步骤 01 — 上传你的素材
添加你想剪辑的片段，Editto 会生成与时间对齐的逐字稿，涵盖所有说话内容。
Editto
用一句话改镜头：对视频做指令式编辑、重写与一致性控制，并将结果批量导出为可用的合成数据集，便于训练与评测。
工作原理
用 Editto 三步剪辑视频
从原始素材到干净成片——通过编辑文字来剪辑视频，全程在 Cleep.ai 内完成。
步骤 02 — 编辑文字并设置格式
通过编辑逐字稿来剪切、删除口头语并重构场景，然后选择画面比例和分辨率。
步骤 03 — 生成并下载
点击生成，等待几分钟。Editto 会渲染更新后的时间线。下载它，或继续打磨文字再次运行。
它能做什么
如何使用 Editto
从“原片”到“可交付版本”的三步流程
先上传待编辑视频，必要时再补充参考图或参考片段用于锁定风格与主体一致性。随后输入清晰的指令（例如“保留人物不变，把背景换成夜景并缩短到15秒”），系统会生成可对比的多个版本。最后选择满意版本导出，并同步保存指令与参数，便于复现与二次迭代。
适合哪些团队把它接入日常产线
短视频团队可用它快速做镜头重排、节奏压缩与风格统一，减少来回沟通成本。电商与品牌可在不重拍的前提下，按活动主题批量改背景、改字幕与改口播节奏。数据团队则可将同一素材按不同指令批量扩增，形成带标签的合成数据集，用于训练、对齐或回归测试。
上线前的质检清单：一致性、可用性与可追溯
建议在导出前做三项核对：主体一致性（人物/商品是否漂移）、时序连续性（镜头衔接是否跳变）与文本准确性（字幕/口播是否错字）。对训练用途，额外检查标签与命名是否与版本一一对应，避免数据泄漏或混淆。若出现细节偏差，可通过更明确的约束指令与参考素材进行二次修订，并保留对比记录。
为什么选择 Cleep AI 上的这套能力
这套方案强调“指令—版本—导出”的闭环，适合需要反复迭代与留痕的制作流程。它支持将同一素材按不同指令批量产出，并以结构化文件组织结果，便于沉淀为合成数据集。对需要 instruction-based video editing 的团队而言，关键在于把编辑意图写成可复用的指令模板，并在每次输出后做可验证对比。
把一次剪辑，变成可复用的指令与数据资产
将你的原片上传到 Cleep AI，先用一条指令完成一次可对比的改版，再把稳定的指令沉淀为模板。需要训练数据时，可直接按模板批量生成并导出合成数据集，减少重复劳动。现在就从一个镜头开始验证效果与一致性。
FAQ
常见问题
它的核心能力是什么？
核心是用文字指令对视频进行重写与剪辑：包括镜头重排、时长压缩、风格统一、字幕与画面元素调整，并输出可对比的多个版本用于选择与复现。
什么是“指令式视频编辑”，写指令有什么要点？
指令式视频编辑是把剪辑意图写成可执行的约束与目标。建议同时写清“保留什么、改变什么、输出规格（时长/比例/风格）”，并在需要时提供参考素材来锁定一致性。
可以用来做合成数据集吗？
可以。你可以用同一段素材配合多组指令批量扩增，导出时按版本、标签与命名规则组织文件，便于后续训练、评测或回归测试。
导出前如何快速验证结果是否可用？
优先检查主体是否漂移、镜头衔接是否跳变、字幕是否准确；用于训练时再核对标签是否与版本一一对应，并保留指令与参数以便复现。
openve 3m 这类资源会怎么处理？
若你在工作流中需要引用外部资源或模型文件，建议先确认文件格式、来源与授权，并在项目内以清晰命名进行管理。实际可用性取决于资源本身的兼容性与当前任务的输入要求。
ditto_global_style_comfy 的 safetensors 文件能直接用吗？
这类文件通常用于特定的推理/工作流环境。使用前应核对其适配的加载方式、版本依赖与授权范围；若不匹配，建议改用参考图/参考片段来实现风格约束，确保输出稳定可复现。
