實現電商爆款視頻復刻：用 Gemini 視頻理解 + Sora 2 一鍵生成同款

作者注：完整教程：使用 Gemini 視頻理解 API 反推爆款視頻提示詞，再用 Sora 2 生成同款新視頻，一站式完成電商視頻復刻工作流

看到競品的爆款視頻卻不知道如何復刻是電商運營的常見痛點。本文將介紹 視頻理解 + AI 視頻生成 的完整工作流，幫助你快速掌握爆款視頻復刻的實戰技巧。

核心價值：讀完本文，你將學會使用 Gemini 視頻理解反推任意視頻的提示詞，並用 Sora 2 生成風格相同的新視頻。

視頻理解爆款復刻 核心要點

視頻理解爆款復刻 重點詳解

視頻理解（Video Understanding）是多模態 AI 的核心能力之一。Gemini 系列模型可以同時處理視頻的音頻流和視覺幀，以每秒 1 幀的採樣率提取畫面信息，並結合音軌內容進行綜合分析。這意味着 AI 不僅能「看懂」視頻裏有什麼，還能理解鏡頭語言、光影風格、剪輯節奏等專業要素。

反向提示詞工程（Reverse Prompt Engineering）是將視頻理解能力應用於內容創作的關鍵技術。通過精心設計的分析提示詞，AI 可以從一段視頻中提取出：鏡頭構圖、相機運動、光照風格、色彩調性、主體動作、背景音樂特徵等信息，並將這些元素重新組織爲可用於 Sora 2 的生成提示詞。

視頻理解爆款復刻 完整工作流

第一步：上傳爆款視頻

支持多種視頻輸入方式：

第二步：視頻理解分析

使用 Gemini 視頻理解模型分析視頻內容，提取關鍵創作元素：

import requests
import base64

# 配置 API
api_key = "YOUR_API_KEY"
base_url = "https://vip.apiyi.com/v1"

# 讀取視頻文件
with open（"viral_video.mp4"， "rb"） as f:
    video_base64 = base64.b64encode（f.read（））.decode（）

# 視頻理解分析
response = requests.post（
    f"{base_url}/chat/completions"，
    headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"}，
    json={
        "model": "gemini-2.5-pro-preview"，
        "messages": [{
            "role": "user"，
            "content": [
                {"type": "video"， "video": video_base64}，
                {"type": "text"， "text": """分析這個視頻，提取以下創作元素：
1. 鏡頭構圖和畫面比例
2. 相機運動（推拉搖移、固定等）
3. 光照風格和色彩調性
4. 主體動作和節奏
5. 背景環境描述
6. 整體視覺風格關鍵詞

請將分析結果整理爲可用於 Sora 2 的英文提示詞格式。"""}
            ]
        }]
    }
）
print（response.json（）["choices"][0]["message"]["content"]）

第三步：生成結構化提示詞

視頻理解返回的分析結果示例：

Camera: Slow push-in， centered composition， shallow depth of field
Lighting: Soft diffused studio lighting， warm color temperature （3200K）
Subject: Premium leather handbag rotating on white marble pedestal
Movement: 360-degree rotation over 8 seconds， smooth and elegant
Style: Luxury commercial aesthetic， minimalist background
Color: Warm tones， high contrast， subtle vignette

Sora 2 Prompt:
"A premium leather handbag slowly rotating 360 degrees on a white marble
pedestal， soft diffused studio lighting with warm color temperature，
shallow depth of field， luxury commercial aesthetic， centered composition，
smooth cinematic movement， minimalist white background， high-end product
showcase style"

第四步：Sora 2 生成同款視頻

將提取的提示詞輸入 Sora 2 生成新視頻：

# 使用提取的提示詞生成新視頻
sora_response = requests.post（
    f"{base_url}/videos/generations"，
    headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"}，
    json={
        "model": "sora-2"，
        "prompt": extracted_prompt，  # 上一步提取的提示詞
        "aspect_ratio": "9:16"，
        "duration": 10
    }
）
print（sora_response.json（））

