片子建议先用 --only 试切几个镜头。

Q：支持哪些格式？ 任何 ffmpeg 能解码的（mp4 / mov / mkv / webm / avi …）。输出统一为 mp4（H.264 + AAC）。

Q：装进 DSH 之后没看到工具？ profile 的 bundle 列表是开机时组合的，装完要重启 DSH。也可以在 DSH 的插件管理器里确认它处于启用状态。

开发与测试

# 1) 语法检查（全部源码）
node --check lib/index.js

# 2) 探测端到端自检
node scripts/smoke-probe.mjs "<任意视频>"

# 3) 宿主契约测试 —— 用假 Cordis ctx 跑真实的 lib/index.js
node scripts/host-load-test.mjs

# 4) 全流程合成素材自测（不需要任何真实素材）
node scripts/make-demo-video.mjs --out demo/demo.mp4
node bin/shotkit.mjs run demo/demo.mp4 --out demo/out --filmstrip

第 3 项值得单独说明：scripts/host-load-test.mjs 会构造一个假的 Cordis ctx，然后加载真实的 lib/index.js，并调用真实的 defineTool()。它能抓到只在宿主里才暴露的契约问题——例如「在 output.schema 里写 required 会在定义期抛错」这类 CLI 测不出来、而"装进 profile 再重启"的反馈回路又太慢的问题。当前 51 项断言全绿。

scripts/ 下还有几个诊断脚本：dump-rowstats.mjs（逐行/逐列时序统计，用于分析覆盖层）、dump-scenes.mjs（导出逐帧 scene 分数）、motion-diag.mjs（判断运动是真实相干运动还是噪声/闪烁）。

贡献

欢迎 issue 和 PR。请先读 CONTRIBUTING.md，里面写了这个项目最看重的两条：零运行时依赖，以及不夸大能力。

许可

本仓库代码可自由使用、修改、分发；但它推荐/对接的第三方模型另有许可，见上面的许可红线。

aivideo-shotkit

简体中文 · English

把一段 AI 生成的视频（或录屏）自动切成「能直接投喂人物替换工具」的片段。 自动识别并裁掉播放器 UI 覆盖层 → 按场景分镜 → 逐镜头量运动量 → 超长镜头再切子段 → 导出带提示词和拼接方案的工作流包。

它解决什么问题

几乎所有人物替换 / 换脸 / 动作迁移模型都是单次调用、单个镜头的工具，而且窗口很窄：

ComfyUI 的 WanAnimate2ToVideo 默认一次只吃 81 帧 @16fps ≈ 5.06 秒；
Kling 3.0 系单次 3–15 秒，Runway Act-Two 3–30 秒，Viggle 5–15 秒；
Runway 官方还明确要求 "No cuts that interrupt the shot"（一个片段里不能有剪切）。

于是一段几十秒的成片没法直接喂进去——你必须先把它切成镜头，再把过长的镜头切成子段，还得让相邻子段之间有重叠好拼回去。

它不做什么

先把丑话说前面，免得你装完才发现不符合预期：

它没有人脸检测器。 不判断画面里有没有人、脸可不可见、是不是近景。运行环境只要 Node + ffmpeg，不下载任何模型。
它不替你做人物替换。 它只产出「可以拿去替换的片段」和配套说明，替换本身由 Wan Animate / VACE / Kling / LivePortrait 等工具完成。
它不自动认人。 不做人脸识别、不区分角色。
它的「暖色/肤色占比」只是画面统计启发式，暖光室内会偏高，不能当作"有没有人"的判断依据，只能用于相对排序。

