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DeveloperMay 29, 2026

使用 Eigent 分析影片並生成漫畫風格圖片

EigentEigent
Video Analysis + Comic Image Generation
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將任何影片自動轉換成漫畫藝術

影片內容充滿值得被捕捉與分享的視覺瞬間。但要萃取這些瞬間、理解它們為何吸引人,並將其轉化為可用的創意素材,通常需要手動剪輯工具與設計技能的多步驟流程。這個工作流程展示了 Eigent 如何依序完成全部步驟:分析影片、擷取重點亮點、生成漫畫風格圖片——完全不需要手動逐格編輯。

1為多模態任務設定 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。請在 Eigent 的 Settings → Models → Custom Models 中進行設定,然後將其選為預設模型。

設定完成後,Eigent 會為此任務啟用兩個專用代理:

  • 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附加你的影片並撰寫提示詞

附加你的影片檔案,並描述你想要的創意輸出:

使用 video agent 分析上傳的影片,並生成三張漫畫風格圖片,以動態且富有表現力的視覺效果摘要關鍵元素與亮點。

Eigent 會立即將此拆分為兩個依序執行的任務——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 擷取結構化資料

Video Agent 會處理上傳的影片檔案,並產生一個結構化 JSON 物件,其中包含:

  • 關鍵場景與時間戳記 — 影片中最具視覺意義的片段
  • 主要動作與事件 — 定義內容的特定動作或互動
  • 視覺與情感主題 — 最適合轉化為漫畫的美學與情緒元素

這個輸出會作為傳遞給 Image Agent 的「創意簡報」。與其直接根據原始影片盲目生成圖片,這條流程會先萃取意義——因此能產生更具目的性且更相關的結果。

4任務 2 — Image Agent 生成三格漫畫

Image Agent 會讀取影片分析 JSON,並針對識別出的三個關鍵元素各自衍生出一個獨立的文字提示詞。使用這些提示詞,它會生成三張漫畫風格 PNG 圖片——每一張都具有風格化、表現力與視覺動態感。

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、或主題元素——使這組圖片可作為敘事序列,或獨立的社群媒體素材使用。

5此工作流程的適用場景

這個影片轉圖片管線開啟了多種實用的內容創作應用:

  • 社群媒體再利用: 將長影片轉成可分享的圖片貼文,無需手動剪輯
  • 分鏡製作: 從影像中擷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換成插圖式摘要卡片
  • 活動重點回顧: 分析簡報或會議錄影,並生成插圖式回顧圖片

這條管線適用於任何影片輸入——不只是機器人跳舞影片。分析步驟會將任何影片的結構抽象為具有語意豐富資料,供圖片生成器進一步運用。

6接下來可以嘗試什麼

分析產品示範影片,並生成三張宣傳圖片,強調所展示的關鍵功能。

將一段 30 分鐘的會議錄影轉換成五張漫畫分格摘要,呈現所做出的關鍵決策。

針對相同的影片亮點,同時生成漫畫風格與寫實風格版本,以進行 A/B 測試。

在生成圖片後,為每一張圖片建立一則社群媒體貼文,並附上建議標題。

7取得更好結果的技巧

  • 使用清晰、光線充足的影片。 Video Agent 的場景擷取在具備明確視覺瞬間與清楚主體的影片上效果最佳。畫質較差或剪接過快的影片,可能會產生較不精確的分析結果。

  • 指定藝術風格。 「漫畫風格」涵蓋很廣——從漫畫、超級英雄風格到報紙卡通都包含在內。如果你有偏好的視覺風格,請將其加入提示詞中,以引導 Image Agent 的輸出。

  • 反覆調整分析步驟。 在生成圖片之前,你可以請 Eigent 向你顯示影片分析 JSON,並確認是否擷取到正確的亮點。這對較長或較複雜的影片特別有用。

Other use cases

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