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智能拆条接入
智能拆条功能整合了大模型视频理解、语音识别、文字提取以及人物物体识别等技术，能够对长视频进行精准拆条和打点标记。系统可输出拆解后的视频片段，包括每个片段的封面图、起止时间、标题和内容摘要等信息。例如，将完整的新闻联播素材拆分为多个独立新闻事件视频，可显著提升新闻和体育类视频的拆条质量，有效促进二次创作，同时大幅降低人力和硬件成本。
处理离线视频
发起任务方式1：控制台发起
1. 进入 媒体处理控制台，依次点击创建任务 > 创建离线文件处理任务。
2. 依次选择输入文件路径、配置编排处理流程、输出路径。在编排配置中，选择媒体 AI - 智能分析节点。
3. 在右侧弹出的智能分析设置页面中，选择预设智能拆条模板（模板ID：27）。您可以开启更多设置下的扩展参数，参考本文说明传入 扩展参数 来指定拆条场景、实现更好的拆条效果。为保证处理效果，建议您 联系我们，线下对接确认具体配置。
说明：
MPS 控制台会自动转义，请直接传入 JSON 数据，不要传入转义后的字符串，否则任务会失败。
若未填入扩展参数，默认为新闻拆条场景。
4. 最后，单击创建发起任务。
发起任务方式2：自动触发
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。
然后进入离线编排列表，找到刚创建好的编排，在启用处开启按钮即可。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。
发起任务方式3：调用 API
如期望调用 API 发起任务，您可以调用 ProcessMedia 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，用于指定拆条场景、实现更好的拆条效果，取值详情见下文 扩展参数说明。ProcessMedia 接口传参 JSON 示例如下：
{"InputInfo":{ //输入视频路径，请替换为您的原始视频"Type":"URL","UrlInputInfo":{"Url":"https://test-1234567.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/mps_test/myvideo.mp4"}},"OutputStorage":{ //输出COS存储桶，请替换"Type":"COS","CosOutputStorage":{"Bucket":"test","Region":"ap-nanjing"}},"OutputDir":"/mps_test/output/",//输出文件夹路径，请替换"AiAnalysisTask":{"Definition":27, //智能拆条预设模板ID，填 27 即可"ExtendedParameter":"{\\"des\\":{\\"split\\":{\\"method\\":\\"llm\\",\\"model\\":\\"deepseek-v3\\",\\"max_split_time_sec\\":100,\\"extend_prompt\\":\\"本视频为在线教育场景视频，按照老师讲解知识点对视频进行分段\\"},\\"need_ocr\\":true,\\"text_requirement\\":\\"摘要在40字以内\\",\\"dstlang\\":\\"zh\\"},\\"strip\\":{\\"type\\":\\"content\\"}}" //扩展参数，选择不同拆条场景需要替换这部分参数，取值参考接入教程文档说明},"TaskNotifyConfig":{ //事件回调通知配置，可选"NotifyType":"URL","NotifyUrl":"http://www.qq.com/callback"}}
建议您通过 API Explorer 实现快速验证。您可以将上述 JSON 复制到 API Explorer 的 JSON 模式中，切换至“表单”模式可以自动解析，调整输入输出路径等必要参数后，再单击发起调用即可。
在 API Explorer 表单和 JSON 两种输入模式下，ExtendedParameter 的位置示意如下：
注意：
使用 API Explorer 的表单模式填写 ExtendedParameter 时，需要直接传入 JSON，不用转换成字符串。但使用 API Explorer 的 JSON 模式或直接使用 API 接口，则必须传入转义后的字符串。
API Explorer 表单模式，ExtendedParameter 传入 JSON 即可，示例：
{"des":{"split":{"method":"llm","model":"deepseek-v3","max_split_time_sec":100,"extend_prompt":"本视频为在线教育场景视频，按照老师讲解知识点对视频进行分段"},"need_ocr":true,"text_requirement":"摘要在40字以内","dstlang":"zh"},"strip":{"type":"content"}}
API Explorer JSON 模式，ExtendedParameter 则需要传入转义后的字符串，示例：
{\\"des\\":{\\"split\\":{\\"method\\":\\"llm\\",\\"model\\":\\"deepseek-v3\\",\\"max_split_time_sec\\":100,\\"extend_prompt\\":\\"本视频为在线教育场景视频，按照老师讲解知识点对视频进行分段\\"},\\"need_ocr\\":true,\\"text_requirement\\":\\"摘要在40字以内\\",\\"dstlang\\":\\"zh\\"},\\"strip\\":{\\"type\\":\\"content\\"}}
