待验证50% 置信事实精确时间
视频生成的底层通常涉及文本理解、分镜规划（LLM调用）、逐帧图像生成（扩散模型）、帧序列合成（视频编码）等多个模型的链式调用
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/21
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相关事实
已验证Ingredients to Video模式将输入图片作为通用视觉参考，AI有更大创作空间；Frames to Video模式将图片理解为视频的起始帧和结束帧，采用关键帧插值思路79% 相似待验证该短视频自动生成工作流的完整链路为：主题输入→文案生成→文案清洗→配音生成→时间线获取→分镜提词→图片/视频生成→剪映打包78% 相似待验证当前短剧Agent的分镜生成通常依赖经过影视行业数据微调的专用LLM，将文学描述映射为摄影机位指令再传递给视频生成模块78% 相似待验证万象视频生成模型支持文本生成视频（Text-to-Video）和图像生成视频（Image-to-Video）两种生成模式78% 相似待验证当前主流的文生视频模型普遍基于扩散模型架构，通过在时间维度上扩展图像生成能力来产生连贯的视频帧序列76% 相似
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