特性

能力	说明
自动裁掉播放器 UI	逐行时序统计找出「暗 + 逐帧静止」的条带，识别 OBS/录屏来源，给出裁切建议。实测在一份 2560×1440 的 bilibili 录屏上准确检出底部 80px 控件条。
抗闪烁的分镜	不直接用 `select='gt(scene,TH)'`（那样在高动态素材上会把闪烁切成一堆假镜头），而是取全片 scene 分数序列后用「孤立尖峰」判据 + 最短镜头时长聚类。
逐镜头运动量	单位统一成每个模型帧（1/16 秒）的平均亮度差，因此不同源帧率的素材可以直接比。附运动覆盖率、闪烁、清晰度、亮度等指标。
按运动量分组	静止 / 轻微 / 中等 / 剧烈四档，每档给出对应的工作流策略与推荐工具。
超长镜头子分段	按工具的单次窗口预设（15s / 5s / 2s）等分并留重叠，输出 `shot_005_seg02_….mp4`。
工作流包	一次产出 `workflow.json` / `prompts.csv` / `README.md` / `analysis.json` / `clips.json`，含逐片段提示词与拼回整片的命令。
三种用法	DSH 插件（4 个原生工具 + 技能 + 状态面板）、独立 CLI、或直接 `import` 核心模块。
零运行时依赖	核心只用 Node 内置模块（`spawn` + typed array），不装 numpy / opencv / onnxruntime。
不需要 ffprobe	元数据从 `ffmpeg -i` 的 banner 解析，因此只有一个 ffmpeg 也能跑。

安装

前置：ffmpeg

必须有一个能被调用到的 ffmpeg（不要求 ffprobe）。探测顺序：

插件配置 / 参数里的 ffmpegPath
环境变量 AIVIDEO_FFMPEG、FFMPEG_PATH
系统 PATH
常见安装位置（Windows：%LOCALAPPDATA%\oopz\ffmpeg.exe、%APPDATA%\bilibili\ffmpeg\ffmpeg.exe 等）

ffmpeg -version        # 确认可用即可

建议用 4.x 以上的构建。开发时也在 ffmpeg 3.0.1（2016 年构建）上验证过核心路径可用，但老构建缺 scdet 等滤镜，且没有 NVENC。

方式一：装进 DSH（推荐，得到工具 + 技能 + 面板）

# 从 GitHub 安装（包名即目录名）
dsh plugin --profile <你的 profile> add github:loubaji083-rgb/dsh-plugin-aivideo-shotkit

# 或者从本地克隆安装
git clone https://github.com/loubaji083-rgb/dsh-plugin-aivideo-shotkit.git
dsh plugin --profile <你的 profile> add file:/绝对路径/dsh-plugin-aivideo-shotkit

也可以直接在 DSH 的图形插件管理器里安装。装完需要让 profile 重新加载（重启 DSH），因为 profile 的 bundle 列表是开机时组合的。

装好后会得到：

4 个原生工具：aivideo_probe / aivideo_detect_shots / aivideo_analyze / aivideo_split
1 个技能 aivideo-shotkit（模型会在你提到视频切分/人物替换时自动用上）
1 个只读状态面板：「设置 → AI 视频切片」，显示最近一次分析/切割的摘要
1 个只读路由 GET /aivideo-shotkit/state

方式二：只用 CLI（不装 DSH）

git clone https://github.com/loubaji083-rgb/dsh-plugin-aivideo-shotkit.git
cd dsh-plugin-aivideo-shotkit
node bin/shotkit.mjs run "<你的视频>" --out ./out --filmstrip

CLI 不需要安装任何依赖，也不需要 DSH。

方式三：当库用

import { analyzeVideo, exportShots, resolveToolchain } from './lib/core/pipeline.mjs';

const tc = resolveToolchain();
const analysis = await analyzeVideo(tc.ffmpeg, 'input.mp4', { outputDir: './out' });
const result = await exportShots(tc.ffmpeg, 'input.mp4', analysis, { outputDir: './out' });

快速开始

0. 先跑一遍合成演示（30 秒，不碰你的素材）

仓库里带了一个完全合成的演示素材生成器——它现造一段带「假播放器控件条」的视频，正好用来验证整条流水线：

node scripts/make-demo-video.mjs --out demo/demo.mp4
node bin/shotkit.mjs run demo/demo.mp4 --out demo/out --filmstrip