扩展参数说明（用于指定拆条场景）
传入扩展参数（ExtendedParameter）可以指定不同拆条场景，获得更好的拆条效果。
场景一：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、摘要等。
参数
在 ExtendedParameter 中填入以下参数，具体参数建议线下对接确认：
{"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"},"need_ocr": true,"text_requirement": "摘要在40字以内","dstlang": "zh"},"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。 |
need_ocr | No | bool | 是否使用 ocr 辅助分段，true 表示开启，默认为 false。 不开启，系统仅识别视频语音内容辅助视频分段；开启，还会识别视频画面上的文字内容辅助视频分段。 |
text_requirement | No | string | 补充大模型摘要任务提示词。例如限制字数"摘要在40字以内"。 |
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
场景二：镜头拆条
根据画面镜头/场景的变化进行拆条。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。
参数
在 ExtendedParameter 中填入以下参数：
{"strip":{"type":"screen_strip"}}
效果示例
场景三：新闻拆条
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
在 ExtendedParameter 中填入以下参数：
{"strip":{"type":"news"}}
效果示例
场景四：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
查询任务结果
智能拆条任务会输出处理后的分段视频文件、封面图等信息，保存在任务配置的输出路径下。
控制台查询结果
1. 您可以在控制台 任务管理 页面查看任务状态，当子任务状态为“成功”时：
2. 单击回调JSON，可以在输出信息中找到输出结果和输出文件路径：
3. 如果使用 COS 作为输出路径，您可以在 MPS 控制台的 COS Bucket > 输出 Bucket 页面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。
事件通知回调
在使用 ProcessMedia 发起媒体处理任务时，您可以通过
TaskNotifyConfig 参数配置事件回调。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。调用接口查询任务结果
在使用 ProcessMedia 发起媒体处理任务后，会返回任务 ID（
TaskId），例如：24000022-WorkflowTask-b20a8exxxxxxx1tt110253、24000022-ScheduleTask-774f101xxxxxxx1tt110253。调用 DescribeTaskDetail 接口，输入任务 ID 即可获取任务结果，您需要解析 WorkflowTask ->AiAnalysisResultSet 字段获取任务结果。处理直播流
发起任务方式：API 发起任务
智能拆条任务暂仅支持通过 API 发起直播流处理任务。
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）。
说明：
直播流目前支持新闻拆条、NLP 拆条场景，暂不支持目标拆条场景。
{"Url": "http://www.abc.com/abc.m3u8","TaskNotifyConfig": {"NotifyType": "URL","NotifyUrl": "http://www.qq.com/callback"},"OutputStorage": {"Type": "COS","CosOutputStorage": {"Bucket": "mybucket","Region": "ap-guangzhou"}},"OutputDir": "/path/to/output/","AiAnalysisTask": {"Definition": 27,"ExtendedParameter": "{\\"des\\":{\\"split\\":{\\"method\\":\\"llm\\",\\"model\\":\\"deepseek-v3\\",\\"max_split_time_sec\\":100,\\"extend_prompt\\":\\"本视频为在线教育场景视频，按照老师讲解知识点对视频进行分段\\"},\\"need_ocr\\":true,\\"text_requirement\\":\\"摘要在40字以内\\",\\"dstlang\\":\\"zh\\"},\\"strip\\":{\\"type\\":\\"content\\"}}"}}
API Explorer 快速验证
说明：
Explorer 会自动转换，ExtendedParameter 填写对应 json 即可，不用转换成字符串。
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。文档反馈