LibTV上线深度视频提取：只学动作运镜，不带走原片人脸

卡尔的AI沃茨 · wechat · 2026-09-01

做 AI 视频参考时，原视频的角色脸、服装、背景常被一起「带过来」污染成片。本文介绍一个解法：先把原视频转成深度视频再交给模型生成，动作、运镜、站位和空间关系得以保留，而人脸、服装、画风等干扰大幅减少。作者发现 LibTV 已悄悄上线一键深度提取功能，原片放进画布选中即可转为灰阶深度视频，再接到后续视频生成节点即可。

作者实测了追逐打斗、经典环绕运镜、纪念碑谷式空间开合等场景，动作复刻、机位跟随和人脸稳定性均表现良好；但深度参考有边界——空间感明显、动作幅度大的真人视频适合，扁平动漫或几乎不动的画面收益有限。文中还顺带测了 LibTV 新的口播智能剪辑：自动去水词、粗剪确认、自动审片、自然语言改花字，全流程串在一个画布里。

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