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🎬 CORE · 创意生产视频工具

byted-las-video-inpaint

Removes unwanted visual elements from videos using AI-powered inpainting via Volcengine LAS. Video watermark removal, subtitle removal, logo removal, and text overlay removal — erases and cleans up watermarks, hardcoded subtitles, logos, text, and other fixed-region artifacts and obstructions from video footage. Supports specifying exact bounding boxes for targeted removal and erasure. Handles videos up to 4 hours and 30GB.

Saker · 用法翻译

水印/Logo去除 — 视频擦除不想要的元素
字幕条擦除 — 抠掉硬字幕留干净画面
画面修复 — AI inpaint 补全被遮挡区域

Install · 安装

claude skill add byted-las-video-inpaint --from https://github.com/volcengine/agentkit-samples/tree/main/skills/byted-las-video-inpaint

Skill 文档 · 原文

LAS 视频修复(las_video_inpaint

去除视频中的水印、字幕、Logo。支持指定固定区域修复(fixed_bboxes)。多种修复后端可选。

使用限制:视频时长 <= 4 小时,文件大小 <= 30GB。

设计模式

本 skill 主要采用:

  • Tool Wrapper:封装 lasutil CLI 调用
  • Pipeline:包含 Step 0 -> Step N 的顺序工作流

核心 API 与配置

  • 算子 ID: las_video_inpaint
  • API: 异步(submit -> poll
  • 环境变量: LAS_API_KEY (必填)

Gotchas

  • 密钥安全:若聊天框屏蔽密钥,让用户在当前目录创建 env.sh 并写入 export LAS_API_KEY="...",SDK 会自动读取。
  • 免责声明:最终回复结果时必须包含:"本方式的计费均为预估计费,与实际费用有差距,实际费用以运行后火山产生的账单为准。计费说明请参考 Volcengine LAS 定价。",且禁止使用"实际费用"字眼描述预估价。

工作流(严格按步骤执行)

执行进度:
- [ ] Step 0: 前置检查
- [ ] Step 1: 初始化与准备
- [ ] Step 2: 预估价格
- [ ] Step 3: 提交任务
- [ ] Step 4: 异步查询
- [ ] Step 5: 结果呈现

Step 0: 前置检查(必须在第一轮对话中完成)

在接受用户的任务后,不要立即开始执行,必须首先进行以下环境检查:

  1. 检查 `LAS_API_KEY` 与 `LAS_REGION`:确认环境变量或 .env 中是否已配置。
  • 若无,必须立即向用户索要(提示:LAS_REGION 常见为 cn-beijing)。
  • 注意LAS_REGION 必须与您的 API Key 及 TOS Bucket 所在的地域完全一致。
  1. 检查输入路径:如果用户要求处理的是本地文件,则需要先通过 File API 上传至 TOS。
  2. 检查输出路径output_tos_path 为必填参数,必须由用户提供自己可写的 TOS 目录路径(格式:tos://bucket/output_dir/)。

Step 1: 初始化与准备

环境初始化(Agent 必做)

source "$(dirname "$0")/scripts/env_init.sh" las_video_inpaint
workdir=$LAS_WORKDIR
  • 处理本地文件时:使用 File API 上传(只需 LAS_API_KEY,无需 TOS 凭证和 Bucket):

``bash lasutil file-upload <local_path> ` 上传成功后返回 JSON,取其中的 presigned_url`(HTTPS 预签名下载链接,24 小时有效)传给算子作为输入 URL。

Step 2: 预估价格(必须获得用户确认)

  1. 读取 references/prices.md 获取最新计费标准。
  2. 获取视频时长:

``bash lasutil media-duration <video_url> ``

  1. 根据时长和模式单价计算总价,将计费单价与预估总价一并告知用户并强制暂停执行,明确等待用户回复确认。

Step 3: 提交任务 (Submit)

构造基础 data.json

{
  "video_url": "<presigned_url>",
  "output_tos_path": "tos://<your-bucket>/output_dir/",
  "targets": ["watermark", "subtitle"]
}

单文件提交

data=$(cat "$workdir/data.json")
lasutil submit las_video_inpaint "$data" > "$workdir/submit.json"

强制反馈:任务提交成功后,必须立即向用户返回生成的 `task_id`

Step 4: 异步查询 (Poll)

异步任务与后台轮询约束

  • 如果环境支持后台任务:利用后台能力轮询,完成后主动返回结果。
  • 如果环境不支持长效后台任务:绝对禁止死循环等待! 向用户输出 Task ID 并结束当前轮次。

单任务查询

lasutil poll las_video_inpaint {task_id}
  • COMPLETED -> 返回修复后视频路径 result.data.inpainted_video_path
  • RUNNING/PENDING -> 稍后重试。

Step 5: 结果呈现

# 获取修复后的视频 URL
inpainted_url=$(cat "./output/{task_id}/result.json" | jq -r '.data.inpainted_video_path')
echo "修复后的视频: $inpainted_url"

向用户展示

  1. 修复后的视频下载链接
  2. 本地结果路径:./output/{task_id}/
  3. 计费声明

审查标准

执行完成后,Agent 应自检:

  1. 环境变量是否正确配置
  2. 输入文件是否成功上传
  3. 输出结果是否正确呈现给用户
  4. 计费声明是否包含

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