# PySceneDetect 闪光误判切镜：比较单帧亮闪和真实场景变化

已实际运行原生剪辑/镜头工具，保留真实输出与误判；输入是程序动画和系统朗读，不是真实软件录屏或 AI 视频。

## 输入来源
本站原创程序绘图/动画、人工字幕和系统朗读均为输入或人工参考。AI 生成肖像、人物与店铺来自本站本批 imagegen，只用作输入。官方图片说明工具机制，不是本站模型结果。

## 运行
python3 verify.py

输入验证依赖 Pillow；剪辑工具使用官方 auto-editor 31.7.2 二进制，已不再发布到 pip。PySceneDetect 锁0.7.2。其他模型/GUI按官方步骤准备，未包含权重、密钥或付费额度。

## 1. 先确定亮闪与真切点
input.mp4 为原创 24fps 测试片，36 帧有一帧白闪，72/144/216 帧换镜。先读 origin.json 的人工真值，再看自动检测，不根据输出反向修改真值。

## 2. 运行 content 基线
使用 detect-content --min-scene-len 1，保存统计和镜头列表；有意放宽最短长度以暴露闪光误判。这个负例不等于默认参数都会产生同样结果。

## 3. 再运行 adaptive
对同一输入执行 detect-adaptive，保持其他输入条件，记录实际镜头数。adaptive 使用邻近帧的变化比例，但不会理解一切闪光、转场或长镜头。

## 4. 用首中尾帧定位差异
分别导出两个检测目录的真实帧截图，确认多出来的片段是否围绕单帧白闪；不要只用两条折线或预期结果代替实际视频帧。

## 5. 按内容调最短场景
将 min-scene-len 从 1 帧调到适合真实素材的长度后重试，保留真正快切。过滤掉短片段可能同时漏掉有意义的快切，需要人工核对。

## 6. 保留仍失败的样本
本次 adaptive 在白闪第36帧误切，得到5段；content/min-scene-len=1在36、37帧分出白闪，同时漏掉216帧真切点，也得到5段。片段数相同不代表切点正确，不能保证 adaptive 自动修好所有闪光。

## 7. 将参数带回 AI 多镜头素材
用自己的素材复测后再批量切割，遇到渐变黑场应改用匹配的 detector。保存锁定版本和参数，模型生成的闪烁也可能只是瑕疵而非新镜头。

## 验收
重新打开实际结果，逐项核对内容、尺寸、时间码/图层。结构脚本通过不代表模型质量或外部工具已运行。

## 官方来源
https://www.scenedetect.com/docs/head/cli.html#detect-adaptive
https://github.com/Breakthrough/PySceneDetect/releases/tag/v0.7.2