本文介绍了Amazon Nova Reel 1.1，AWS最新一代的AI视频生成模型。它能够通过简单的提示词生成长达2分钟的高质量视频，支持多镜头自动生成和精细的相机动作控制。文章详细解析了Nova Reel的核心功能，包括多种生成模式和高级控制能力，并通过Python代码示例演示了如何生成一段自然风光纪录片风格的视频。此外，还分享了提示词工程的技巧，以及Nova Reel与其他AI视频生成工具相比的优势，并探讨了其在营销、教育等领域的应用前景。

🚀 Amazon Nova Reel 1.1是AWS最新发布的AI视频生成模型，相比之前版本，视频长度延长至2分钟，支持多镜头自动生成，并提供更精细的相机动作控制，增强了风格一致性和视觉连贯性。

💡 Nova Reel提供了多种生成模式，包括文本到视频、图像到视频、多镜头自动生成和多镜头手动控制，适用于快速创意验证、品牌风格保持、故事叙述和专业视频制作等多种场景。

📹 通过Python和AWS SDK，可以使用简单的代码生成2分钟的自然风光纪录片风格视频，整个过程耗时约8分钟，展示了Nova Reel高效的生成能力。

🎨 提示词工程对于获得最佳效果至关重要，需要具体而详细地描述场景，使用丰富的视觉形容词和情感氛围，并结合相机动作指令来优化视频效果。

字数 2669，阅读大约需 14 分钟

🚀 2025最新！Amazon Nova Reel 1.1实战：一次生成2分钟高质量AI视频全流程

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本文基于AWS官方文档和实际操作经验整理，展示Amazon Nova Reel 1.1的最新功能与使用方法。

你是否还在为制作高质量视频内容而苦恼？Amazon Nova Reel 1.1来了！本文将带你体验从简单提示词到生成2分钟高质量AI视频的全过程，让你的创意工作效率提升10倍！无需专业设备和技能，只需几行代码，即可创建媲美专业制作的视频内容。

📺 实际生成效果展示

下面是我们使用Nova Reel 1.1实际生成的2分钟自然风光纪录片风格视频：

👆 点击播放：这段视频是通过简单的提示词"A cinematic documentary showcasing the stunning beauty of the natural world. Drone footage flying over fantastical and varied natural wonders."生成的，全过程仅需约7分钟！

📊 Nova Reel 1.1：AWS最新视频生成模型解析

2025年4月，AWS发布了Amazon Nova Reel 1.1，这是他们最新一代的AI视频生成模型。与之前版本相比，Nova Reel 1.1带来了革命性的升级：

• ✅ 视频长度从6秒延长至最长2分钟• ✅ 支持多镜头视频自动生成• ✅ 提供更精细的相机动作控制• ✅ 增强了风格一致性和视觉连贯性

Nova Reel作为AWS Bedrock平台上的基础模型，专注于提供企业级的AI视频生成能力，在成本效益和定制化方面具有显著优势。

💡 小贴士：Nova Reel是Amazon Nova系列AI模型的一部分，该系列还包括Nova Text（文本）、Nova Canvas（图像）和Nova Sonic（语音）等多个专业模型。

🌟 Nova Reel核心功能一览

Nova Reel不仅仅是简单的文本到视频转换工具，它提供了丰富的创作选项：

1️⃣ 多种生成模式

功能类型	描述	适用场景
文本到视频	通过文本提示词生成视频	快速创意验证、概念展示
图像到视频	基于参考图像生成视频	保持品牌风格、延续现有素材
多镜头自动生成	自动将长提示拆分为多个连贯镜头	讲故事、场景过渡
多镜头手动控制	精确控制每个镜头的内容和风格	专业视频制作、复杂叙事

2️⃣ 高级控制能力

• 📹 相机动作控制：支持平移、缩放、旋转等自然语言指令• 🎨 风格一致性：在多镜头间保持视觉风格连贯• ⏱️ 时长控制：可设置12-120秒不等的视频长度（必须是6的倍数）• 🖼️ 分辨率选择：支持多种视频分辨率，最高可达1280x720

