rea-video Faoliyat yuritmoqda

rea-video AI Agentlar uchun maxsus ishlab chiqilgan ochiq kodli AI video teskari muhandislik vositasidir. rea-video har bir kadr bo‘yicha tasvir real suratga olinganmi, AI tomonidan yaratilganmi yoki kod orqali yaratilgan animatsiyami, deb aniqlaydi; kamera joylashuvi va yoritish, subtitr uslubi, montaj ritmi hamda audio tarkibini ajratib ko‘rsatadi, kadrma-kadr hisobot va qayta yaratish rejasini taqdim etadi. Shuningdek, kadrlar uchun promptlarni teskari ishlab chiqib, qayta yaratish vositalari yordamida mahsulot yoki qahramonlarni almashtirib, yangi video yaratish imkonini beradi. Mahalliy ishlash uchun ffmpeg va Python 3.10+ kerak; vizual model ulanganda aniqlik oshadi.

Video turini aniqlash: har bir kadrdagi tasvir haqiqiy inson suratga olishi, AI generatsiyasi, 3D render, kodli animatsiya yoki ekran yozuvi ekanini aniqlaydi; aralash montajni qismlarga ajratib, qayta tuzadi.
Ishlab chiqarish usulini tahlil qilish: kamera joylashuvi va yoritish rejasi, kamera harakati, rang sozlamalarini chiqaradi yoki har bir AI kadri uchun promptlar va kerakli referens materiallarni teskari ishlab chiqadi.
Subtitr va dekorativ elementlarni ajratib olish: har bir subtitr satrining boshlanish va tugash vaqti, rangi, konturi va kirish animatsiyasini ko‘rsatadi, SRT/ASS formatida eksport qiladi; stikerlar, emojilar va kadr ichidagi kadrlarning joylashuvi hamda ekranda turish vaqtini aniqlaydi.
Montaj va audioni tahlil qilish: kesish nuqtalari, montaj ritmi va uning musiqa zarblari bilan bog‘liqligini belgilaydi; inson ovozi yoki AI dublyaji, AI yoki musiqa kutubxonasidagi trek, shuningdek BPM va ovoz effektlari tushadigan nuqtalarni aniqlaydi.
Qayta yaratish rejasini tuzish: kadrlarni maqsadli video modelining imkoniyatlariga ko‘ra ommaviy generatsiya rejasiga ajratadi, real suratga olish, generatsiya va kod yozish talab qilinadigan qismlarni farqlaydi hamda har bir kadr skrinshotlari mavjud HTML hisobotini chiqaradi.

WeChat’da kuzatib boring va “开源” deb javob yuboring, AI ochiq kodli loyihalar guruhiga qo‘shiling
Kadrlarni ajratish: avval videodagi kadr chegaralarini aniqlaydi va ularni haqiqiy vaqt belgilariga ko‘ra ajratadi (o‘zgaruvchan kadr tezligidagi videolarda kesish nuqtalari haqiqiy kadr vaqtiga moslanadi), shu bilan birga audio trekni inson ovozi, musiqa va ovoz effektlari kabi uchta trekka ajratadi. Bu keyingi tur bo‘yicha dalil to‘plash uchun asos yaratadi.
Multimodal dalillarni to‘plash: miqdoriy darajada kadr ritmi, sensor shovqini va butun tasvir yagona tekislik sifatida harakat qilayotgan-qilmayotganini o‘lchaydi, shuningdek metadata ichidagi AIGC teglarini tekshiradi; vizual darajada model qo‘l, matn va fizik mantiqni tekshiradi; eshitish darajasida BPM va tonallikni tahlil qilib, kuylash bilan gapirishni farqlaydi.
Dalillar ustuvorligi bo‘yicha qaror: “shunga o‘xshaydi” degan model sezgisidan ustun bo‘lgan qat’iy dalillarga tayanadi. Ikki turdagi xulosa qarama-qarshi bo‘lsa, uni shubhali deb belgilaydi va Agent’ga vizual qayta tekshirish uchun topshiradi, shu orqali noto‘g‘ri aniqlash darajasini imkon qadar kamaytiradi.
Model imkoniyatlariga ko‘ra qayta yaratishni rejalashtirish: video, tasvir va audio modellarining imkoniyatlar jadvali ichiga o‘rnatilgan. Unga asoslanib, kadrlarni generatsiya sonini eng kam qiladigan rejaga ommaviy tarzda ajratadi va muayyan qismni video modelida yaratish yoki LLM orqali Blender/Three.js/Remotion kodi yozib qayta qurish kerakligini belgilaydi.
Agent boshqaruvidagi arxitektura: loyiha CLI va Skill shaklida Claude Code, Codex kabi Agentlar tomonidan chaqiriladi. U video modelisiz ham ishlashi mumkin; Gemini yoki 豆包 ulanganda har bir kadr uchun promptlarni avtomatik ravishda teskari ishlab chiqadi, aniqlik va avtomatlashtirish darajasi bir vaqtda oshadi.

