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场景介绍

基于原有生成视频进行进一步调整和优化。

方案

首先,我们有一个原始视频 推荐使用 CogVideoX 生成视频 案例用的视频:

第一步、使用 GLM-4V-Plus

注意必须要用英文提问,后续多轮对话也是。 代码示例:
模型输出:

第二步、鹦鹉的颜色太暗了

鹦鹉的颜色太暗了和 GLM-4V-Plus 说换个颜色吧。 代码示例:
模型输出:

第三步、Magic!修改视频

用 GLM-4V-Plus 模型输出作为 prompt 给 CogVideoX 生成视频 代码示例:

第四步、还不够?背景不好看

更换颜色太简单,让 GLM-4V-Plus 把背景换成森林 代码示例:
模型输出:

第五步、言出法随!

再次用 CogVideoX 生成视频,代码示同上。 生成视频: 恭喜您,您得到一个 Prompt 修改视频的模型。当然,还有一些使用限制:
  • 比如只能用英文来进行修改,是由于用中文指令会被 GLM-4V-Plus 模型拒绝。
  • 又比如,该方法修改具体的、准确的视频元素效果较好,而修改模糊或者抽象的元素,视频一致性就不理想。

方案亮点

  • 高效处理,大幅缩短制作周期
  • 降低创作门槛,实现 “零经验” 制作
  • 精准优化,提升内容质量
  • 个性化与场景适配
  • 支持复杂场景与创意拓展