智能拆条可以将完整长视频分段。例如，将完整的新闻联播素材拆分成多个新闻事件视频，可以显著提升新闻和体育类视频的拆条质量，促进二次创作，节省人力和硬件成本。智能拆条支持处理离线视频或直播流，请分别参考下文 处理离线视频、处理直播流。
处理离线视频
接入方式一：API 发起任务
调用 媒体处理接口 ，选择 AiAnalysisTask 任务，将 Definition 设置为 27（预设智能拆条模板），ExtendedParameter 填额外的扩展参数，通过该参数实现特定的能力，取值详情见下文 指定拆条场景。
1. 指定拆条场景
说明：
以下提供了几种预设 ExtendedParameter 参数。
为了确保拆条效果，建议您与我们联系，我们可以根据您的视频场景确认具体参数并提供持续的优化支持。
场景一：新闻拆条
功能描述
对新闻视频中的导播台，以及“快讯”等特征进行定位识别， 从而达到新闻拆条的效果。输出内容包括：拆出的视频片段、每个片段的封面图、起止时间。
参数
ExtendedParameter 不填，则默认为新闻拆条场景。
效果示例
场景二：大模型拆条
功能描述
通过识别视频语音、画面文字内容后提取出文本，基于大模型对视频进行拆条。输出内容包括：拆出的视频片段、每个片段的封面图、起止时间、标题、摘要。
参数
在 ExtendedParameter 中填入以下参数，具体参数建议线下对接确认。输出内容：拆出的视频片段、每个片段的封面图、起止时间、标题、摘要。
/*填入参数示例*/{"des": {"split": {"method": "llm","model": "deepseek-v3","max_split_time_sec": 100,"extend_prompt": "本视频为医疗场景视频，按照医疗相关知识点对视频进行分段"}},"strip": {"type": "content"}}
其中"des"部分可选参数参考下表：
参数 | 是否必填 | 类型 | 说明 |
split.method | No | string | 视频分段方法，llm 表示大模型分段，nlp 表示传统 nlp 分段，默认为 llm。 |
split.model | No | string | 分段大模型，可选 hunyuan，deepseek-v3，deepseek-r1，默认为 deepseek-v3。 |
split.max_split_time_sec | No | int | 强制指定最大分段时间，单位秒。建议必要情况下再使用，可能影响分段效果。默认3600。 |
split.extend_prompt | No | string | 补充大模型分段任务提示词，如“本视频为教学视频，按照相关知识点对视频进行分段”。建议先不填进行测试，效果不达预期时再补充。 |
dstlang | No | string | 视频语言，用于视频语音识别与摘要相关结果语言指定，默认为"zh"。 "zh"：中文 "en"：英文 |
效果示例
场景三：目标拆条
功能描述
支持指定物体、人物等目标，识别视频中该目标出现的关键帧，将相应片段拆出来。例如，针对监控视频，只拆分出有人出现的画面片段。输出内容包括：拆出的视频片段、每个片段的封面图、起止时间。
参数
在 ExtendedParameter 中填入以下参数， 具体需要检测的物体目标建议线下对接确认：
{"strip":{"type":"object","objects":["人"], "object_set":[91020415]}}
效果示例
2. API Explorer 快速验证
注：explorer 会自动转换，ExtendedParameter 填写对应 json 即可，不用转换成字符串。
3. 查询任务结果
任务回调：在使用 ProcessMedia 发起媒体处理任务时，可以通过
TaskNotifyConfig 参数设置回调信息。当任务处理完成后，会通过配置的回调信息回调任务结果，您可以通过 ParseNotification 解析事件通知结果。调用 DescribeTaskDetail 接口查询任务结果：
若您是直接使用 API 关联模板发起任务，即按上文接入方式一发起的任务， ProcessMedia 返回的
TaskId 中会包含“WorkflowTask”（例如：24000022-WorkflowTask-b20a8exxxxxxx1tt110253），此时您需要解析 DescribeTaskDetail 接口 -> WorkflowTask ->AiAnalysisResultSet字段获取任务结果；若您在使用 ProcessMedia 发起任务时，不是按照上文接入方式一所述的在
AiAnalysisTask -> Definition 中关联模板 ID，而是在 ScheduleId 字段中填入编排 ID（下文自动触发任务 描述了如何创建编排），则返回的 taskid 中会包含“ScheduleTask” （例如：24000022-ScheduleTask-774f101xxxxxxx1tt110253），此时您需要解析 DescribeTaskDetail 接口 -> ScheduleTask -> ActivityResultSet 字段获取任务结果；若您从控制台发起任务，即按下文接入方式二发起的任务，在控制台任务管理列表中会显示任务 ID和任务结果，部分任务结果（如拆条输出的标题、摘要等文本内容）暂时不支持在控制台上预览，您可以解析 DescribeTaskDetail 接口 ->
ScheduleTask -> ActivityResultSet 字段获取。控制台查询任务：进入控制台 点播任务管理，任务列表中会展示刚发起的任务。
当子任务状态为“成功”时，您可以进入 COS Bucket > 输出 Bucket 中，找到您的输出目录，在目录下
strip-开头的文件即为智能拆条的输出文件（分段视频以及封面图）。说明：
标题、摘要等文本内容不会输出至bucket中，必须通过事件回调或接口查询。
接入方式二：控制台发起任务（零代码）
说明：
1. 创建任务
1.1 进入 媒体处理控制台，依次点击创建任务 > 快速创建点播处理任务。
1.2 首先指定输入视频文件，目前智能拆条功能支持两种输入来源：腾讯云对象存储（COS）、URL下载地址。暂不支持 AWS S3。
1.3 然后，在步骤“处理输入文件”处，加入智能分析节点。
在弹出的智能分析设置抽屉中，选择预设智能拆条模板（模板ID：27）。若您期望给自定义智能分析模板开启智能拆条功能，可以联系我们并同步模板 ID，腾讯云媒体处理开发人员将为您配置并启动智能拆条功能。
说明：
1.4 最后，指定输出视频保存路径后，即可单击创建发起任务。
2. 查询任务结果
3. 自动触发任务（可选能力）
若您希望实现：在 COS 桶中上传了视频文件，自动按照预设参数进行智能拆条处理。您可以：
3.1 在创建任务时单击保存此编排，在弹出的窗口中配置触发 Bucket、触发目录等参数。
3.2 然后进入点播编排列表，找到刚创建好的编排，在启动处开启按钮即可。后续在触发目录下新增的视频文件，将自动按照该编排预设的流程和参数发起任务，并将处理后的视频文件保存到编排配置的输出路径中。
注意：
启用编排成功后，需要3~5分钟才会生效。
处理直播流
接入方式：API 发起任务
调用 对直播流发起处理（ProcessLiveStream）接口 ，选择 AiAnalysisTask 任务，将 AiAnalysisTaskInput - Definition 设置为 27（预设智能拆条模板）。
ExtendedParameter ，填额外的扩展参数，通过该参数实现特定的能力。
1. 指定拆条场景
2. 查询任务结果
接收任务回调：在使用 ProcessLiveStream 发起媒体处理任务时，通过
TaskNotifyConfig 参数设置回调信息。处理直播流过程中，会通过配置的回调信息实时回调任务结果。您可以参考 解析直播流处理结果 文档解析 AiAnalysisResultInfo字段获取任务结果。
