海螺AI长视频分析通过音画对齐间接理解画面，非纯视觉识别；需16kHz/48kHz普通话音轨、禁背景音乐、单视频≤90分钟；网页/API启用visual_context才输出画面事件，依赖语音转写与关键帧联合推理。
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海螺AI长视频分析能识别画面内容，但需明确其能力边界：它不依赖纯视觉帧分析来理解画面语义，而是通过多模态对齐方式，将关键视觉帧与同步音频转写文本进行跨模态绑定，从而间接推断画面内容。若视频无有效音轨或画面与语音严重脱节（如PPT翻页无声、画外音解说与画面不同步），则画面内容识别准确率会显著下降。
长视频上传前的关键准备
确保视频文件内嵌清晰普通话音轨，采样率必须为16kHz或48kHz——【不支持44.1kHz或其他非标采样率，上传后将直接触发人工审核队列，结构化输出延迟至少4小时】。
删除持续背景音乐轨道。系统无法分离人声与伴奏，混音会导致转写错误率飙升，进而削弱画面-语音关联推理的可靠性。
单个视频时长建议控制在90分钟以内。超过该时长，系统将自动切分为逻辑段落处理，但段落间画面连续性不作强制保持，可能丢失跨片段的视觉线索（例如人物移动轨迹、物体状态变化）。
启用画面内容识别的两种路径
方法一：通过网页端「视频分析」入口上传
1、访问 https://hailuoai.com/video，登录账号后点击「长视频分析」→「上传视频」。
2、选择MP4或MOV格式文件（≤2GB），上传完成即自动启动多模态解析流程。
3、系统在后台同步执行三项任务：Wav2Vec2音频转写 → ViT-L/14关键帧抽帧（每5秒取1帧）→ 基于abab-6.5 MoE模型对帧+文本做联合语义对齐。这一步耗时约视频时长×1.8倍，不可跳过。
4、结果页中点击「画面摘要」标签，查看由模型生成的“关键视觉事件”列表，例如：“第12分34秒：主持人指向右侧屏幕图表”“第47分11秒：观众举手提问，手势清晰可见”。【这些描述全部源自语音转写文本与对应时间戳帧的联合推理，非纯CV模型独立识别】。
方法二：用API调用批量处理（适合开发者）
向 POST /v1/video/analyze 提交请求体，必须包含字段："enable_visual_context": true 且 "audio_language": "zh-CN"。若遗漏前者，系统默认关闭画面关联推理，仅返回纯文字纪要。
响应中 visual_events 数组即为画面内容识别结果，每项含 timestamp、description 和置信度 score（阈值低于0.65的条目会被自动过滤）。
验证画面识别是否生效
播放视频时拖动进度条至任意时间点，暂停后观察右上角是否浮现黄色提示框：“已匹配语音指令与当前画面”。有则说明视觉-语音对齐成功；无则代表该片段未被纳入有效分析范围。
打开结果页的「时间轴详情」，检查是否存在带相机图标的标记点。每个图标对应一次被模型判定为“视觉信息密度高”的帧（如人物特写、文字板、手势动作）。没有图标，说明该时段画面未被赋予语义权重。
若视频含大量静止画面（如黑屏、固定Logo、长时间PPT单页），系统会主动跳过抽帧，此时即使开启 visual_context 也不会生成对应描述——【这不是故障，是模型主动规避低信息量帧的策略】。