建議：通過 API易 apiyi.com 可以同時調用 Gemini 視頻理解和 Sora 2 視頻生成 API，一站式完成整個工作流，無需分別對接多個平臺。

視頻理解爆款復刻 快速上手

極簡示例

以下是完整的爆款視頻復刻代碼，一鍵運行：

import requests
import base64

api_key = "YOUR_API_KEY"
base_url = "https://vip.apiyi.com/v1"

def clone_viral_video（video_path: str） -> dict:
    """一鍵復刻爆款視頻"""
    # 1. 讀取視頻
    with open（video_path， "rb"） as f:
        video_b64 = base64.b64encode（f.read（））.decode（）

    # 2. Gemini 視頻理解
    analysis = requests.post（
        f"{base_url}/chat/completions"，
        headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"}，
        json={
            "model": "gemini-2.5-pro-preview"，
            "messages": [{"role": "user"， "content": [
                {"type": "video"， "video": video_b64}，
                {"type": "text"， "text": "Analyze and generate Sora 2 prompt"}
            ]}]
        }
    ）.json（）

    prompt = analysis["choices"][0]["message"]["content"]

    # 3. Sora 2 生成新視頻
    result = requests.post（
        f"{base_url}/videos/generations"，
        headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"}，
        json={"model": "sora-2"， "prompt": prompt}
    ）.json（）

    return {"prompt": prompt， "video": result}

# 使用
result = clone_viral_video（"competitor_video.mp4"）

import requests
import base64
import time
from typing import Optional， List
from pathlib import Path

class ViralVideoCloner:
    """爆款視頻復刻工具類"""

    def __init__（self， api_key: str）:
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://vip.apiyi.com/v1"
        self.headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}

    def analyze_video（self， video_path: str） -> str:
        """使用 Gemini 分析視頻，提取提示詞"""
        with open（video_path， "rb"） as f:
            video_b64 = base64.b64encode（f.read（））.decode（）

        analysis_prompt = """Analyze this video and extract creative elements:
        1. Camera movement and composition
        2. Lighting style and color grading
        3. Subject action and pacing
        4. Background and environment
        5. Overall visual style

        Generate a detailed Sora 2 prompt in English that can recreate
        a similar video with different products."""

        response = requests.post（
            f"{self.base_url}/chat/completions"，
            headers=self.headers，
            json={
                "model": "gemini-2.5-pro-preview"，
                "messages": [{
                    "role": "user"，
                    "content": [
                        {"type": "video"， "video": video_b64}，
                        {"type": "text"， "text": analysis_prompt}
                    ]
                }]
            }
        ）

        return response.json（）["choices"][0]["message"]["content"]

    def generate_video（
        self，
        prompt: str，
        aspect_ratio: str = "9:16"，
        duration: int = 10
    ） -> dict:
        """使用 Sora 2 生成新視頻"""
        response = requests.post（
            f"{self.base_url}/videos/generations"，
            headers=self.headers，
            json={
                "model": "sora-2"，
                "prompt": prompt，
                "aspect_ratio": aspect_ratio，
                "duration": duration
            }
        ）
        return response.json（）

    def clone（
        self，
        video_path: str，
        custom_subject: Optional[str] = None
    ） -> dict:
        """完整的視頻復刻流程"""
        # 分析原視頻
        base_prompt = self.analyze_video（video_path）

        # 如果指定了自定義主體，替換提示詞中的主體描述
        if custom_subject:
            base_prompt = self._replace_subject（base_prompt， custom_subject）

        # 生成新視頻
        result = self.generate_video（base_prompt）

        return {
            "original_video": video_path，
            "extracted_prompt": base_prompt，
            "generated_video": result
        }

    def batch_clone（self， video_paths: List[str]） -> List[dict]:
        """批量復刻多個視頻"""
        results = []
        for path in video_paths:
            result = self.clone（path）
            results.append（result）
            time.sleep（2）  # 避免頻率限制
        return results

    def _replace_subject（self， prompt: str， new_subject: str） -> str:
        """替換提示詞中的主體"""
        # 簡化處理，實際可用更復雜的NLP方法
        return f"{new_subject}， {prompt}"