预期结果（实测）：

video 640x388 -> crop {"x":0,"y":0,"width":640,"height":358}  playerUi true  chromeBottomPx 30
scene.max 1   shots 6
  #1 0->3  motion 0.00 static  local  cat still   score 0.61
  #2 3->6  motion 3.91 moderate mixed cat subtle  score 0.86
  #3 6->9  motion 0.00 static  local  cat still   score 0.52
  #4 9->12 motion 2.36 low     mixed cat subtle  score 0.81
  #5 12->15 motion 0.00 static local  cat still   score 0.61
  #6 15->18 motion 3.23 moderate mixed cat subtle score 0.85

6 个场景全部命中在精确的 3.000 / 6.000 / 9.000 / 12.000 / 15.000 秒切点上，底部控件条被自动裁掉。

合成演示素材的分镜缩略图

1. 处理你自己的素材

在 DSH 里（模型会自动按顺序调用）：

先用 aivideo_probe 看看这段视频有没有播放器 UI 覆盖层
再用 aivideo_analyze 分镜并评估
确认后 aivideo_split 切割并生成工作流包

在命令行（一条命令跑完全流程）：

node bin/shotkit.mjs run "<视频路径>" --out ./out --filmstrip

run = analyze + cut。产物见下一节。

2. 按需调整

# 本地开源管线（ComfyUI / VACE），单段上限收到 5s
node bin/shotkit.mjs run "<视频>" --segment-preset opensource

# 无损切割（快，但切点会吸附到最近关键帧）
node bin/shotkit.mjs run "<视频>" --mode copy --no-segment

# 只处理前 5 个镜头，不要缩略图
node bin/shotkit.mjs run "<视频>" --only 1,2,3,4,5

# 素材已经裁好了，别动画幅
node bin/shotkit.mjs run "<视频>" --no-crop

输出物

--out <目录> 下会得到：

out/
├── shot_001_00h00m00s000-00h00m02s183.mp4      每个镜头一个片段
├── shot_005_seg01_00h00m09s133-00h00m12s133.mp4 超长镜头的子段（带重叠）
├── shot_005_seg02_00h00m10s716-00h00m13s716.mp4
├── ...
├── filmstrip.jpg                                分镜缩略图拼版（--filmstrip）
├── .frames/f001.jpg … f020.jpg                  每个镜头的抽帧
├── workflow.json                                完整机器可读的工作流方案
├── prompts.csv                                  逐子段的提示词表（Excel 可开）
├── analysis.json                                逐帧统计与逐镜头指标原始数据
├── clips.json                                   切割清单
└── README.md                                    给人看的工作流说明（含拼接命令）

README.md 是其中最有用的一个，包含：

概览：切出多少镜头、多少可投喂片段、平均镜头长度
每个分组用哪个窗口、推荐哪些工具
逐镜头清单：起止 / 时长 / 分段数 / 分组 / 运动分布 / 判定 / 可替换性 / 运动量 / 运动覆盖
长镜头的子分段表：每段文件、重叠时长、建议拼接点
「拼回整片」的 5 步操作和可复制的 ffmpeg 命令

命令与工具参考

CLI

node bin/shotkit.mjs <命令> [选项]

命令	作用
`probe <视频>`	只探测元数据与画面覆盖层，不写文件
`shots <视频>`	只做分镜检测，返回镜头列表和切点分数
`analyze <视频>`	分镜 + 逐镜头评估 + 分组
`cut <视频>`	只切割（可复用之前的分析结果）
`run <视频>`	`analyze` + `cut`，一条命令跑完

