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