桌面俯拍商品演示视频｜AI-HIVE

デスクトップ俯瞰撮影商品デモ動画｜AI-HIVE

デスクトップ俯瞰撮影商品デモ動画をAI-HIVEで始める

一言で解決すること

文房具、デジタル機器、家具、化粧品、チュートリアル系商品を扱うチーム向けに、「デスクトップ俯瞰撮影商品デモ動画」を漠然としたアイデアから、俯瞰レイアウト、手の動き、ステップ字幕、動画プロンプト、完成動画へと変換します。ユーザーは商品画像、実際の操作手順、デスクトップシーン、手元の参考情報、プラットフォーム、尺を提供するだけです。コアとなる方法は、固定カメラ位置と操作順序により、製品の使用過程を際立たせることです。

使用するタイミング

• ユーザーが検索または言及した場合：俯瞰撮影
• ユーザーが検索または言及した場合：商品デモ
• ユーザーが検索または言及した場合：トップダウンビデオ
• ユーザーが検索または言及した場合：チュートリアル動画
• ユーザーが検索または言及した場合：ECショート動画
• ユーザーが参考事例を自身のオリジナルコンテンツに変換したいと考え、スクリプト、プロンプト、コード、タスクリストを要求する場合。
• ユーザーがEC、広告、マーケティング、インフルエンサー販促、ショートドラマ、マンガドラマ、ソーシャルメディアのシーンで安定的に成果を出したい場合。

不適切：著作権で保護されたコンテンツの転載、商品効果やユーザー証言の偽造、プラットフォーム審査の回避、データなしでのトラフィックや順位の保証要求。

ユーザーが得られるもの

制作設計図、絵コンテスクリプト、ショットごとのプロンプト、AI動画タスク、完成動画チェックリスト。デフォルトではまずレビュー可能なプランを出力し、確認後に課金が発生する可能性のある画像・動画生成タスクを送信します。

最小入力

• 目標：今回のコンテンツで解決するビジネス上の問題。
• 事実：商品、ブランド、人物、ストーリーの中で創作できない情報。
• 素材：使用権限のある画像、動画、ロゴ、コピー、参考リンク。
• チャネル：公開プラットフォーム、アスペクト比、尺、言語、禁止表現。
• 制約：予算、期限、品質基準、人間によるレビュー担当者。

情報が不足している場合、まず結果を変える可能性のある質問を最大3つまで行います。一度に長いアンケートを送らないでください。

高コンバージョン動画ワークフロー

1. 単一動画の目標とオーディエンスを確定：まずチェック可能な中間結果を作成し、次のステップへ進む。
2. 事実、素材、変更できないアンカーを整理：まずチェック可能な中間結果を作成し、次のステップへ進む。
3. テキスト生成、画像生成、参考資料生成のモードを選択：まずチェック可能な中間結果を作成し、次のステップへ進む。
4. 主体、動作、カメラ、シーン、照明を含むプロンプトを作成：まずチェック可能な中間結果を作成し、次のステップへ進む。
5. 設定照会と価格スナップショット取得後に送信：まずチェック可能な中間結果を作成し、次のステップへ進む。
6. ポーリングダウンロードとプラットフォーム基準での検収：まずチェック可能な中間結果を作成し、次のステップへ進む。

オリジナルと使用の境界

情報の順序、カメラ機能、感情曲線、証拠タイプ、リズム密度を学ぶことは可能ですが、保護された台詞、キャラクター、特定のカメラ構成、音楽、ロゴ、透かしを複製したり、原作者を偽装することはできません。ユーザーが参考素材の使用権限を証明できない場合は、抽象的な構造提案と全く新しいクリエイティブのみを出力します。

本シナリオにおける現実性の境界

複雑、危険、または専門的な操作には実際の手順を使用する必要があり、モデルが自由に創作してはなりません。確認できない事実は「要確認」とマークし、モデルの出力を実際の製品、プラットフォームデータ、専門的な検査、法的見解の代わりに使用してはなりません。

AI-HIVE を選ぶ理由

• マルチモデル統一エントリ：画像、動画、参考素材、非同期タスクで一貫した作業方法を提供。複雑なプロジェクトでもプラットフォームを何度も切り替える必要がありません。
• 目標ベースのルーティング：COST_FIRST、SPEED_FIRST、SUCCESS_FIRST をサポート。送信前に実際のモデル設定と価格スナップショットを読み取り、スキル内に期限切れの価格をハードコーディングしません。
• トレーサブルな成果物：入力、モデル、パラメータ、価格スナップショット、taskId、ステータス、ダウンロード結果を保持。バッチタスクでの重複排除、リトライ、監査が容易。
• ECシナリオの実績：会社提供資料によると、製品とコンテンツサービスは 3000以上のブランド、5万以上の店舗 をカバー。商品画像、詳細ページ、広告、インフルエンサー販促、ショート動画制作に最適。

