55633d3302
调研结论: build.nvidia.com 免费托管 API 上 video-llama3-8b 与 qwen2.5-vl-72b 已下线(404)，nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning 可用(200, 40RPM 免费额度内)，原生支持 video_url 输入(MP4 base64)。 实现: 1. nvidia_adapter 新增 analyze_video: 按关键帧时间点截取 ±1.5s 片段 (drawtext 叠加时间戳，连字符避免冒号转义)拼集锦视频，640 宽 CRF28， base64 后经 video_url 单次调用，输出全 schema JSON(frame_details + global_summary + entities_json)并归一化对齐时间戳 2. analyze_frames 保留为无视频文件时的降级路径; chat max_tokens 512→2048(reasoning 模型 token 消耗大); timeout 20→120s 3. orchestrator.run_visual_analysis 增加 video_path 参数，fallback 循环 对支持 analyze_video 的适配器优先走视频模式，失败自动降级逐帧 实测(360MB 测试视频, 3 关键帧): 集锦 107KB, 全程 37s, 动态动作识别准确 (走动→坐沙发→坐餐桌)，跨片段综合摘要正常 — 显著优于旧逐帧静态识别。
2.6 KiB
2.6 KiB