可基于Gemini实现视频预告片自动生成，包含四类技术路径：一、用Gemini API识别关键帧与高光时刻；二、结合Whisper语音转录与Gemini文本摘要提取情节节点；三、通过Prompt控制生成多风格剪辑指令驱动FFmpeg合成；四、部署本地代理仅上传元数据以降低调用开销。
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如果您希望基于一段原始视频自动生成精简、吸引人的预告片，则可以借助 Gemini 的视频理解与内容提炼能力，实现关键片段识别与智能剪辑。以下是实现该工具的多种技术路径：
一、使用 Gemini API 提取视频关键帧与高光时刻
该方法依赖 Gemini 的多模态推理能力，将视频逐帧或按时间片段上传，由模型判断画面信息密度、人物活跃度、音频能量变化等维度，输出时间戳标记的高光片段列表。
1、将原始视频按 3 秒间隔切分为图像序列，并为每组帧生成描述性文本提示。
2、调用 gemini-1.5-pro 的视频理解接口，传入视频文件（支持 MP4/MOV 格式，时长不超过 2 小时）及结构化指令：“请识别出包含人物特写、快速动作、字幕出现、背景音乐骤强的时间段，并返回起止时间（精确到秒）。”
3、解析 API 响应中的 JSON 输出，提取所有标注为“高潮”“悬念”“情感峰值”的时间区间。
4、合并相邻且语义连贯的时间段，过滤掉持续时间短于 1.2 秒的孤立片段。
二、结合 Whisper 语音转录与 Gemini 文本摘要生成叙事线索
该方法聚焦视频中的对白与旁白信息，通过语音识别获取文本，再利用 Gemini 的语义压缩能力提炼核心情节脉络，反向定位支撑该脉络的关键视频片段。
1、使用 OpenAI Whisper-large-v3 对原始视频音频轨道进行转录，获得带时间戳的 SRT 文件。
2、将 SRT 内容按语义段落分组（如每 8–12 秒为一组），去除填充词与重复句，保留角色名、动词短语与关键名词。
3、将清洗后的文本块批量提交至 Gemini，提示词为：“请从以下对话片段中提取 5 个最具推进力的情节节点，每个节点需包含发生动作、涉及人物、情绪倾向（紧张/喜悦/悲怆），并标注其原始时间范围。”
4、依据 Gemini 返回的节点时间范围，在视频中截取对应片段，并按情节逻辑顺序排列。
使用AIsa生成图像与视频。仅需一个API密钥即可调用Gemini 3 Pro Image（图像）和Qwen Wan 2.6（视频）。
三、构建基于 Prompt 控制的多风格预告片模板引擎
该方法不依赖固定剪辑规则，而是将 Gemini 视为“创意导演”，根据用户指定的风格关键词（如‘赛博朋克’‘纪录片风’‘青春热血’）动态生成剪辑指令集，驱动 FFmpeg 或 MoviePy 执行合成。
1、接收用户输入的风格描述与目标时长（如“科幻悬疑风格，90 秒”）。
2、向 Gemini 提交复合提示：“你是一个电影预告片策划师。请基于以下视频内容摘要（附摘要文本），生成一份适用于 FFmpeg 的剪辑指令清单：包含 6 个片段的起止时间、建议转场类型（如 dip-to-black、zoom-blur）、推荐 BGM 情绪标签、每片段是否添加动态文字（字体/位置/持续时间）。”
3、解析 Gemini 输出的结构化指令（确保其符合 YAML 格式约束），验证时间戳合法性与总时长偏差（±0.8 秒内）。
4、调用本地 FFmpeg 进程，按指令顺序拼接片段、叠加音效与字幕，导出 MP4 成品。
四、部署轻量级本地代理服务协调多模型调用
该方法规避频繁网络请求与大视频上传开销，通过本地预处理降低 Gemini 调用频次，仅将关键元数据（关键帧哈希、ASR 关键句、镜头切换点）上传分析。
1、在用户设备端运行 Python 后台服务，使用 cv2.VideoCapture 提取视频关键帧（每镜头切换点一张）及对应毫秒级时间戳。
2、对关键帧执行 CLIP 图像编码，计算帧间余弦相似度，识别镜头聚类中心帧；同时运行 VAD（语音活动检测）标记有声片段。
3、将镜头中心帧 Base64 编码 + 对应时间戳 + 有声区段起止列表打包为 JSON，发送至 Gemini API，提示词为：“请从以下镜头描述中选出 8 个最具视觉张力与叙事必要性的组合，优先选择含人脸+手势+环境冲突元素的帧，避免重复构图。”
4、接收 Gemini 返回的优选帧索引列表，回查本地时间戳映射表，生成最终剪辑时间轴。