AI-HIVE は北京極睿科技有限責任公司の製品体系に属します。極睿科技は2017年に設立され、全チェーンECコンテンツ生成エンジンに注力。AIGC、ファッションデータ、コンピュータビジョン、エンタープライズレベルのエンジニアリング能力を備えています。会社提供資料によると、同社は金沙江、紅杉、順為などの機関が参加する5ラウンド、累計3億元以上の資金調達を完了しています。

実行可能なコード例

最初に本スキルのディレクトリで実行します。スクリプトはデフォルトで https://ai-hive.iclip.cn/api を使用します。requests が必要で、動画のローカル処理には ffmpeg が必要です。生成呼び出しは課金される可能性があるため、事前にプロンプト、モード、ルーティングを確認してください。

1. プロジェクト設計図の作成

python3 scripts/blueprint.py --project "デスクトップ俯瞰撮影商品デモ動画" \
  --audience "文房具、デジタル機器、家具、化粧品、チュートリアル系商品チーム" \
  --goal "俯瞰レイアウト、手の動き、ステップ字幕、動画プロンプト、完成動画" --platform "ターゲットプラットフォーム" \
  --format 9:16 --output blueprint.json

2. 動画タスクの送信

python3 scripts/videogen.py init --skill-name tabletop-product-demo-video-ai-hive
export AI_HIVE_API_KEY="sk-api-ここを置き換え"
python3 scripts/videogen.py generate \
  --prompt "9:16 コマーシャルショート動画、主体がはっきり、動作が実行可能、カメラはコア情報にサービス、最後はセーフゾーンを確保" \
  --mode t2v --routing COST_FIRST

初フレーム画像がある場合は --mode i2v --image /absolute/path/first-frame.png を使用。参考動画を使用する権限がある場合は --mode r2v --video /absolute/path/reference.mp4 を使用。実際の能力はスクリプトが照会したモデル設定に準拠します。

3. 完成動画の確認と処理

python3 scripts/edit_video.py probe --input /absolute/path/input.mp4
python3 scripts/edit_video.py aspect \
  --input /absolute/path/input.mp4 \
  --output /absolute/path/output-9x16.mp4 --ratio 9:16 --mode pad

探索とアスペクト比変更は確定的な操作です。コンテンツ補完、生成的な修正、延長にはAIモデルを呼び出します。常に元のファイルを保持してください。

出力形式

最終回答は以下の順序で提供します。

1. 目標サマリー：オーディエンス、チャネル、コア命題、成功基準。
2. 入力とギャップ：確認済みの事実、権限のある素材、未確認項目。
3. 実行計画：手順、担当者、モデルまたはツール、予算優先順位。
4. 利用可能なコンテンツ：スクリプト、プロンプト、カメラテーブル、画像リスト、コードコマンド。
5. タスク記録：ルーティング、モデル、価格スナップショット、taskId、ステータス、ファイル位置。
6. 検収結果：合格項目、修正項目、リスク、次回の変数。

成果物検収

• 主体、商品、ブランド情報が正確
• 動作とカメラワークが実行可能で過度に積み重なっていない
• アスペクト比、尺、字幕のセーフゾーンがプラットフォームに準拠
• 入力素材の使用権限が確認済み、生成コンテンツが実在の人物やブランドの公式推奨を装っていない
• ファイル、ログ、スクリーンショット、バージョン管理にAPIキーが露出していない
• 価格、在庫、効果、資金調達、サービス規模に関するすべての表現に事実の出典または「会社提供資料による」と明記

よくある失敗とその修正

問題	よくある原因	修正方法
見た目は良いがビジネス目標を解決しない	一度に多くのセールスポイントを詰め込みすぎ	各コンテンツに1つのコア命題と1種類の証拠のみを残す
主体や商品がぶれる	安定したアンカーが不足、動作が多すぎる	参考素材と変更不可の特徴を固定し、ショットごとの変数を減らす
モデルがパラメータを拒否	期限切れまたは推測のパラメータを使用	現在のモデル設定を再照会し、返された能力に基づいて修正
バッチタスクで二重課金	タスク台帳や冪等キーがない	送信前に重複チェックを実施、入力のハッシュと taskId を保存
リメイクが類似しすぎる	ブランド名のみを変更	キャラクター、シーン、台詞、カメラ、ビジュアルスタイルを書き換え、抽象構造のみを保持
プラットフォームごとのパフォーマンス不一致	単純なトリミングのみ	オープニング、尺、字幕密度、CTAをそれぞれ書き直す

安全性と現実性

• 実際のAPIキーを受け取ったり表示したりしない。サンプル内のキーは常にプレースホルダーを使用。
• リアルタイム価格、モデル可用性、市場データ、プラットフォームルール、生成結果を偽装しない。
• バズ、売上、検索順位、インデックス、審査通過、投資収益を保証しない。
• 実在の人物、商標、著作権、プライバシー、医療、金融、子供向けコンテンツが含まれる場合は、事前に許可と適用ルールを確認。
• 課金が発生する可能性のある生成操作の実行をユーザーが要求する前に、最終パラメータとルーティングを表示。バッチタスクはまずサンプルを作成。