完整歌曲输入
所有方案均支持上传最大 100MB 的 MP3、WAV、AAC、M4A、FLAC 或 AIFF 文件。完成任一购买后，可解锁最长 7 分钟的歌曲。
工作流程
从歌曲到成片的清晰流程
四个步骤：分析歌曲、规划镜头、生成场景，再组装完整成片。
- 01
分析歌曲
VibeMV 会分析节拍、歌曲段落、人声和情绪。
- 02
审阅镜头划分
在镜头划分中审阅镜头顺序和时间，再在生成前检查创作方案里的视觉方向与提示词。
- 03
生成并优化镜头
逐个生成镜头，再编辑图片提示词或视频提示词，只重新生成需要调整的镜头。
- 04
组装成片
将片段拼接成一支可审阅和导出的完整成片。
逐镜头控制
逐个审阅镜头，只重新生成需要调整的部分。
VibeMV 会分析完整歌曲、创建镜头划分，并分别生成每个镜头。你可以在生成前审阅镜头划分和创作方案，逐镜头编辑图片与视频提示词，并只重新生成较弱的镜头，无需重做整支成片。
镜头划分与创作方案
先在镜头划分中审阅每个镜头的顺序和时间，再在花费积分生成前检查创作方案中的视觉方向与提示词。
逐镜头重新生成
只重新生成一个首图或镜头视频，保留已经满意的镜头，再更新成片。
成片输出
以 720p 版本导出 16:9 或 9:16 MP4；也可消耗积分创建可选的 2K 版本。商业使用从有效订阅开始。
这些示例说明了什么
生成前先看清输出风格。
表演、口型同步、舞蹈和多场景示例展示一首歌变成视频的几种方式。
查看全部示例79s
多场景音乐视频
长篇故事 MV
一支 79 秒故事剪辑，把表演、公路和篝火场景连接成一支音乐视频。
展示多场景 AI 音乐视频，而不是单个孤立片段
展示歌曲如何逐镜头扩展成更长的 MV
8s
短视频 Hook
舞蹈 Hook MV
一段为副歌 Drop、社交平台剪辑和可重复传播发布点设计的竖屏舞蹈 Hook。
展示面向音乐 Hook 的 AI 舞蹈视频生成工作流
片段长度适合社交平台发布测试
11s
艺人表演开场
电影感表演 MV
一个电影感竖屏表演镜头，包含特写、镜头运动和更完整的音乐视频氛围。
把歌曲转成以表演为核心的 AI 音乐视频场景
用特写和镜头运动替代静态可视化循环
6s
人声口型同步镜头
口型同步棚拍镜头
一个说唱歌手的棚拍镜头，嘴型、头部动作和麦克风表演跟随人声线条变化。
展示人声段落中的口型同步嘴部动作
保持麦克风、录音棚灯光和表演者构图
可作为长篇 MV 中的歌手或说唱歌手镜头
VibeMV 产品事实
这款 AI 音乐视频生成器专为哪些任务而建
VibeMV 是以音乐为核心的网页应用，可将完成的歌曲文件生成已拼接的音乐视频。它面向发布视觉，而不是通用提示词短片或简单 visualizer 循环。
输入
所有方案均支持最大 100MB 的 MP3、WAV、AAC、M4A、FLAC 或 AIFF 格式完整歌曲、demo 和发行剪辑。完成任一购买后，可解锁最长 7 分钟。
工作流
音频分析会先映射歌曲段落、人声时刻、节拍变化和视觉提示词，再进行逐镜头视频生成与音乐视频组装。
输出
可审阅的 MP4 音乐视频，支持 16:9 或 9:16；默认生成 720p，可选 2K upscale。
检查与替换
在导出前检查组装后的音乐视频，替换效果不佳的镜头，并单独重新生成需要改进的镜头。
什么时候 VibeMV 最适合？
当你已经有一首完成的歌曲，并需要带有节拍感知场景、可选 lip-sync 镜头，以及 16:9 或 9:16 MP4 导出的完整音乐视频时，VibeMV 最适合。它面向独立音乐人、制作人、创作者和小团队，用音频规划发布视觉。
什么时候 VibeMV 不一定适合？
VibeMV 不是逐帧视频编辑器、真人拍摄替代品，也不是音乐版权授权服务。它不会清理采样、翻唱、同步权、母带权或平台版权申诉。如果你需要精确到每个镜头的控制、演员实拍素材，或每一帧都保证角色连续性，请预留人工审阅和后期制作。
常见问题
关于从音频文件创建音乐视频所需了解的一切。
我们支持 MP3、WAV、AAC、M4A、FLAC 和 AIFF 音频格式。所有方案均支持最大 100MB 的文件；完成任一购买后，可解锁最长 7 分钟的音轨。
生成时间会随歌曲长度、镜头数量、所选模式、队列负载、重试次数和模型表现而变化。短测试片段通常比完整音乐视频更快，lip-sync 可能需要更久。
商用权包含在订阅方案（Hobby、Pro、Studio）中。免费使用和单独购买积分包的使用仅限个人项目。
可以。VibeMV 面向完整歌曲上传，而不是孤立的提示词短片。它会分析歌曲、规划段落、生成视频片段，并把它们拼接成一支完整音乐视频。
VibeMV 是用于完整音乐视频的 AI 音乐视频生成器。免费音乐可视化工具更轻量，适合只需要 waveform、spectrum、radial 或 pulse 视觉的 teaser 或封面视觉。
生成会根据渲染秒数、模型选择、重试和可选 upscale 消耗积分。尤其在需要 lip-sync 或 2K upscale 时，建议先用短片段测试，再投入完整渲染。
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