原视频复刻
从参考视频拆镜、反推画面与动作，再基于镜头级参考组织重生成。
originalVideoRELENS / AI VIDEO WORKBENCH
把视频生产，组织成一条能回看的工作流。
Relens 是面向短视频生产的 AI 镜头级视频工作台：从素材理解、可编辑分镜，到多模型生成、质量检查与成片导出，都在一个项目里完成。
为信息流素材生产而做，不是通用的提示词玩具。
剪辑里最耗时间的，往往不是剪下去的那一刀。
在千川素材混剪中，真正反复发生的是素材筛选、镜头理解、脚本拆分、画面匹配和批量变体。Relens 从这些环节出发，让模型处理分析、规划与生成，让人保留对目标、镜头和最终交付的判断。
它不是要替代剪辑师，而是把原本散落在多个工具和人工步骤里的视频生产过程，收拢成一条可以检查、修改和继续推进的路径。
不是概念界面，是正在使用的镜头工作台。
这个项目保留每个镜头的原片、首尾帧、AI 锚点与生成视频，让生成结果可以回到具体镜头继续判断。
先看懂素材，再让模型开始工作。
- 01
导入与拆镜
上传视频后，系统拆分镜头并保留原片片段与关键帧。
- 02
分析与分镜
把画面信息转为可编辑的镜头说明、提示词与叙事安排。
- 03
生成与回看
按任务选择已配置的图像、视频或语音能力；结果回到同一镜头工作区。
- 04
导出与检查
合并视频、配音与字幕，并检查时长、黑帧、冻结帧等交付问题。
同一个工作台，三条不同的创作链路。
通用原创短视频
从商品与文案开始，先得到可修改的镜头规划，再生成内容。
originalCopy对话视频
围绕角色、台词和镜头关系编排视频，并支持旁白或对白的语音生成。
dialogue一条 15.87 秒服装素材，如何被重新组织为可交付的 AI 成片。
这是 Relens 原视频复刻链路的一次真实验证：先检测 10 个原始片段，再按动作与语义合并为 3 个镜头；其中 2 个符合当前参考视频路径的时长条件并完成生成，最终合成为 14.38 秒输出。
10 → 3原始片段 → 可执行镜头
2 / 2实际生成 / 通过检查
0 / 0黑帧 / 冻结帧
导入
视频拆镜，保留原片信息与关键帧。
反推
识别人物、服装、背景、构图与动作，为镜头整理可执行描述。
生成
基于参考视频路径生成主镜头，输出统一为 768 × 1024。
检查
检查时长漂移、黑帧、冻结帧与音轨，再合并导出。
检查项镜头 01镜头 02
输出时长6.38 秒8.00 秒
时长漂移1.75%2.79%
黑帧 / 冻结帧0 / 00 / 0
输出规格768 × 1024768 × 1024
我做的不只是一条成片，而是让它能被稳定地生产出来。
- 从千川素材混剪的实际环节中提炼问题与工作流。
- 设计素材理解、分镜编辑、生成、导出之间的产品路径。
- 组织多类 Provider 的模型能力，使不同任务能在同一工作台完成。
- 跑通真实视频生成，检查结果，并把问题修进工程与回归测试。
当前状态
Relens 是正在迭代的本地视频生产原型，核心链路已经完成真实 Provider 调用与媒体产物验证。针对本案例的传输修复与回归运行中，601 项测试通过；它仍不是一个成熟商业 SaaS，模型兼容性和批量生产能力会继续完善。
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