Muhitni tayyorlash: kompyuterga ffmpeg va Python 3.10+ ni o‘rnating.
Agentni tanlash: Claude Code, Codex yoki buyruqlarni bajara oladigan istalgan AI Agent’dan foydalaning.
Loyihani o‘rnatish: Agent’ga “安装 https://github.com/JuneYaooo/rea-video” deb ayting, o‘rnatish avtomatik bajariladi.
Tahlilni boshlash: Agent’ga “这条视频 /path/to/video.mp4 ni tahlil qil” deb ayting, u butun jarayonni ishga tushiradi.
Vizual modelni ulash: Agent’ga Gemini yoki 豆包 API manzili va Key’ini taqdim eting; kadrma-kadr aniqlik oshadi va promptlarni teskari ishlab chiqish mumkin bo‘ladi. Ulanmasa, Agent tasvirni bevosita ko‘rib, shubhali kadrlarni tekshiradi.
Natijalarni ko‘rish: bir jumlalik xulosa, “real suratga olish/generatsiya/kod yozish” bo‘yicha uch turga ajratilgan qayta yaratish rejasi hamda kadr skrinshotlari va audio tahlilini o‘z ichiga olgan report.html fayli olinadi.
Qayta yaratishni davom ettirish: hisobotni cheap-claude-video yoki Hypit kabi vositalarga berib, retsept asosida elementlari almashtirilgan yangi versiyani yarating.

Keng qamrov: real inson suratga olishi, AI generatsiyasi, 3D animatsiya, kodli animatsiya, ekran yozuvi va aralash montajni tahlil qiladi; aralash videolarning har bir qismini alohida tekshiradi.
Dalillarga asoslangan: kadr ritmi, sensor shovqini va AIGC metadata kabi qat’iy dalillarni model sezgisidan ustun qo‘yadi, qarama-qarshi holatlarni Agent’ga qayta tekshirtiradi. Rasmiy ichki sinovlarda asl videolar bo‘yicha aniqlik taxminan 99% ni tashkil etgan.
Natija darhol qo‘llanadigan retsept: xulosa bilan birga kamera va yoritish ro‘yxati, teskari ishlab chiqilgan promptlar hamda model imkoniyatlariga ko‘ra ommaviy tashkil etilgan qayta yaratish rejasini beradi.
Juda yuqori tafsilot darajasi: subtitrlarning boshlanishi, tugashi va uslubi, stikerlar joylashuvi, kesish nuqtalari va musiqa zarblari o‘rtasidagi bog‘liqlik, inson ovozi yoki AI dublyaji hamda BPM to‘liq miqdoriy tahlil qilinadi.
Agentlar uchun tabiiy: CLI+Skill shaklida Claude Code, Codex kabi Agentlarga ulanadi; bitta buyruq bilan muhitni o‘rnatib, butun jarayonni ishga tushiradi, foydalanish chegarasi juda past.

GitHub repozitoriysi: https://github.com/JuneYaooo/rea-video

Elektron tijorat videolarini qayta yaratish: ommabop savdo videolarining kamera joylashuvi, kadrlar ketma-ketligi va subtitr ritmini tahlil qilib, o‘z mahsulotingizni qo‘ygan holda shu uslubdagi videolarni ommaviy yarating.
MCN raqobatchilarini o‘rganish: raqobatchi videolarining tarkibini kadrma-kadr tahlil qiling (real suratga olish ulushi, AI generatsiyasi qismlari, kodli animatsiya) va ularning ishlab chiqarish xarajati hamda jarayonini aniqlang.
AI qisqa filmlarini yaratishni tezlashtirish: yoqqan AI qisqa filmlaridagi har bir kadr uchun prompt va generatsiya parametrlarini teskari ishlab chiqib, mustaqil izlanish va xatolar bilan bog‘liq xarajatlarni kamaytiring.
Aralash kontentni tahlil qilish: “real inson+AI qahramon+ekran yozuvi” kabi aralash videolarning har bir qismini ishlab chiqarish usuli bo‘yicha aniqlang va original vaqt chizig‘i asosida o‘z versiyangizni qayta tuzing.
Ilmiy-ommabop va animatsion videolarni taqlid qilish: 3D ilmiy-ommabop hamda kodli animatsiya videolarini Blender/Remotion’da qayta qurish g‘oyalariga aylantirib, o‘xshash effektlarni kamroq xarajat bilan yarating.