# 使用示例
cloner = ViralVideoCloner（"YOUR_API_KEY"）
result = cloner.clone（
    "competitor_bestseller.mp4"，
    custom_subject="my product: wireless earbuds in charging case"
）
print（result["extracted_prompt"]）

建議：通過 API易 apiyi.com 獲取 Gemini 和 Sora 2 的 API 額度，平臺統一管理多模型調用，簡化開發流程。

視頻理解爆款復刻 模型對比

<！– 標題 –> 視頻理解模型能力對比 選擇最適合的模型進行爆款視頻分析

<！– 表頭 –> 模型 視頻理解能力 最大時長 適用場景 推薦度

<！– Gemini 2.5 Pro – 推薦 –> Gemini 2.5 Pro

視覺 + 音頻雙流 1 FPS 採樣，細粒度分析

~6 小時

長視頻深度分析 複雜場景理解

⭐⭐⭐⭐⭐

<！– 推薦標籤 –> 推薦

<！– Gemini 2.5 Flash –> Gemini 2.5 Flash

快速視覺分析 輕量級處理

~1 小時

短視頻快速處理 批量任務

⭐⭐⭐⭐

<！– GPT-4o –> GPT-4o OpenAI

視覺幀分析 基礎視覺理解

較短

簡單場景理解 靜態分析爲主

⭐⭐⭐

<！– 底部說明 –> 💡 推薦組合：Gemini 2.5 Pro 視頻理解 + Sora 2 視頻生成 通過 API易 apiyi.com 一站式調用，無需分別對接多個平臺

爲什麼推薦 Gemini 做視頻理解？

Gemini 2.5 系列在視頻理解基準測試中達到業界領先水平：

• 雙流處理：同時分析視覺幀和音頻軌道，理解更全面
• 超長上下文：200 萬 Token 上下文支持處理 6 小時視頻
• 細粒度控制：支持自定義採樣率和分辨率參數
• 時間戳定位：可精確到 MM:SS 格式引用視頻特定位置

選擇建議：推薦使用 Gemini 2.5 Pro 進行視頻分析，通過 API易 apiyi.com 可以便捷調用。

視頻理解爆款復刻 應用場景

適合以下電商場景使用：

• 競品分析：分析競爭對手的爆款視頻，提取成功要素
• 風格遷移：將熱門視頻風格應用到自己的產品上
• 批量生產：用同一風格模板快速生成多個產品視頻
• A/B 測試：生成多個風格變體進行投放測試

常見問題

總結

視頻理解爆款復刻的核心要點：

1. 視頻理解是關鍵：Gemini 的多模態能力可以精準提取視頻的創作元素
2. 提示詞工程自動化：AI 自動將視覺分析轉換爲可用的生成提示詞
3. 一站式工作流：Gemini + Sora 2 統一 API 調用，簡化開發流程

掌握這套工作流，電商運營可以快速復刻行業爆款視頻風格，大幅降低視頻創作的試錯成本。

推薦通過 API易 apiyi.com 快速驗證效果，平臺同時提供 Gemini 視頻理解和 Sora 2 視頻生成 API，一站式完成整個復刻流程。

📚 參考資料

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1. Gemini 視頻理解官方文檔：詳細的 API 參數和使用方法

   • 鏈接：ai.google.dev/gemini-api/docs/video-understanding
   • 說明：官方權威文檔，瞭解視頻理解的完整能力

2. Sora 2 提示詞指南：OpenAI 官方的提示詞最佳實踐

   • 鏈接：cookbook.openai.com/examples/sora/sora2_prompting_guide
   • 說明：學習如何編寫高質量的視頻生成提示詞

3. 反向提示詞工程指南：視頻到提示詞的技術詳解

   • 鏈接：skywork.ai/skypage/en/Video-to-Prompt-A-Hands-On-Guide
   • 說明：深入理解 Video-to-Prompt 的工作原理

作者：技術團隊
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