Nova AI能自动提取视频高光片段，通过Nova Lite/Pro模型生成精准时间戳JSON，支持双模型协同语义聚类，并需FFmpeg转码、降噪及裁剪黑场等本地预处理以提升准确率。
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你想让一段数小时的会议录像、教学视频或直播回放，自动跳过冗余内容，只留下发言有力、情绪饱满、节奏紧凑的精华片段，Nova AI能通过多模态理解模型直接解析原始视频流，输出带精准时间戳的高光区间。
用Nova Lite/Pro模型直解视频生成时间戳
第一步：准备视频文件并上传至Amazon Bedrock控制台，确保格式为MP4或MOV，分辨率不低于720p，时长不超过4小时——【超过4小时将被截断处理，无法完整分析】。
第二步：在Bedrock模型调用界面选择Nova Lite（响应快）或Nova Pro（精度高），输入结构化提示词，例如：“请识别本视频中所有语速加快、停顿明显、音量升高且含‘关键’‘注意’‘总结’等关键词的连续片段，每段持续15–90秒，输出JSON格式的[{“start”: “00:02:18”, “end”: “00:03:05”}, …]。”
第三步：提交请求，等待模型返回结果。Lite模型通常在15–40秒内完成，Pro模型需60–120秒，返回内容为纯文本JSON，不含任何额外说明或包装字段。
这一步操作起来很简单，直接把JSON复制进剪辑软件的时间轴标记工具就能批量打点。
用VLM+MME(video)做跨片段语义聚类筛选
当原始视频含多个主题（如一场产品发布会含技术讲解→用户案例→Q&A三段），纯VLM易混淆边界。此时需启用双模型协同流程：
方法一：先用Nova LLM生成粗粒度高光时间戳 → 再将对应片段抽帧送入Nova MME(video)提取向量 → 对向量做余弦相似度聚类，合并语义重复片段（如连续3段都在讲同一功能）。
方法二：对整段视频按5秒切片，用MME(video)批量编码所有切片 → 用Llama-3.2-Vision-Instruct对每个切片生成10字内语义标签 → 按标签频次排序，取前5个高频标签对应的所有切片区间，去重后合并为最终精华集。
注意：MME(video)不支持单帧输入，必须以至少3帧为最小单位提交，否则报错中断。
本地预处理提升识别准确率
① 使用FFmpeg强制转码：ffmpeg -i input.mp4 -c:v libx264 -crf 18 -preset slow -c:a aac -b:a 128k output.mp4。这步不可跳过，Nova模型对H.265硬编码或低码率压缩视频识别率下降超40%。
② 若音频含强背景噪音（如现场直播混响大），先运行noisereduce库降噪再喂入模型，否则VLM会将咳嗽声误判为情绪高潮点。
③ 删除视频开头3秒黑场与结尾5秒静帧——Nova模型会将其识别为“无效沉默”，错误计入高光候选池。
导出的JSON时间戳可直接导入Premiere Pro的“标记”面板，或粘贴至剪映“批量打点”窗口一键生成分割轨道。
