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ai-video-creation

将 AI 视频创作需求转化为可执行的本地或开源工作流。适用于文生视频、图生视频、视频续写、视频重绘、多镜头短片、角色一致性、ComfyUI 工作流、模型选型、显存优化、镜头表、提示词包和故障排查。触发后先明确任务、素材、交付规格、硬件与授权要求,再选择候选技术路线;当 Wan2.2 与 ComfyUI 适合任务时,优先复用本仓库已校验的文生视频、图生视频或三镜头连续工作流。不得虚构模型版本、仓库、节点、显存占用、生成速度或商业许可。

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Datos de origen

Repositorio
yniantongtian-oss/ai-video-creation-collection
Última actividad en el origen
28 de julio de 2026 a las 10:45
Idioma detectado de SKILL.md
chino
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ai-video-creation
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将 AI 视频创作需求转化为可执行的本地或开源工作流。适用于文生视频、图生视频、视频续写、视频重绘、多镜头短片、角色一致性、ComfyUI 工作流、模型选型、显存优化、镜头表、提示词包和故障排查。触发后先明确任务、素材、交付规格、硬件与授权要求,再选择候选技术路线;当 Wan2.2 与 ComfyUI 适合任务时,优先复用本仓库已校验的文生视频、图生视频或三镜头连续工作流。不得虚构模型版本、仓库、节点、显存占用、生成速度或商业许可。
metadata
{"version":"1.1.0","language":"zh-CN"}
# AI Video Creation Skill 把用户的创意转换为 **可执行、可复现、可检查** 的 AI 视频制作方案。优先使用官方开源仓库、用户已有环境和本仓库已校验的工作流;无法确认的信息必须标为待核验,不得猜测。 ## 触发范围 在用户提出以下需求时使用本 Skill: - 文生视频(T2V)、图生视频(I2V)、视频生视频(V2V)。 - 视频续写、首尾帧控制、关键帧驱动、角色或产品一致性。 - 多镜头短片、广告、剧情片段、科普视频、社交媒体视频。 - ComfyUI 视频工作流、Diffusers 脚本、本地部署和显存优化。 - AI 视频模型、开源库、节点、工作流或技术路线推荐。 - OOM、缺少节点、模型路径、VAE、dtype、帧率、闪烁等故障排查。 不把本 Skill 用于未经授权的人脸冒用、欺骗性深度伪造、违法内容或规避平台安全机制。 ## 工作原则 1. **先定义交付物,再选模型。** 不根据项目热度直接推荐。 2. **官方来源优先。** 具体版本、安装命令和许可证必须以当前上游文档为准。 3. **已有工作流优先复用。** 不重复手写已经存在且通过结构校验的节点图。 4. **不把估算写成事实。** 显存、速度、最长时长和分辨率都受模型、量化、节点、驱动和工作流影响。 5. **先最小验证。** 先生成 2–5 秒、较低分辨率的样片,再扩大规模。 6. **长视频拆镜头。** 默认采用镜头表、关键帧、短片段生成、剪辑与音频后期,而不是一次生成完整长片。 7. **交付必须可复现。** 记录模型、工作流版本、种子、分辨率、帧率、提示词、输入素材和后处理步骤。 8. **商业使用先审许可。** 仓库许可证、代码许可证、模型权重许可证和输出使用条款可能不同。 ## 第一步:建立制作 Brief 优先从用户已有信息提取,不重复追问已经明确的内容。至少确定: - `goal`:视频用途与核心信息。 - `mode`:T2V、I2V、V2V、续写、角色动画或混合模式。 - `duration`:总时长与单镜头预期时长。 - `aspect_ratio`:如 16:9、9:16、1:1。 - `resolution` 与 `fps`:目标值;未知时先用验证规格。 - `assets`:参考图、首尾帧、角色设定、产品图、已有视频、音频和字幕。 - `style`:写实、动画、电影感、广告、纪录片等。 - `hardware`:GPU 型号、可用显存、内存、系统、CUDA/PyTorch 环境。 - `delivery`:最终文件格式、平台、截止时间、是否商用。 信息不足但可以安全推进时,使用明确假设并标注,不因次要信息阻塞整个方案。 ## 第二步:任务路由 ### T2V 适合概念镜头、环境、抽象画面和无严格主体一致性的短片。先写镜头级提示词,再决定模型。 ### I2V 适合人物、产品、海报、角色设定或固定构图。必须说明参考图质量、期望运动、镜头运动和需要保持不变的元素。 ### V2V 适合风格迁移、重绘、运动保持或已有素材增强。先确认是否需要保留构图、动作、人物身份、时长和音频。 ### 多镜头或长视频 默认流程: ```text 创意目标 → 剧本/旁白 → 镜头表 → 关键帧 → 单镜头生成 → 一致性检查 → 补帧/超分 → 剪辑 → 配音/音乐/字幕 → 总体验收 ``` 不要默认使用“末帧无限续写”作为唯一方案;它可能累积构图漂移、主体变化和画质退化。 ## 第三步:选择技术路线 先查看 [`references/model-selection.md`](references/model-selection.md) 和仓库根目录的 `catalog/projects.json`。 候选路线通常包括: - **ComfyUI**:需要节点式调试、复用工作流、图形化控制或 API 集成时。 - **Wan2.2**:需要其官方支持的文生视频、图生视频或扩展任务时。 - **LTX-Video / LTX-2**:需要其当前上游提供的关键帧、视频扩展或音视频能力时。 - **HunyuanVideo / HunyuanVideo-1.5**:需要腾讯混元视频路线时。 - **CogVideo**:需要 CogVideo 系列或 Diffusers 生态集成时。 - **Open-Sora**:研究、训练或自定义完整视频生成管线时。 - **Diffusers**:需要 Python 代码、批处理、服务化或与其他模型组件组合时。 选择结果至少包含:主路线、备选路线、选择理由、已知限制、待核验版本和许可、最小验证配置。 ## 第四步:复用仓库内工作流 当任务选择 **ComfyUI + Wan2.2** 时,优先使用: | 任务 | 工作流 | |---|---| | 文生视频 | `../../workflows/wan22_t2v_4step.json` | | 图生视频 | `../../workflows/wan22_i2v_4step.json` | | 三镜头连续长视频 | `../../workflows/wan22_long_video_3shot.json` | 执行顺序: 1. 阅读 `../../workflows/README.md`。 2. 运行 `python scripts/materialize_workflows.py`,生成三镜头标准 JSON。 3. 运行 `python scripts/validate_workflows.py`。 4. 依据 `../../workflows/models.json` 检查模型文件和目录。 5. 可使用 `scripts/download_workflow_models.py` 先做 `--dry-run`,确认路径和下载计划后再下载。 6. 将用户素材、提示词、比例、分辨率、帧数和种子写入副本,不直接破坏仓库基准模板。 7. 先运行单镜头最小样片,再运行三镜头工作流。 三镜头模板会把上一镜头的最后一帧作为下一镜头首帧,并删除拼接时重复的边界帧。它仍会累积身份、构图和背景漂移,因此不应宣传为“无限无漂移长视频”。 **验证边界:** 仓库自动检查 JSON、节点、槽位、连接和模型引用;除非实际 GPU 推理成功,否则只能说“结构验证通过”,不能声称“视频生成已验证”。 ## 第五步:生成项目骨架 当仓库脚本可用时,优先执行: ```bash python scripts/scaffold_project.py \ --name "项目名称" \ --duration 30 \ --aspect-ratio 16:9 \ --mode mixed ``` 然后填写: - `brief.md`:目标、受众、风格、约束和验收条件。 - `shots.csv`:每个镜头的时长、画面、运动、输入素材、模型、种子和状态。 - `prompts.md`:正向提示词、负向约束、角色锚点与镜头级提示词。 - `manifest.json`:项目参数和可复现信息。 ## 第六步:输出工作流方案 最终方案按以下顺序给出: 1. **需求摘要与假设**。 2. **主路线 / 备选路线**。 3. **选用的仓库工作流或新建工作流理由**。 4. **最小验证步骤**。 5. **安装与模型准备**:仅使用已核对的官方文档;版本不确定时不要写死。 6. **镜头表**:镜头编号、时长、构图、主体动作、镜头运动、输入素材、生成模式。 7. **提示词包**:全局视觉锚点、角色锚点、单镜头提示词、负向约束。 8. **工作流参数**:分辨率、帧率、帧数、种子、采样与后处理;不确定值标为建议起点。 9. **质量控制**:主体一致性、手部/文字、运动连续性、闪烁、边缘、音画同步和字幕。 10. **风险、许可和失败回退方案**。 完整交付格式见 [`references/workflow-contract.md`](references/workflow-contract.md)。 ## 最小验证规则 首次运行默认只验证一个镜头: - 2–5 秒。 - 较低或中等分辨率。 - 固定种子。 - 单一参考图或单一动作目标。 - 关闭非必要超分、补帧和复杂后处理。 验证通过后再逐项增加分辨率、时长、控制条件和批量数量。每次只改变少量变量,以便定位问题。 ## 显存与性能处理 出现显存不足或速度过慢时,按以下顺序处理: 1. 降低帧数、分辨率或批量。 2. 使用上游明确支持的低精度、量化或分块方案。 3. 启用模型、文本编码器或 VAE 的 CPU offload(仅在当前管线支持时)。 4. 减少同时加载的模型、Control、LoRA 和自定义节点。 5. 先低分辨率生成,再进行超分、补帧和编码。 6. 记录调整前后的峰值显存、耗时和画质变化。 不凭显存容量断言某个模型“一定能跑”或“一定不能跑”。 ## 故障排查 出现以下情况时阅读 [`references/troubleshooting.md`](references/troubleshooting.md): - CUDA OOM 或系统内存耗尽。 - ComfyUI 缺少节点或工作流版本不兼容。 - 模型、VAE、文本编码器或 LoRA 路径错误。 - dtype、CUDA、PyTorch 或加速库不兼容。 - 视频闪烁、人物漂移、动作断裂、画面变形。 - 输出帧率、时长、音频或编码异常。 ## 禁止事项 - 不虚构不存在的模型版本、仓库、节点、参数或下载地址。 - 不引用未经核验的 Stars 数作为推荐依据。 - 不把社区量化包或第三方节点描述成官方发布。 - 不保证特定显卡的速度、显存占用或最大生成时长。 - 不在未看到工作流 JSON 时声称已经验证其节点连接。 - 不把结构校验写成 GPU 推理成功。 - 不把“生成完成”写入回复,除非实际工具或运行环境返回成功结果。 - 不忽略模型权重的许可证、地域限制或商业使用条件。 ## 相关文件 - [`../../workflows/README.md`](../../workflows/README.md):三套 ComfyUI 工作流说明。 - [`../../workflows/models.json`](../../workflows/models.json):模型文件与官方来源清单。 - [`references/model-selection.md`](references/model-selection.md):任务与技术路线选择。 - [`references/workflow-contract.md`](references/workflow-contract.md):标准交付格式。 - [`references/troubleshooting.md`](references/troubleshooting.md):常见问题排查。 - [`templates/video-brief.md`](templates/video-brief.md):视频项目 Brief 模板。 - [`../../catalog/projects.json`](../../catalog/projects.json):机器可读项目目录。
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