rea-video:让 AI 逆向拆解一条视频,判断它是实拍、AI 还是代码做的
刷到一条短视频,觉得拍得不错,想模仿一下,但说不清它到底是怎么做出来的:是真人拿手机拍的,还是 AI 生成的,还是用代码做的动效?rea-video 就是来回答这个问题的。
它把一条视频拆成一个一个镜头,逐个判断每个镜头是实拍、AI 生成、还是代码渲染,然后给出一份「怎么把它重做出来」的方案。
这是 README 里的一张演示:左边是手机实拍的带货视频,右边是 AI 复刻版,产品被换成了别的。

它到底做了什么
流程分四步:先把视频切成镜头,音轨拆成人声、配乐、音效三条;再收集证据;然后下结论;最后给复刻方案。
我觉得最有意思的是「收集证据」这一步。它不是凭「看着像不像」来判断,而是先测硬指标:帧率、传感器噪点、整幅画面是不是像一张平面在平移、文件元数据里的 AIGC 标签。这些测不出来,才轮到看画面(手、文字、物理规律)和听声音(BPM、调性、在唱还是在说)。判定的时候,硬证据排在「看着像」前面,两种结论打架就标出来交给助手看图复核。
能拆出什么
同一个镜头会被归到下面某一类,每一类的拆法不一样:
| 类型 | 例子 | 拆出什么 |
|---|---|---|
| 实拍 | 口播、vlog、带货、探店 | 机位、景别、构图、灯光(12 种布光方案加器材清单)、调色 |
| AI 视频 | 文生/图生视频、AI 短剧 | 证据、逐镜反推的 prompt、怎么分批生成、用哪个模型 |
| 数字人 | 一张人像被声音驱动说话 | 哪些镜头是数字人、需要什么肖像和音频 |
| 3D / 动画 | Blender/C4D 科普、产品动画 | 该用视频模型生成,还是从 3D 代码渲染 |
| 代码 / 模板 | 文字动效、UI 演示、图表 | 文字、版式和动效节奏,可以照着写 Remotion 工程 |
| 录屏 / 截图 | 软件教程、网页演示 | 哪些是你得自己录的真实素材 |
| 混剪 | AI 角色 + 代码界面 + 真实录屏 | 逐镜判断,再拼回原来的时间线 |
画面之外,每条视频还会拆出这些:
- 字幕和花字:每行字的起止时间(导出 SRT/ASS),还有颜色、描边、怎么入场的
- 贴纸、表情、画中画:位置和停留时长
- 剪辑:切在哪、节奏多快、有没有卡在节拍上
- 音频:人声还是 AI 配音、配乐是 AI 还是曲库以及它的 BPM、每个音效落在哪
- 需要你自己准备的材料:录屏、截图、产品图
实拍镜头拆得最细。除了机位构图,还会量出主光从哪边来、光比多大、软光硬光、色温多少,连画面里能看到的灯都记下来。调色风格也分自然、青橙、日系、胶片这些。像素量不出来的(有没有轮廓光、是不是户外、拍摄速度),靠看图模型补,两部分结果在报告里并排列出。
项目自带的案例能看到实际输出的样子。下面三张是它拆过的典型视频,每个镜头都标了类型和置信度:



最特别的地方:给 AI 助手用的
跟很多工具不一样,rea-video 是冲着让 AI 助手来跑设计的。README 开头第一句用法就是:在 Claude Code、Codex 这类能执行命令的助手里面,说一句:
Install https://github.com/JuneYaooo/rea-video, then break down this video: /path/to/video.mp4助手自己装 CLI、学流程、跑完整套,你只需要装好 ffmpeg 和 Python 3.10 以上。装完之后它会把一个 skill 链接到 ~/.claude、~/.codex、~/.agents,之后直接说「帮我拆解这条视频,看看是不是 AI 做的」就行。
我觉得这个思路跟 CleanYourTV 有点像:不追求一个什么都替你做好的图形界面,而是把判断和操作交给一个会看、会跑命令的助手,人在关键点确认一下。
准不准
README 给的数字是按镜头时长加权的「判断制作方式」准确率:
- 纯工具模式(离线、免费):调优集 98.3%,对微信转码过的视频 88.6%
- 加视觉模型(Gemini 或豆包):微信转码视频能到 99.6%
- 再加 agent 看图复核:100%
差别主要在视频来源。原始文件自带传感器噪点和平台标签,工具自己就够用;从平台下载的视频被二次压缩过,这些证据被抹掉了,得靠看图补回来。报告会在你提问的语言里输出,中文或英文都行。
动手前要知道的
这个工具是拿来学习一条视频的结构、节奏和技法,再用自己有权使用的素材去重做。README 专门写了一条:不能直接搬运别人的视频。别人的画面、音乐、角色、肖像都不能拿来复用,发布时也要遵守平台规则和当地的 AI 内容标注要求。