Nova Reel特别适合创建广告、营销视频、社交媒体内容、产品演示和教育内容。其高效的生成能力可以显著缩短内容创作周期。

💻 实战演示：使用Python生成2分钟自然风光视频

下面，我们将通过一个完整示例，展示如何使用Python和AWS SDK来生成一段2分钟的自然风光纪录片风格视频。

🔧 准备工作

在开始之前，你需要：

1. 有效的AWS账号和适当的权限2. 配置好的AWS凭证3. 安装必要的Python库：boto3、tqdm等4. S3存储桶用于保存生成的视频

📝 完整代码示例

# 导入必要的库import boto3import timeimport randomimport osfrom IPython.display import Video, display, HTMLfrom tqdm import tqdm# 配置参数AWS_REGION = "us-east-1"MODEL_ID = "amazon.nova-reel-v1:1"S3_BUCKET = "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"  # 替换为你的S3桶名S3_OUTPUT_PREFIX = "nova-reel-outputs"PROMPT = "A cinematic documentary showcasing the stunning beauty of the natural world. Drone footage flying over fantastical and varied natural wonders."LOCAL_VIDEO_FILENAME = "generated_video.mp4"# 创建AWS服务客户端bedrock_runtime = boto3.client("bedrock-runtime", region_name=AWS_REGION)s3_client = boto3.client("s3", region_name=AWS_REGION)# 生成S3输出路径output_s3_uri = f"s3://{S3_BUCKET}/{S3_OUTPUT_PREFIX}/"# 配置视频生成参数seed = random.randint(0, 2147483646)model_input = {    "taskType": "MULTI_SHOT_AUTOMATED",    "multiShotAutomatedParams": {        "text": PROMPT    },    "videoGenerationConfig": {        "fps": 24,        "durationSeconds": 120,  # 必须是6的倍数，范围12-120秒        "dimension": "1280x720",        "seed": seed,    },}output_config = {"s3OutputDataConfig": {"s3Uri": output_s3_uri}}# 启动异步视频生成任务print("准备启动视频生成任务...")response = bedrock_runtime.start_async_invoke(    modelId=MODEL_ID, modelInput=model_input, outputDataConfig=output_config)invocation_arn = response["invocationArn"]print(f"任务已启动。Invocation ARN: {invocation_arn}")# 提取输出路径中的唯一标识符invocation_id = invocation_arn.split("/")[-1]s3_output_key = f"{S3_OUTPUT_PREFIX}/{invocation_id}/output.mp4"# 封装进度查询函数def get_job_status_and_progress(bedrock_runtime, invocation_arn):    job_status = bedrock_runtime.get_async_invoke(invocationArn=invocation_arn)    status = job_status["status"]    progress = None    if "progress" in job_status:        progress = job_status["progress"]    elif "percentComplete" in job_status:        progress = job_status["percentComplete"]    return status, progress# 等待任务完成并显示进度条print("等待任务完成并实时刷新...")last_progress_printed = -1with tqdm(    total=100,    desc="视频生成进度",    ncols=100,    bar_format="{l_bar}{bar}| {n_fmt}% [{elapsed}<{remaining}, {rate_fmt}]") as pbar:    while True:        status, progress = get_job_status_and_progress(bedrock_runtime, invocation_arn)        if status == "Completed":            pbar.n = 100            pbar.last_print_n = 100            pbar.update(0)            pbar.set_description_str("视频生成完成")            print("\n视频生成完成。")            break        elif status == "Failed":            print("\n视频生成失败。")            break        else:            if progress is not None:                progress = int(progress)                if progress > last_progress_printed:                    pbar.update(progress - pbar.n)                    last_progress_printed = progress            else:                pbar.update(1 if pbar.n < 99 else 0)            time.sleep(15)# 下载视频函数def download_with_progress(s3_client, bucket, key, dest_file):    obj = s3_client.head_object(Bucket=bucket, Key=key)    total_length = obj['ContentLength']    chunk_size = 1024 * 1024  # 1MB    with tqdm(        total=total_length,         unit='B',         unit_scale=True,         desc="下载视频",         ncols=100,        bar_format="{l_bar}{bar}| {n_fmt}/{total_fmt} [{elapsed}<{remaining}, {rate_fmt}]"    ) as pbar:        with open(dest_file, 'wb') as f:            response = s3_client.get_object(Bucket=bucket, Key=key)            body = response['Body']            while True:                data = body.read(chunk_size)                if not data:                    break                f.write(data)                pbar.update(len(data))# 下载生成的视频print("准备从S3下载视频...")try:    download_with_progress(s3_client, S3_BUCKET, s3_output_key, LOCAL_VIDEO_FILENAME)    print(f"视频已下载到本地文件：{LOCAL_VIDEO_FILENAME}")except Exception as ex:    print(f"视频下载失败: {ex}")    raise# 在Jupyter中展示视频def display_video_with_progress(filename):    video_html = f"""    <video width="1280" height="720" controls>      <source src="{filename}" type="video/mp4">      您的浏览器不支持视频播放。    </video>    """    display(HTML(video_html))print("在Jupyter Notebook中播放视频：")display_video_with_progress(LOCAL_VIDEO_FILENAME)