常用选项：

--out DIR            输出目录
--filmstrip          生成分镜缩略图拼版（analysis 命令）
--json               以 JSON 输出（probe/shots/analyze）
--min-shot SEC       最短镜头时长，默认 1.5
--min-score N        场景分数阈值，默认 0.3
--only LIST          只导出指定镜头号，如 1,3,5
--min-verdict V      只导出评分不低于 V 的镜头：excellent|good|fair
--no-crop            不裁掉播放器 UI 覆盖层
--crop-bottom N      手动指定底部裁掉像素数
--segment            把超长镜头再切成可投喂的子片段（默认开启）
--no-segment         关闭子分段：一个镜头一个文件
--segment-preset P   cloud(默认,≤15s) | opensource(≤5s) | tight(≤2s)
--max-segment N      自定义单段上限秒数（覆盖 preset）
--min-segment N      自定义最短段秒数（默认取 preset）
--overlap N          自定义段间重叠秒数（默认取 preset）
--mode MODE          reencode（默认，帧精确）| copy（无损，切点吸附关键帧）
--quality Q          high | balanced（默认）| fast | lossless

DSH 工具

`aivideo_probe`

探测视频的编码/分辨率/帧率/时长/音轨，并检测播放器 UI 覆盖层或黑边，给出建议裁切区域。在对录屏素材做任何切割之前先调用它。

参数	类型	说明
`video`	string 必填	视频文件绝对路径
`ffmpegPath`	string	可选，留空自动探测

`aivideo_detect_shots`

只做分镜，返回镜头列表与切点分数，不做评估、不写文件。

参数	类型	说明
`video`	string 必填	视频文件绝对路径
`ffmpegPath`	string	可选
`minShotSeconds`	number	最短镜头时长，默认 1.5
`minScore`	number	场景分数阈值，默认 0.3
`cropBottom`	number	手动指定底部裁掉像素数
`keepFullFrame`	boolean	为 true 时完全不裁切

`aivideo_analyze`

分镜 + 逐镜头评估 + 分组。可选输出 filmstrip.jpg。

参数在 aivideo_detect_shots 的基础上增加：

参数	类型	说明
`segmentPreset`	string	子分段窗口预设
`maxSegmentSec`	number	自定义单段上限（覆盖 preset）
`overlapSec`	number	自定义段间重叠（覆盖 preset）
`outputDir`	string	写缩略图的目录；不填则不出缩略图

`aivideo_split`

切割视频并生成工作流包。这是唯一会写文件的一步。

参数在 aivideo_analyze 的基础上增加：

参数	类型	说明
`outputDir`	string	输出目录；不填则用「视频同目录/`<文件名>-shotkit-<时间戳>`」
`mode`	string	`reencode`（默认）或 `copy`
`quality`	string	`high` / `balanced` / `fast` / `lossless`
`only`	string	只导出指定镜头号，如 `"1,3,5"`
`minVerdict`	string	只导出评分不低于该档：`excellent` / `good` / `fair`
`segment`	boolean	默认 true
`noBundle`	boolean	只切片段，不生成文档

插件配置项

键	默认	说明
`ffmpegPath`	`''`	留空自动探测
`minShotSeconds`	`1.5`	最短镜头时长
`minScore`	`0.3`	场景分数阈值
`cropBottomPx`	`0`	强制每次裁掉底部这么多像素
`sampleTargetFrames`	`1800`	逐帧分析的目标抽样帧数
`autoSides`	`false`	是否也自动裁左右（默认关，避免误伤画面）
`registerTools`	`true`	是否注册 4 个工具
`registerSkill`	`true`	是否注册技能

工作原理

视频 ──▶ ①探测/裁切 ──▶ ②逐帧统计 ──▶ ③分镜 ──▶ ④逐镜头评估 ──▶ ⑤子分段 ──▶ ⑥导出
         probe          scene 分数序列   聚类      指标+分组        planSegments   工作流包

⑥ 导出。 逐段切割（reencode 帧精确；copy 无损但切点吸附关键帧），写出片段与工作流包。

参数背后的数字（都有出处）

子分段窗口预设

预设	单段上限	最短段	重叠	适用
`cloud`（默认）	15s	3s	1.0s	Wan Animate API / Kling / Viggle / Runway
`opensource`	5s	2s	1.0s	ComfyUI `WanAnimate2ToVideo` / VACE
`tight`	2s	1s	0.5s	身份漂移严重时的保守设置

