首先确认视频格式为MP4、WebM或MOV，编码采用H.264或VP9，音频为AAC或Opus；统一分辨率至1080p或720p，帧率设为30fps或24fps，并用FFmpeg批量转换；按平台需求调整纵横比，如9:16、16:9或3:4；最后利用MediaPipe进行预处理，提升输入质量与AI理解能力。
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如果您尝试使用Google AI进行视频生成或处理时，遇到不同格式的视频无法正常解析或生成质量不佳的问题，则可能是由于输入视频的编码、分辨率或容器格式不兼容。以下是解决此问题的步骤：
一、确认支持的视频格式与编码
Google AI视频生文工具对输入视频有明确的格式要求，确保源文件符合这些标准可避免解析失败。推荐使用广泛兼容且高效压缩的格式以提升处理速度和稳定性。
1、检查视频容器格式是否为MP4、WebM或MOV，这些是Google AI平台优先支持的封装格式。
2、验证视频编码是否采用H.264或VP9编码标准，这两种编码在跨平台AI处理中具有最佳兼容性。
3、确认音频轨道使用AAC或Opus编码，以确保多模态模型能正确提取音视频特征。
二、统一视频分辨率与帧率
为保证AI模型稳定接收输入信号，需将所有视频调整至一致的空间和时间参数。不统一的分辨率可能导致裁剪或拉伸，影响生成文本的准确性。
1、将视频分辨率转换为1080p（1920×1080）或720p（1280×720），这是大多数Google AI视频处理管道的标准输入尺寸。
2、设置帧率为30fps或24fps，避免使用过高或非标准帧率如60fps或25fps，以防时间序列建模出错。
3、使用FFmpeg命令行工具执行批量转换：ffmpeg -i input.mp4 -vf "scale=1920:1080" -r 30 -c:v libx264 -c:a aac output.mp4，实现自动化预处理。
三、适配不同平台的纵横比要求
针对不同发布渠道优化视频比例，有助于AI更准确理解画面构图并生成相应描述。错误的纵横比可能误导场景识别模块。
1、对于抖音、快手等移动端平台，将视频裁剪为9:16竖屏比例，突出主体人物或动作细节。
2、面向YouTube、B站的内容应保持16:9宽屏格式，保留横向视野信息以便生成完整的场景叙述。
3、小红书推荐使用3:4精致竖屏，可通过添加模糊背景边框实现安全区域填充，防止关键内容被遮挡。
四、利用Google MediaPipe进行预处理
借助Google官方提供的MediaPipe框架，可在本地对视频流进行标准化处理，增强AI对多格式输入的理解能力。
1、安装MediaPipe Python库：pip install mediapipe，并导入视频处理模块。
2、编写脚本加载视频文件，使用
mp.videoAPI解码每一帧，并重新封装为标准化张量输入。
3、在送入AI模型前，通过MediaPipe执行自动亮度校正、噪声抑制和关键帧提取，提升低质量视频的可读性。
