案例展示：视频高质量 GIF 转换与加速处理¶
本案例展示了如何使用 GitHub Copilot SDK Pipe 配合 Minimax 2.1 模型，通过底层工具（FFmpeg）对视频文件进行精细化处理：加速 1.4 倍并压缩至 20MB 以内的超高质量 GIF。
🎥 效果录屏¶
场景描述：用户上传了一个 38MB 的
.mov录屏文件，要求加速 1.4 倍，并转换为 1280px 宽度、大小在 20MB 以内的高质量 GIF。模型自动分析了需求，编写并执行了双工作流 FFmpeg 指令。
🛠️ 技术实现¶
- 插件类型: Pipe (GitHub Copilot SDK)
- 底层模型: Minimax 2.1
- 核心能力:
- 底层系统访问: 自动检测并调用容器内的
ffmpeg工具。 - 双阶段优化 (Two-Pass Optimization): 1. 阶段一: 分析全视频帧生成 256 色最优调色板 (
palettegen)。 2. 阶段二: 应用调色板进行高质量量化和抖动处理 (paletteuse)。 - 参数精准控制: 实现 1.4 倍 PTS 缩放、Lanczos 滤镜缩放及 20fps 帧率控制。
💬 对话实录¶
📥 导入对话记录¶
你可以下载原始对话数据并导入到你的 Open WebUI 中，查看模型如何一步步调试 FFmpeg 参数： 下载原始对话 JSON
如何导入？ 在 Open WebUI 首页点击 左侧侧边栏底部个人头像 -> 设置 -> 数据 -> 导入记录，选择下载的文件即可。
1. 提交处理需求¶
**用户**指定了输入文件和详细参数：
- 加速：1.4x (setpts=PTS/1.4)
- 分辨率：宽度 1280px，等比例缩放
- 质量优化：必须使用调色板生成技术
- 约束：文件体积 < 20MB
2. 模型执行处理¶
Minimax 2.1 自动编写并执行了以下核心逻辑：
# 生成优化调色板
ffmpeg -i input.mov -vf "fps=20,scale=1280:-1:flags=lanczos,setpts=PTS/1.4,palettegen" palette.png
# 生成最终高质量 GIF
ffmpeg -i input.mov -i palette.png -lavfi "[0:v]fps=20,scale=1280:-1:flags=lanczos,setpts=PTS/1.4[v];[v][1:v]paletteuse" output.gif
3. 处理结果摘要¶
| 指标 | 原始视频 | 处理后 GIF | 状态 |
|---|---|---|---|
| 文件大小 | 38 MB | 14 MB | ✅ 达标 |
| 分辨率 | 3024x1898 | 1280x803 | ✅ 缩放平滑 |
| 播放速度 | 1.0x | 1.4x | ✅ 节奏紧凑 |
| 色彩质量 | N/A | 256色最优量化 | ✨ 极其清晰 |
💡 为什么这个案例很有意义？¶
传统的 LLM 只能“告诉你”怎么做，而基于 GitHub Copilot SDK 的 Pipe 能够：
- 理解 复杂的多媒体处理参数。
- 感知 文件系统中的原始素材。
- 执行 耗时、耗能的二进制工具任务。
- 验证 产出物（体积、分辨率）是否符合用户的最终约束。