用 Eigent 分析影片並生成漫畫風格圖片

自動將任何影片轉化為漫畫藝術

影片內容充滿值得捕捉與分享的視覺瞬間。但要萃取這些瞬間、理解其吸引力所在，並將其轉化為可用的創意素材，通常需要手動剪輯工具和設計技能，屬於多步驟流程。這個工作流程展示了 Eigent 依序完成全部步驟：分析影片、提取重點亮點、生成漫畫風格圖片——完全不需要手動編輯任何一幀。

1為多模態任務配置 Ming-Flash-Omni 2.0

此工作流程需要一個同時處理影片理解與圖片生成的模型。Inclusion Ming-Flash-Omni 2.0 是一個原生支援這兩種能力的多模態模型。在 Eigent 的 Settings → Models → Custom Models 中進行配置，然後將其設為預設模型。

配置完成後，Eigent 會為此任務啟動兩個專門代理：

• Video Agent — 配備 Terminal Toolkit 和 Ming Omni Skills，用於影片處理
• Image Agent — 配備 Terminal Toolkit 和 Ming Omni Skills，用於圖片生成

2附加影片並撰寫提示詞

附加你的影片檔案，並描述你想要的創意輸出：

Eigent 會立即將其拆分為兩個連續任務——圖片生成任務依賴分析輸出，因此會先執行 Video Agent。

3任務 1 — Video Agent 提取結構化資料

Video Agent 會處理上載的影片檔案，並輸出一個包含以下內容的結構化 JSON 物件：

• 關鍵場景與時間戳 — 影片中視覺上最具代表性的時刻
• 主要動作與事件 — 定義內容的具體動作或互動
• 視覺與情感主題 — 最適合改編成漫畫的美學與氛圍元素

此輸出會作為傳遞給 Image Agent 的「創意簡報」。系統不會直接從原始影片盲目生成圖片，而是先提取意義——從而產生更有意圖且更相關的結果。

4任務 2 — Image Agent 生成三個漫畫分鏡

Image Agent 會讀取影片分析 JSON，並根據識別出的三個關鍵元素，各自推導出不同的文字提示。利用這些提示詞，它會生成三張漫畫風格的 PNG 圖片——每張都具備風格化、富表現力且視覺動感強的特點。

輸出檔案會儲存在代理的工作目錄中：

• comic_summary_1.png
• comic_summary_2.png
• comic_summary_3.png

每張圖片都捕捉源影片的不同面向——某個特定動作、角色瞬間、主題元素——令整套素材可用作敘事序列，或作為獨立的社交媒體資產。

5此工作流程適用於哪裡

這條由影片轉圖片的流程，開啟了多種實際內容創作應用：

• 社交媒體再利用： 將長影片轉成可分享的圖片貼文，無需手動編輯
• 分鏡製作： 從影片中提取關鍵場景的視覺拆解，用於製作規劃
• 產品示範： 將螢幕錄影或產品導覽轉成插圖式摘要卡
• 活動亮點： 分析演示或會議錄影，生成插圖式回顧圖片

此流程適用於任何影片輸入——不只是機械人跳舞片段。分析步驟會將任何影片的結構抽象為具語義豐富的資料，供圖片生成器進一步運用。

6下一步可嘗試什麼

7取得更佳結果的提示

• 使用清晰、光線良好的影片。 Video Agent 的場景提取在畫面明確、主體清晰的影片上效果最佳。低質素或快速剪輯的影片可能會產生較不精確的分析。

• 指定藝術風格。 「漫畫風格」涵蓋範圍很廣——從日式漫畫到美式超級英雄，再到報紙漫畫皆可。如果你有偏好的視覺風格，請在提示詞中加入，以引導 Image Agent 的輸出。

• 反覆優化分析步驟。 在生成圖片之前，你可以請 Eigent 顯示影片分析 JSON，並確認它是否捕捉到正確的重點。這對較長或較複雜的影片尤其有用。