别再只收藏了!这个 AI 工具,能把参考视频拆成分镜、提示词和制作方案

刷到一条产品短片，画面舒服，节奏利落，想给自己的产品也做一条。

收藏，回看，截图。

真要动手时，问题来了：灯怎么打？镜头怎么接？这段是实拍，还是 AI 生成？那个文字动画又该用什么做？

视频看懂了，制作方法还没弄明白。

GitHub 上的 rea-video，解决的就是这个问题。

给它一条参考视频，它会逐镜头分析画面、剪辑、字幕和声音，再整理对应的重做方案。对于经常研究同行视频、产品广告和 AI 短片的人，这比多存一个参考链接更有用。

想象一下，你准备给一款杯子拍广告。参考片里有产品特写、手持展示、液体飞溅，还有几段文字动画。

你最需要知道的，大概是这些：

• 哪些镜头自己拿手机就能拍？
• 哪些画面适合交给 AI？
• 需要提前准备哪些图片和素材？
• 哪些镜头可以放在一起做？

rea-video 的价值，就在于把这些问题往制作层面拆。

面对实拍镜头，它会尝试给出场景、机位、景别和布光建议；面对 AI 镜头，会提供提示词和参考图需求；遇到界面或文字动效，则给出用代码重建的思路。

同一条视频里的不同画面，可以分别找到适合的制作办法。

项目里的一个公开案例很直观：一组榨汁杯视频，包含手机实拍原片，以及换了产品的 AI 重做版本。

分析实拍原片时，报告给出的组织方式是一个场景、两个机位。分析 AI 版本时，报告建议把八个镜头合并成三组生成任务，并提供对应提示词。

这里的“三组”是报告给出的制作建议，生成效果还需要实际验证。可以先按这个思路安排任务：先弄清楚镜头之间的关系，再决定拍几次、生成几次。

原片与 AI 复刻版的镜头对照。图源：rea-video 公开案例^[1]。

对单人创作者来说，这正是容易卡住的地方。参考视频看起来只有十几秒，真到准备素材时，才发现自己连任务清单都没列清楚。

按照项目文档，输出包括逐镜头报告、分镜拼图、每镜首尾帧，以及字幕和包装层文件。你可以打开 HTML 报告，对着原片检查分析结果，再决定哪些建议值得采用。

一条片子混用了几种技术，也可以分开看。

项目还有一条 19 秒、10 个镜头的混合片案例：AI 人物对话、代码界面、真实录屏和截图交错出现。报告建议把同一场景中的五个对话镜头合并生成，再把界面穿插回去；界面部分用一个 Remotion 工程组织。

色条记录每个镜头的制作方式、判断把握程度和时间。图源：混合片案例报告^[2]。

再看产品宣传片，制作路线又变了。

另一个公开案例是一条 70 秒、12 个镜头的宣传片。报告把其中 83% 的内容归为代码动效、12% 归为录屏，另有静图推拉镜头，建议用 Remotion 工程重建。遇到这类画面，就可以先评估代码与素材的组合方式。

宣传片里的不同镜头，对应不同制作方式。图源：产品宣传片案例报告^[3]。

如果你本来就在用 Codex 或 Claude Code，上手路径也比较直接。项目建议准备 Python 3.10 及以上版本和 ffmpeg，再把仓库地址与本地视频路径交给助手：

安装 https://github.com/JuneYaooo/rea-video，然后拆解这条视频：/path/to/video.mp4

想让结果更贴近自己的需求，可以加上一段要求：

我准备给自己的产品制作一条类似的视频。请逐镜头拆解参考片，重点告诉我：需要准备什么素材，哪些适合实拍，哪些适合 AI 生成，哪些可以用代码制作。最后按单人执行的条件，整理制作顺序。判断不确定的地方请单独标出来。

这段要求的重点，是把“分析一下视频”，变成“帮我安排接下来怎么做”。

当然，它能提供制作方案，成片仍需要你继续完成。

实拍素材要自己拍，AI 镜头需要另行生成，代码动效也需要继续编写和渲染。项目提供了后续制作路线，但不能把一份拆解报告等同于一条已经做好的视频。

项目也展示了联动 cheap-claude-video 完成换元素复刻的效果，这属于接入后续生成工具的流程，需要与拆解报告本身区分。

判断准确性也要自己把关。项目案例记录过，平台压缩可能让实拍镜头被误判成 AI；配乐究竟来自曲库还是 AI 生成，目前也难以可靠识别。本地取证可以不调用外部多模态模型，接入看图或视频生成服务则要另算费用。

第一次使用，建议这样试：

拿一条你自己拍过的视频，让它反过来拆。

你知道原片用了几个机位、哪些地方加了字幕、哪些画面经过处理，很容易判断它分析得有没有道理。

如果报告能帮你补齐素材清单、理清镜头关系、找到可执行的制作办法，再拿它去研究下一条参考片。

下次刷到想学的视频，除了点收藏，也可以试着把它变成一份开工清单。

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