Brand Video Generation — AI品牌视频生成：从文本/图像到高保真营销视频的全链路技术

1. 解决的问题

如何将品牌语义（Logo、色调、产品特征）与视频扩散模型对齐，在保留用户意图（语义保真）的同时实现自然的品牌可见性。

2. 核心算法逻辑

品牌视频生成（Brand Video Generation）解决的核心问题是：如何将品牌语义（Logo、色调、产品特征）与视频扩散模型对齐，在保留用户意图（语义保真）的同时实现自然的品牌可见性。

3. 业务应用场景

业务背景：Amazon 美国站婴儿消毒锅新品上架，需要生成 3 条展示视频：妈妈使用场景、产品 360° 旋转、功能特性展示。传统外拍费用约 1.5 万元/条，周期 7-14 天。

ROI 估算： - 节省拍摄成本：1.5 万元/条 × 3 条 = 4.5 万元 - AI 生成成本：<100 元（GPU 算力） - 时间压缩：14 天 → 2 小时 - 单次 ROI ≈ 450x

业务背景：跨境母婴品牌"BabyBliss"在 TikTok/Meta 投放广告，需每周生产 20+ 条不同场景的广告素材（公园、厨房、婴儿房等），品牌色（薰衣草紫 #8A7ED9）和 Logo 需贯穿始终。

4. 输入数据要求

• BPR ≥ 85%、自然度 ≥ 4.0：可直接使用
• BPR 低：检查品牌关键词覆盖度，补充微调样本
• 自然度低：调低品牌显著度，让品牌色自然融入环境

5. 输出结果

• BPR ≥ 85%、自然度 ≥ 4.0：可直接使用
• BPR 低：检查品牌关键词覆盖度，补充微调样本
• 自然度低：调低品牌显著度，让品牌色自然融入环境

6. 业务价值 / ROI

4.5 万元

7. 代码模板

代码块数量：8 · 路径：未检测到

"""
Brand Video Generation Pipeline
整合 BrandFusion（品牌知识库 + 多智能体提示精化）+ Aquarius（工业级视频生成）核心逻辑
Mock 实现，完全可运行，含完整测试用例
"""

import json
import random
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Dict, List, Optional, Tuple


# ─── 数据结构 ───────────────────────────────────────────────────────────────

@dataclass
class BrandProfile:
    """品牌档案（BrandFusion 离线知识库单元）"""
    brand_name: str
    primary_color: str          # hex，如 "#8A7ED9"
    logo_position: str          # "top-right" / "bottom-left" 等
    font_style: str             # "rounded" / "serif" 等
    brand_keywords: List[str]   # 品牌关键词列表
    is_novel: bool = True       # 是否需要微调（True=新品牌）
    adapter_path: Optional[str] = None  # LoRA adapter 路径
    past_experiences: List[Dict] = field(default_factory=list)  # 成功经验


@dataclass
class VideoGenerationConfig:
    """视频生成配置"""
    width: int = 1280
    height: int = 720
    fps: int = 24
    duration_seconds: int = 15
    num_inference_steps: int = 16
    guidance_scale: float = 7.5
    seed: int = 42


@dataclass
class GenerationResult:
    """生成结果"""
    refined_prompt: str
    brand_presence_rate: float    # 0-1，品牌存在率
    naturalness_score: float      # 1-5，自然度
    semantic_fidelity: float      # 0-1，语义保真度
    video_path: str               # 模拟路径
    generation_cost_yuan: float   # 成本（元）


# ─── BrandFusion：多智能体品牌提示精化 ─────────────────────────────────────

class BrandSelector:
    """Agent 1：品牌选择器"""

    def __init__(self, brand_db: Dict[str, BrandProfile]):
        self.brand_db = brand_db

    def select(self, user_prompt: str) -> Tuple[str, float]:
        """

8. 论文来源

• 2505.10584
• 2506.10568
• 2603.02816