rea-video

@lotar_vk @GithubProjects The docs describe a tools-only offline path once dependencies are installed and models cached. First full decomposition downloads a ~67 MB audio model; vision APIs are optional. I haven’t tested the Mac setup. github.com/JuneYaooo/rea-video/blob/main/docs/cli…

开源仓库地址：JuneYaooo/rea-video → 核心运行环境与依赖：Python 3.10+、ffmpeg → 在 AI Agent（Claude Code / Codex）中一键运行： → 在终端或 Agent 中输入指令：install and run rea-video on your_video.mp4 --lang zh → 两种运行模式说明： → 纯离线免费模式：无需任何付费 API，靠本地信号分析即可达到 98% 以上判定准确率 → 视觉增强模式：接入 Gemini 或豆包等视觉大模型，自动生成每个镜头的英文反推 Prompt 与分批生成建议 → 自动复刻支持：结合 capsule-cinema 或 cheap-claude-video，可实现运镜动作跟随、换品自动生成 → 版权与规范提示：本工具用于学习镜头语言、剪辑节奏与提示词技巧，复刻制作请使用自有版权素材，严格遵守平台 AI 内容标注规则

最离谱的 AI 视频工具出现了！🤯 别人花几天做的爆款视频，AI 现在可以逐帧拆解制作思路。 镜头、运镜、字幕、音效、转场，甚至可能使用的 AI 提示词。 最后直接输出一份「复刻施工图」。 以后研究爆款，不用全靠猜了。 JuneYaooo/rea-video

rea-video: un agente que desmonta cualquier video (toma a toma), clasifica cada una (real/AI/codigo) y entrega el blueprint para replicarlo. Open-source, Apache-2.0, con evals medibles: 98-99% offline, 100% con re-verificacion. JuneYaooo/rea-video

刷到一个爆款视频，想知道它是真人拍的还是 AI 生成的、字幕怎么做的、配乐多少 BPM、自己怎么复刻？有个开源项目专门干这个：rea-video。 JuneYaooo/rea-video Apache-2.0 开源，可商用，免费。建库 6 天 1300+ 星，灵感来自那个逆向一切的 REA。 它做什么： 把视频按镜头切开，每一镜判断是实拍、AI 生成、3D 还是代码做的动效，再拆字幕（导出 SRT/ASS）、剪辑节奏、人声还是 AI 配音、配乐 BPM，最后给一份复刻方案：哪些要自己拍，哪些交给视频模型生成，哪些用代码做。每镜还有反推提示词和机位、灯光说明。 哪类账号最用得上： 带货号：看到别人的爆款广告，分不清哪段实拍、哪段 AI。它会告诉你，比如 README 里一条 TikTok 广告的 AI 复刻版，8 个镜头 3 次生成就能做完，成本一目了然。 AI 视频号：想学别人的风格却写不出提示词。它逐镜反推提示词，还按你要用的模型能力分好批次。 口播和知识号：想抄字幕样式和剪辑节奏。它把每句字幕的时间、颜色、描边、入场方式都标出来。 怎么用： 在 Codex 或 Claude Code 里说一句"安装这个仓库，然后拆解这个视频"，后面它自己跑。需要 ffmpeg 和 Python 3.10 以上。离线模式免费；接上 Gemini 或豆包这类能看视频的模型会更准，按那家的价格付费。 要注意的： 1. 准确率是作者自己测的：原片接近 99%，从平台下载的压缩视频只用离线工具会降到 88.6%，要加视觉模型补回来。 2. 只能学结构、节奏和手法，素材、音乐、人物都要用你自己有版权的，别直接搬运。 这对用 AI 的人意味着什么： 以前拆一条爆款，要一帧帧看、自己猜。现在拆解变成了一份报告，会做内容的人和不会的人，差距会从"会不会拆"变成"拆完能不能做出自己的版本"。 今天就能做的一步：挑一条你最想复刻的同行爆款，下载原片丢给它，看看那条视频到底有几成是 AI 做的。 #AIvideo #OpenSource #Codex #ContentCreation