Bernini-R 主体替换视频编辑流程

这是一款基于 Bernini-R + 原始视频 + 参考主体图 + LLM提示词改写 + BerniniConditioning + 双阶段视频编辑采样 的主体替换视频应用。用户上传一段原视频，再上传一张参考主体图，并输入一句简单的替换要求，系统会自动把参考图中的主体替换进原视频中，同时尽量保持原视频的动作节奏、镜头角度、背景环境、光影关系和画面构图。

它和普通图生视频最大的区别是：它不是重新生成一段全新视频，而是在原视频基础上做视频编辑。
原视频负责提供动作、姿态、节奏、镜头运动和场景背景；参考图负责提供新主体的身份和外观；主体替换提示词负责告诉模型要替换谁、保留什么、不改变什么。当前默认案例就是把参考图中的女性替换到原视频跳舞女性的位置上，让新主体跟随原视频人物的动作和位置，同时尽量保留背景、灯光、阴影和机位。

这条流的核心优势是 “参考主体 + 原视频动作 + 视频一致性编辑”。
如果用户只用普通文生视频，很难稳定复刻原视频里的动作和镜头；如果只做换脸或抠图合成，又容易出现边缘不自然、身体不匹配、光影断裂和动作假。Bernini-R 这类视频编辑流程更适合做完整主体替换：不仅换脸，还包括人物整体服装、姿态、身体运动和画面融合。

适合场景包括：AI换人跳舞、广告模特替换、短视频人物替换、服装展示视频、虚拟模特试片、IP角色替换、剧情素材改版、参考图换主角、人物广告素材批量二创、品牌宣传视频替换主角。
使用时建议重点控制三项：原视频决定动作和背景，参考主体图决定替换对象，主体替换要求决定替换范围和保留规则。 如果想要更稳，提示词里要明确写：保持原视频背景不变、保持镜头构图不变、保持动作节奏不变、不要新增人物、不要改变场景。

发布成 RunningHub 应用时，前台建议做得极简：上传原视频 + 上传参考主体图 + 填写主体替换要求 + 输出视频。视频帧数可以作为基础参数开放；采样步数和切点更适合后台固定，避免小白误调导致主体融合不稳。

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