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Vídeo de Transição Morph "Plano-Sequência" com IA

Visão Geral

Crie um vídeo de transição morph no estilo "plano-sequência" com IA: várias cenas de marcos urbanos se deformam e se conectam em uma sequência contínua (um elemento da cena A se transforma em um elemento da cena B), retornando ao ponto inicial para formar um ciclo, com uma paleta de alto contraste unificada (como o estilo pôster vermelho/branco/preto). O produto final é comumente usado em aberturas de PPT, vídeos promocionais de cidades e vídeos virais. As quatro imagens de referência estilizadas do caso de Hangzhou estão em assets/case-hangzhou/.

Fluxo de Trabalho (Cinco Passos)

Passo 1: Projetar a Cadeia de Cenas

• Selecione 4 a 6 marcos/cenas da mesma cidade e ordene-as em uma estrutura circular: o ponto inicial é também o final (ex.: Pagode Leifeng → Templo Lingyin → Portão de Hangzhou / Tigela de Lótus → Ponte de Membrana Tracionada → de volta ao Pagode Leifeng).
• Princípio de ordenação: entre duas cenas adjacentes deve haver um "ponto de semelhança de forma/cor/estrutura" (veja o Passo 3). Desenhe o diagrama da cadeia antes de começar.
• Determine o estilo visual e a paleta de cores unificados (no caso, usamos o estilo pôster plano vermelho/branco/preto; também pode ser paisagem verde-azulada, neon cyberpunk, etc., mas apenas um conjunto para todo o vídeo).

Passo 2: Estilização Unificada do Material

• Colete fotos reais de cada marco. Use uma ferramenta de "geração de imagem a partir de imagem de referência" (como Jimeng) para converter todas as fotos para o mesmo estilo: mesma paleta, mesma textura, silhuetas, planas.
• Este é o ponto crítico para o sucesso: se o estilo não for unificado, as duas cenas "vazarão" umas nas outras durante a transformação.
• Produza de 4 a 6 imagens estilizadas, numeradas e salvas (Imagem 1, Imagem 2...). Elas servirão tanto como imagens de referência para a geração de vídeo quanto como "primeiro quadro / último quadro" de cada segmento.

Passo 3: Projetar os Pontos de Transição Correspondentes (Match Cut)

Para cada par de cenas adjacentes, escreva uma "relação de deformação correspondente", com a prioridade: similaridade de forma > mesma cor > repetição de estrutura. Tabela de correspondência do caso:

Elemento da Cena Anterior	Elemento da Cena Seguinte	Verbo de Deformação
Céu vermelho + pássaros	Prédios vermelhos	O ponto de pouso se transforma em
Pétalas brancas da Tigela de Lótus	Estrutura branca da membrana tracionada	Desdobrar, reorganizar
Estrada preta da cidade	Superfície d'água preta	Estender-se para
Faixa branca no asfalto vermelho	Passarela de madeira branca	Convergir para
Membrana vermelha do toldo	Superfície d'água vermelha	Derramar, espalhar
Tábuas brancas da passarela	Arco branco da ponte	Fechar, curvar

Consulte o banco completo de verbos e modelos de frases em references/prompt-patterns.md.

Passo 4: Escrever Prompts e Gerar por Segmento

Use um modelo de vídeo que suporte "múltiplas imagens de referência / primeiro e último quadro" (como Jimeng Video ou Kling):

• Método A (Revezamento primeiro/último quadro, recomendado para tomadas longas): Defina para cada clipe "primeiro quadro = Imagem A, último quadro = Imagem B". O prompt descreve apenas a ação de deformação intermediária de A → B. Divida a cadeia longa em vários segmentos, usando a captura de tela do último quadro do segmento anterior como primeiro quadro do próximo, garantindo a continuidade.
• Método B (Prompt longo com múltiplas imagens de referência): Em um único prompt, use @imagem1, @imagem4, etc., como cenas inicial e final, descrevendo a cadeia como "cena → ação → ponto de chegada" (consulte o texto original do caso de Hangzhou nas referências).
• Estrutura fixa do prompt: [sujeito] + [ação direcional] + [como a forma se deforma] + [elemento correspondente na próxima cena] + [movimento da câmera].
• Banco de verbos de movimento da câmera: voar para dentro, mergulhar, atravessar, cair, levantar, virar, panorâmica vertical, puxar para cima rente à água, ultrapassar, balançar para cima.
• Cada segmento: 5 a 10 segundos; não use mais de 2 ações de deformação por segmento, pois muitas podem causar instabilidade.