⏱️ 实际执行效果

执行上述代码后，你将看到类似下面的输出：

准备启动视频生成任务...任务已启动。Invocation ARN: arn:aws:bedrock:us-east-1:000000000000000000:async-invoke/7z48ni5eosi3等待任务完成并实时刷新...视频生成完成: 100%|██████████████████████████████████████████████████| 100% [06:53<00:00,  4.13s/it]视频生成完成。准备从S3下载视频...下载视频: 100%|████████████████████████████████████████████████| 91.2M/91.2M [01:15<00:00, 1.21MB/s]视频已下载到本地文件：generated_video_20250524_094348.mp4在Jupyter Notebook中播放视频：```整个过程耗时约**8分钟**（生成约7分钟，下载约1分钟），就能得到一段2分钟长的高质量AI生成视频！  ![GqN45O](https://img.aws.xin/uPic/GqN45O.png "null")🔍 提示词工程：让Nova Reel生成更好的视频--------------------------想要从Nova Reel获得最佳效果，提示词（Prompt）的设计至关重要。以下是一些经过实践验证的技巧：### 1\. 场景描述技巧*   • 👉 **具体而详细**：提供明确的场景、对象和环境描述*   • 👉 **视觉语言**：使用丰富的视觉形容词，如颜色、质感、光线*   • 👉 **情感氛围**：描述想要的情绪和氛围（如"平静的"、"紧张的"）### 2\. 相机指令优化Nova Reel能够理解各种相机动作指令，例如：*   • 🎬 **推进/拉远**：`"camera slowly pushing in"`*   • 🎬 **平移**：`"camera panning from left to right"`*   • 🎬 **俯视/仰视**：`"aerial view looking down"`*   • 🎬 **跟踪镜头**：`"tracking shot following the subject"`### 3\. 多镜头视频的最佳实践对于**MULTI\_SHOT\_AUTOMATED**模式，建议：1.  1\. 提供一个连贯的叙事线索2.  2\. 避免在单一提示中混合完全不同的场景3.  3\. 保持一致的视觉风格描述> 💡 **专业提示**：如果你需要更精确的控制，可以使用**MULTI\_SHOT\_MANUAL**模式，为每个6秒镜头单独提供提示词。❓ 常见问题解答--------### Q1: Nova Reel 1.1与其他AI视频生成工具相比有何优势？**A:** Nova Reel 1.1的主要优势包括：*   • 生成时长达到2分钟（大多数竞品仅支持10-30秒）*   • 企业级安全性和合规性*   • 与AWS生态系统的无缝集成*   • 相对合理的成本结构*   • 多镜头自动化功能减少了手动工作### Q2: 使用Nova Reel需要什么样的计算资源？**A:** Nova Reel是基于云的服务，你无需本地GPU。所有处理都在AWS云端完成，你只需要足够的网络带宽来下载生成的视频。### Q3: 生成的视频有版权限制吗？**A:** 根据AWS的使用条款，你拥有使用Nova Reel生成的内容的权利，但需要遵守相关的服务条款。建议在商业用途前仔细阅读最新的AWS服务条款。### Q4: 如何降低使用成本？**A:** 优化成本的几个技巧：1.  1\. 先用较短视频进行概念验证2.  2\. 利用seed参数重用成功的生成结果3.  3\. 考虑使用AWS Savings Plans或预留实例4.  4\. 批量处理任务以优化资源利用🚀 实用应用场景---------Nova Reel 1.1在多个行业都有广泛应用：*   • **营销与广告**：产品展示、品牌故事、社交媒体内容*   • **教育**：可视化概念解释、教学演示*   • **房地产**：虚拟参观、概念展示*   • **旅游**：目的地预览、旅行体验*   • **电商**：产品使用场景、生活方式展示> 对于初创企业和内容创作者而言，Nova Reel可以大幅降低视频制作的门槛和成本，使高质量视频内容的创建变得前所未有的简单。