还有一点,工具目前只完成到「拆解 + AI 镜头复刻」这一步。实拍镜头它给你拍摄方案,要你自己拍;代码镜头给你文字和版式,Remotion 工程要助手来写。别指望一条命令出成片。
上手步骤
先准备环境:ffmpeg 和 Python 3.10 以上。
brew install ffmpeg # Ubuntu 用:sudo apt install ffmpeggit clone https://github.com/JuneYaooo/rea-video && cd rea-videobash scripts/install_skill.sh # 装 CLI,并把 skill 链接到 ~/.claude、~/.codex、~/.agentsrea-video --help首次拆解会自动下载约 67 MB 的人声分离模型,存到 ~/.cache/rea-video/models。一条 30 秒的视频不开视觉模型,大约一分钟出结果。
方式一:交给 AI 助手(推荐)
在 Claude Code、Codex 里直接说「帮我拆解这条视频 xxx.mp4,看看是不是 AI 做的」。助手会按仓库里的 SKILL.md 流程跑:先看有没有记住的偏好 → 拆解 → 对不确定的镜头看图复核 → 按模板交付报告。
也可以走插件市场装:
/plugin marketplace add JuneYaooo/rea-video/plugin install rea-video@rea-video方式二:自己敲命令
只做确定性取证(离线、免费)
rea-video decompose ref.mp4 -o out/refopen out/ref/report.html这一步不调模型,靠 CV 和元数据判断,输出 breakdown.json、report.html、report.md、storyboard.jpg、每镜首尾帧,以及 packaging/ 里的字幕 SRT、带样式的 ASS、贴纸截图。
加视觉模型(建议,不强制)
export REA_VLM_BASE_URL=https://.../v1 REA_VLM_API_KEY=... REA_VLM_MODEL=gemini-2.5-prorea-video decompose ref.mp4 -o out/ref --vlm任意 OpenAI 兼容的多模态模型都行,写多个可以做备选。加视觉模型后,实拍/AI/3D 的判断更准,还会给每个镜头反推生成 prompt。
没有视觉模型,让能看图的助手来复核
rea-video review out/ref # 生成逐镜看图任务和答案模板rea-video apply-review out/ref --by zcode # 助手填完答案后,并入结论和报告纠正和记忆
rea-video correct out/ref --shots 3 --label still_motion --note "这是定格动画"rea-video prefs vlm onrea-video memory用户指出的纠正会被记住,存在 ~/.rea-video,下次同一条视频自动套用,同类镜头复核时也会提示。
照着报告复刻
报告里每个镜头都标了做法,几种做法的下一步不一样:
- 实拍镜头:报告给出拍摄场次(几个场景、每个场景几个机位、先拍哪个)、景别、手持还是支架、灯光和器材清单。拍完把素材发给助手,说「按分镜表剪进去」,助手会剪到对应位置并出一段左右并排的对比片。
- AI 镜头:报告给出生成单元和提示词(中英都有),可以手动贴到即梦、可灵生成,再发给助手拼回时间线;装了 capsule-cinema 的话,说一句「用 capsule-cinema 复刻 AI 镜头」,它会自动生成、拼回、出对比片,调模型之前会先免费试跑一遍让你确认。
- 代码 / 动效:让助手「按报告写一个 Remotion 工程」,之后改文案只改数据。
- 静图推拉:一张图加测出来的缩放平移速度,助手本地直接生成,不调模型。
- 声音:口播按文案用 TTS 或自己录,配乐按 BPM 和调性去曲库找或用 Suno 生成,音效按时间点表加。
最后
如果你对一条视频「怎么做的」好奇,或者想模仿它的节奏和技法,可以先拿自己的文件跑一遍。工具离线免费就能用,报告输出在你提问的语言里。至于复刻,AI 镜头有 capsule-cinema 帮着生成,实拍和代码的部分还是得自己动手,工具负责把每一步怎么做讲清楚。
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