Passo 5: Pós-produção

• No CapCut, junte os segmentos na ordem (os segmentos gerados com o método de revezamento primeiro/último quadro são quase contínuos).
• Adicione legendas dos marcos (ex.: "灵隐寺 LINYIN TEMPLE"), trilha sonora com batidas marcadas.
• Use scripts/extract_frames.py para extrair quadros do vídeo final e verificar se há descontinuidades nas transições; regere o segmento se necessário.
• Exporte no formato vertical 9:16 (para abertura de PPT, use 16:9) e insira no primeiro slide do PPT para reprodução automática.

Pontos-Chave de Interação com o Usuário

• Quando o usuário fornecer apenas o nome de uma cidade: liste primeiro de 4 a 6 marcos da cidade, faça perguntas para confirmar a ordem das cenas e o estilo de cor, depois vá para o Passo 2.
• Quando o usuário fornecer fotos reais: primeiro confirme a direção da estilização (dê 2 a 3 opções de paleta para o usuário escolher).
• Quando o usuário quiser "o mesmo caso de Hangzhou": mostre diretamente as 4 imagens em assets/case-hangzhou/ + os prompts originais nas referências, e basta substituir a cidade.

scripts/

• extract_frames.py — Usa OpenCV para extrair quadros em intervalos iguais de um vídeo e montá-los em um grid de verificação 9x9 com timestamps, para inspecionar as transições. Uso: python extract_frames.py <video.mp4> [diretório de saída] [número de quadros].
• palette_unify.py — Unifica um lote de imagens geradas para a paleta de pôster vermelho/branco/preto, eliminando diferenças de cor no céu/solo entre as imagens para evitar saltos de cor nas transições. Uso: python palette_unify.py <in.png> <out.png>.
• palette_recolor.py — Recolore uma imagem de pôster de acordo com um esquema (bluegold azul dourado nuclear / darkred vinho escuro). Atenção: para mudar para um estilo escuro, é preferível usar IA para redesenhar, pois o remapeamento de brilho local não consegue distinguir "céu branco" de "prédio branco", podendo causar superexposição em blocos brancos. Veja detalhes em references/color-themes.md.
• assemble_video.py — Síntese final do vídeo: cortar logotipos do modelo, transição de dissolução cruzada entre segmentos para eliminar costuras, sobrepor título principal em chinês e legendas dos marcos. Uso: python assemble_video.py <out.mp4> <seg1.mp4> [seg2.mp4 ...] [--w 1920] [--h 1080] [--accent gold|white|red]. A opção --accent controla a cor das legendas (gold=champanhe, white=branco, red=vinho).

Temas de Cor

Três temas consolidados (pôster plano vermelho/branco/preto / azul dourado nuclear escuro / vinho escuro) com palavras de estilo completas, proporções de cor e lista de ações para troca de estilo, consulte references/color-themes.md. Trocar o estilo = regenerar 4 quadros-chave + substituir palavras de cor nos prompts dos 4 segmentos. O custo é baixo (4 imagens, aproximadamente 30-40 créditos) e o resultado é muito melhor do que a recoloração local.

Armadilhas dos Parâmetros das Ferramentas de Geração (Testado)

• A resolução do modelo de vídeo aceita apenas 768P / 2K; 1080p resultará em erro.
• O modelo de vídeo força a geração de trilha sonora; passar enable_audio: false causará erro; basta não passar (esse campo é suportado apenas por alguns modelos).
• O logotipo "Gerado por IA" do vídeo gerado fica no canto superior esquerdo (para quadros estáticos, no canto inferior direito); na montagem, as bordas superior e inferior devem ser cortadas separadamente.
• Ocasionalmente, o mesmo prompt retorna o erro requires prompt; basta tentar novamente.

Recursos

references/

• prompt-patterns.md — Modelos de frases de prompt, banco de verbos de deformação, banco de movimentos de câmera e o texto completo dos prompts do caso de Hangzhou. Leia antes de escrever prompts.

scripts/

• Veja acima.

assets/

• case-hangzhou/ — Quatro imagens de referência estilizadas do caso de Hangzhou (Ponte de Membrana Tracionada, Pagode Leifeng, Portão de Hangzhou Tigela de Lótus, Céu Vermelho Pagode Leifeng), usadas como demonstração de estilo e composição.
• case-ncepu/ — Quatro imagens estilizadas do caso do campus da NCEPU em Pequim (ciclo da ponte em arco, prédio principal com céu vermelho, panorama do campus, estrutura de membrana vermelha), que podem ser usadas como modelo de composição para demandas do tipo "campus / marco urbano".