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文生视频

1. 什么是文生视频任务？​

文生视频（Text-to-Video Generation）是通过大模型推理，根据输入的文本提示（Prompt）生成符合描述的视频内容的一种任务。该任务融合了自然语言理解、计算机视觉与时序建模技术，使模型不仅能够生成单帧画面，还能理解时间维度上的动作、镜头变化与场景连续性，广泛应用于创意内容生产、影视制作、广告营销等领域。

2. 典型应用场景​

  • 创意内容创作：根据文本描述生成短视频、概念动画或艺术影像。
  • 广告与营销：快速生成产品展示视频、品牌宣传片或社交媒体短视频。
  • 影视与动画制作：生成分镜预览、场景草稿或动画片段，辅助前期创作。
  • 游戏开发：生成角色动作演示、世界观场景视频或剧情过场参考。
  • 教育与科研：生成动态可视化内容，用于教学演示或科研展示。

3. 影响生成效果的关键因素​

img

模型选择​

不同文生视频模型在画面质量、时序一致性、动作连贯性、风格稳定性等方面表现存在差异，应根据视频时长、分辨率和内容复杂度选择合适的模型。

4. 代码示例​

import requests
import json
import time
url = "https://fb4fywvs4cg0.public.opencsg-stg.com/v1/tasks/video/"
headers = {
    'Content-Type': 'application/json'
}
data = {
    "prompt": "your prompt",
    "negative_prompt": "",
    "parameters": {}
}
response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
response.raise_for_status()