📈 未来展望：Nova Reel的发展方向----------------------根据AWS的产品路线图和行业趋势，我们可以预期Nova Reel未来的发展方向：1.  1\. **更长的视频生成**：可能会突破2分钟的限制2.  2\. **更高的分辨率**：支持1080p甚至4K输出3.  3\. **更精细的控制**：对场景、对象和动作的更精确控制4.  4\. **与其他Nova模型的集成**：例如与Nova Text和Nova Sonic结合5.  5\. **实时生成能力**：缩短生成时间，实现近乎实时的视频创建* * *📚 参考资料-------1.  1\. Amazon Nova Reel - AWS AI Service Cards\[1\]2.  2\. Announcing Amazon Nova Reel 1.1 - AWS\[2\]3.  3\. New Amazon Nova image- and video-generating models\[3\]4.  4\. AI-Powered Video Generation with Amazon Nova Reel\[4\]5.  5\. Introducing Amazon Nova: A New Generation of Foundation Models\[5\]* * *你对Amazon Nova Reel 1.1感兴趣吗？有没有特别想了解的应用场景？欢迎在评论区留言，分享你的想法或问题！如果你已经使用过Nova Reel，也请分享你的使用体验和创作的视频成果！![扫码_搜索联合传播样式-标准色版](https://img.aws.xin/uPic/扫码_搜索联合传播样式-标准色版.png "null")扫码关注【AI健自习室】，第一时间获取AI领域最新技术和应用案例！#### 引用链接`[1]` Amazon Nova Reel - AWS AI Service Cards: _https://docs.aws.amazon.com/ai/responsible-ai/nova-reel/overview.html_  `[2]` Announcing Amazon Nova Reel 1.1 - AWS: _https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/04/amazon-nova-reel-1-1/_  `[3]` New Amazon Nova image- and video-generating models: _https://www.amazon.science/blog/new-amazon-nova-image-and-video-generating-models_  `[4]` AI-Powered Video Generation with Amazon Nova Reel: _https://www.cloudthat.com/resources/blog/ai-powered-video-generation-with-amazon-nova-reel_  `[5]` Introducing Amazon Nova: A New Generation of Foundation Models: _https://www.aboutamazon.com/news/aws/amazon-nova-artificial-intelligence-bedrock-aws_  .preview-wrapper pre::before { position: absolute; top: 0; right: 0; color: #ccc; text-align: center; font-size: 0.8em; padding: 5px 10px 0; line-height: 15px; height: 15px; font-weight: 600; } .hljs.code\_\_pre > .mac-sign { display: flex; } .code\_\_pre { padding: 0 !important; } .hljs.code\_\_pre code { display: -webkit-box; padding: 0.5em 1em 1em; overflow-x: auto; text-indent: 0; }> 本文使用 [文章同步助手](https://juejin.cn/post/6940875049587097631) 同步