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Category: OtherAPI key required

Scene Video Generator

根据分镜描述生成视频片段。支持多个 AI 视频生成后端:即梦 Jimeng、Kling 可灵、Runway、Pika、Vidu。输入场景描述+可选的数字人口播,输出视频片段。触发词:AI视频、生成视频、分镜视频、scene video、text to video、图生视频。

personAuthor: oliviapp8hubclawhub

分镜视频生成

功能

将分镜描述转换为 AI 场景视频(不含数字人):

  • 纯 AI 生成场景
  • 图生视频(从参考图扩展)

⚠️ 与 digital-avatar 的分工

| 需求 | 用哪个 skill | |------|-------------| | 数字人口播视频 | → digital-avatar | | 纯 AI 场景(无人/路人/产品展示等)| → scene-video-generator(本 skill)|

数字人相关的视频生成请用 digital-avatar skill,确保后端一致性。

支持的后端

| 后端 | 特点 | 时长限制 | 适用场景 | |------|------|----------|----------| | Jimeng 即梦 | 国内,快,中文理解好 | 5s | 国内平台 | | Kling 可灵 | 国内,质量高 | 5-10s | 高质量需求 | | Runway | 国际,Gen-3 质量顶级 | 5-10s | 高端制作 | | Pika | 快速,风格化强 | 3-5s | 风格化内容 | | Vidu | 国内,性价比高 | 4-8s | 一般需求 |

默认使用 Jimeng(如已配置)。

输入参数

| 参数 | 必填 | 说明 | |------|------|------| | backend | - | jimeng / kling / runway / pika / vidu | | prompt | ✓ | 场景描述(英文效果更好)| | duration | - | 目标时长(秒)| | aspect_ratio | - | 16:9 / 9:16 / 1:1 | | reference_image | - | 参考图(图生视频)| | style | - | realistic / anime / cinematic | | motion | - | low / medium / high | | seed | - | 随机种子(复现用)|

输出格式

video:
  id: "scene_001"
  backend: kling
  url: "https://..."
  duration: 5.0
  resolution: "1920x1080"
  aspect_ratio: "16:9"
  prompt: "原始 prompt"
  seed: 12345
  status: completed

工作流程

流程 A:纯 AI 生成

输入: prompt + 参数
  ↓
翻译/优化 prompt(如需要)
  ↓
调用后端 API
  ↓
等待渲染(30s-3min)
  ↓
输出: 视频 URL

流程 B:图生视频

输入: reference_image + prompt
  ↓
上传参考图
  ↓
调用 image-to-video API
  ↓
输出: 视频 URL

💡 需要数字人口播? 请使用 digital-avatar skill。

Prompt 优化技巧

结构

[主体] + [动作] + [场景] + [镜头] + [风格]

示例

原始:女生在办公室看电脑

优化:A young professional woman sitting at a modern office desk, 
looking at computer screen with focused expression, 
soft natural lighting from window, 
medium shot, shallow depth of field, 
cinematic color grading

镜头术语

| 中文 | 英文 | 说明 | |------|------|------| | 特写 | close-up | 脸部/细节 | | 中景 | medium shot | 半身 | | 全景 | wide shot | 全身+环境 | | 跟拍 | tracking shot | 跟随移动 | | 推镜 | dolly in | 推进 | | 拉镜 | dolly out | 拉远 |

详见 references/prompt-guide.md

使用示例

生成场景

用户:生成一个5秒的视频,内容是:一个人在咖啡厅用笔记本工作

执行:
1. 优化 prompt
2. 调用 Kling API
3. 等待渲染
4. 返回视频 URL

批量生成分镜

用户:根据这个分镜列表生成视频 [附 YAML]

执行:
1. 解析分镜列表
2. 逐个生成(或并行)
3. 返回视频列表

与上下游对接

上游输入

  • video-script-generator 的 scenes[].shot_description(非口播场景)

下游输出

  • video-stitcher 消费视频片段

并行 skill

  • digital-avatar 负责口播场景视频
  • 本 skill 负责 AI 场景视频
  • 两者输出都汇入 video-stitcher

注意事项

  1. 不同后端对 prompt 长度有限制(通常 500 字符内)
  2. 复杂动作/多人场景效果不稳定
  3. 建议先小批量测试再批量生成
  4. 保存 seed 以便复现满意的结果
  5. 渲染时间可能较长,使用异步处理