各工具的单次窗口（选择窗口的依据）

工具	单次窗口	出处
Wan2.2 Animate API	参考视频 2–30s，宽高 200–2048px	阿里云百炼文档
ComfyUI `WanAnimate2ToVideo`	`length=81` 帧 @16fps ≈ 5.06s	ComfyUI 内置节点文档
VACE / Wan2.1	81 帧 @16fps（1.3B 480×832 / 14B 720×1280）	ali-vilab/VACE
Runway Act-Two	3–30s，24fps；官方要求"不得有中断镜头的剪切"	Runway 帮助中心
Kling	3.0 系 3–15s；O1/2.6 3–10s；2.5 Turbo 仅 5s 或 10s	Kling 能力对照表
Viggle	驱动视频 5–15s	Viggle 定价文档
LivePortrait	驱动视频裁成 1:1（512×512 或 256×256）	KwaiVGI/LivePortrait
MimicMotion	72 帧 @576×1024	Tencent/MimicMotion
UniAnimate	32 帧，`context_overlap` 默认 8、漂移时建议 16	ali-vilab/UniAnimate

运动量分档

单位是每个模型帧（1/16 秒）的平均亮度差（0–255 灰度）。用模型帧而不是源帧做分母，是为了让 24fps / 30fps / 60fps 的素材可以互相比较。

分档	阈值	建议策略
静止	`< 1`	取帧 → 换角色 → 重新生成运动（两步法，成功率最高）
轻微运动	`1 – 4`	换脸首选（LivePortrait / LatentSync）
中等运动	`4 – 12`	动作迁移（Wan Animate / VACE）
剧烈运动	`≥ 12`	先切短到 1–2s，做光流稳定化再迁移

拼接规则

能力边界

这一节是刻意写详细的。工具的价值取决于你能不能信任它的输出，所以这里把不成立的事情也写清楚。

项	实际情况
人脸检测	没有。想判断"脸可不可见"请自己接 YuNet（MIT，可商用）或其它检测器。
镜头尺度	测不出。曾经用运动覆盖率反推"近景/全身"，在一份真实素材上直接翻车：`#10` 是近景却算成 9%、`#11` 是远景全身却算成 23%。这个字段已经删掉，改成中性的「整幅/部分/局部运动」。尺度请对着 `filmstrip.jpg` 目视确认。
暖色/肤色占比	只是画面统计启发式，暖光室内会整体偏高。只能用于相对排序。
裁切精度	条带检测在 160×90 的网格上做，精度约 ±1 个网格行（≈ 帧高的 1/90）。在 1440p 素材上是 ±16px；需要精确值时用 `--crop-bottom` 手动指定。
运动量不变性	基于亮度差，因此淡入淡出、闪白、剧烈打光变化会被读成"运动"。
硬切以外的转场	溶解/擦除会被归到某一侧，可能让镜头边界偏移若干帧。
`--mode copy`	ffmpeg 的 `-c copy` 切点会吸附到最近关键帧，不帧精确，镜头起止可能差几秒（取决于 GOP 长度）。需要精确就用 `--mode reencode`（默认）。

一次真实素材上的表现（2560×1440 @60fps，OBS 录制的 bilibili 播放器画面，61 秒）：

自动裁切    2560x1440 → 2560x1360+0+0（检出底部 80px 控件条）
分镜        20 个镜头，平均 3.054s，中位 2.85s
子分段      31 个可投喂片段（9 个镜头因超长被切分）
评估        16 个判定为可直接用于替换

原始 select='gt(scene,0.25)' 在同一段素材上一次命中 263 个时间点（25.0–28.4s 区间就挤了约 50 个）——这就是为什么必须做聚类后处理。

许可红线

本仓库的代码是 MIT 的，但它推荐的一部分模型不是。 涉及商用请务必读这一节。

✅ 可商用

VACE / Wan2.1 —— Apache-2.0
LivePortrait —— MIT
Champ —— MIT
YuNet（人脸检测，OpenCV Zoo）—— MIT，且能检出 10×10 到 300×300 的人脸

⛔ 仅限非商用研究

insightface / buffalo_l / inswapper_128.onnx / inswapper_128_fp16.onnx / codeformer-v0.1.0.pth
自 2025-11-24 起，官方要求商用联系授权：recognition-oss-pack@insightface.ai
注意 SCRFD 的代码是 MIT，但用的权重（DWPose / buffalo_l 训练数据）标注为 "available for non-commercial research purposes only"，所以权重同样不能商用

常见问题

Q：为什么片段数比镜头数多？ 因为超长镜头被子分段了。想要一个镜头一个文件就加 --no-segment。

Q：裁切把画面内容切掉了一点？ 条带检测有 ±1 个网格行的量化误差。用 --crop-bottom N 精确指定，或者 --no-crop 完全不裁。

Q：--mode copy 切出来的片段时长对不上？ copy 不帧精确，切点会吸附到最近关键帧。换 --mode reencode。

Q：支持哪些格式？ 任何 ffmpeg 能解码的（mp4 / mov / mkv / webm / avi …）。输出统一为 mp4（H.264 + AAC）。

Q：装进 DSH 之后没看到工具？ profile 的 bundle 列表是开机时组合的，装完要重启 DSH。也可以在 DSH 的插件管理器里确认它处于启用状态。

开发与测试

# 1) 语法检查（全部源码）
node --check lib/index.js

# 2) 探测端到端自检
node scripts/smoke-probe.mjs "<任意视频>"

# 3) 宿主契约测试 —— 用假 Cordis ctx 跑真实的 lib/index.js
node scripts/host-load-test.mjs

# 4) 全流程合成素材自测（不需要任何真实素材）
node scripts/make-demo-video.mjs --out demo/demo.mp4
node bin/shotkit.mjs run demo/demo.mp4 --out demo/out --filmstrip

贡献

欢迎 issue 和 PR。请先读 CONTRIBUTING.md，里面写了这个项目最看重的两条：零运行时依赖，以及不夸大能力。

许可

本仓库代码可自由使用、修改、分发；但它推荐/对接的第三方模型另有许可，见上面的许可红线。

loubaji083-rgb/dsh-plugin-aivideo-shotkit

aivideo-shotkit

目录

它解决什么问题

它不做什么

特性

安装

前置：ffmpeg

方式一：装进 DSH（推荐，得到工具 + 技能 + 面板）

方式二：只用 CLI（不装 DSH）

方式三：当库用

快速开始

0. 先跑一遍合成演示（30 秒，不碰你的素材）

1. 处理你自己的素材

2. 按需调整

输出物

命令与工具参考

CLI

DSH 工具

aivideo_probe

aivideo_detect_shots

aivideo_analyze

aivideo_split

插件配置项

工作原理

参数背后的数字（都有出处）

子分段窗口预设

各工具的单次窗口（选择窗口的依据）

运动量分档

拼接规则

能力边界

许可红线

常见问题

开发与测试

贡献

许可

Community comments

loubaji083-rgb/dsh-plugin-aivideo-shotkit

aivideo-shotkit

目录

它解决什么问题

它不做什么

特性

安装

前置：ffmpeg

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方式二：只用 CLI（不装 DSH）

方式三：当库用

快速开始

0. 先跑一遍合成演示（30 秒，不碰你的素材）

1. 处理你自己的素材

2. 按需调整

输出物

命令与工具参考

CLI

DSH 工具

aivideo_probe

aivideo_detect_shots

aivideo_analyze

aivideo_split

插件配置项

工作原理

参数背后的数字（都有出处）

子分段窗口预设

各工具的单次窗口（选择窗口的依据）

运动量分档

拼接规则

能力边界

许可红线

常见问题

开发与测试

贡献

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`aivideo_probe`

`aivideo_detect_shots`

`aivideo_analyze`

`aivideo_split`

`aivideo_probe`

`aivideo_detect_shots`

`aivideo_analyze`

`aivideo_split`