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用于反推 AI 视频或参考视频的运动学规律,避免只看图说话。适用于 视频反推、三帧分析、起始帧/爆发帧/结尾帧、相机运动结构、运动矢量、dolly/zoom/pan/truck/crane 区分、焦距变化、视差、速度、motion weight、把感性描述翻译成动作参数。
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/2799662352/ai-image-master --skill storyboard-kinematic-reverse-engineeringコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
Use when the user is on the CATIMATION 视频工作台 (video workbench) page, or asks to 批量出片 / 排成卡片 / 一次落板 / 铺满工作台 / 跑一批镜头; when a board of shot cards needs reordering, regenerating or version comparison; or when a 剧本 / 分镜表 / shot list / 制片包 should become a board. Load the catimation-video entry together with this one — this is a leaf under that entry, never a replacement for it. Symptoms: 该拆的镜头挤在一张卡里超了时长, 跨卡漂脸漂服装漂风格, 建完卡直接开跑, 拿批次摘要当验片.
Use for any question about a codebase, its architecture, file relationships, or project content — especially when graphify-out/ exists, where the question should be treated as a graphify query first. Turns any input (code, docs, papers, images, videos) into a persistent knowledge graph with god nodes, community detection, and query/path/explain tools.
Model-agnostic 12-item completeness and media-profile leaf for complex video prompt work. Load with whichever prompt base the task's model selects (2.0, 2.5, or 万相 3.0) for path B, multishot, mixed-media, or expanded director / reference work; path A may skip it. Provides format-free content definitions, live-action/2D/3D profiles, language defaults, and checks. No routing or QA.
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | storyboard-kinematic-reverse-engineering |
| description | 用于反推 AI 视频或参考视频的运动学规律,避免只看图说话。适用于 视频反推、三帧分析、起始帧/爆发帧/结尾帧、相机运动结构、运动矢量、dolly/zoom/pan/truck/crane 区分、焦距变化、视差、速度、motion weight、把感性描述翻译成动作参数。 |
核心信念:视频不是会动的图,而是时间和空间参数的连续变化。只给 AI 一张截图,只能得到“像这张图”的画面;要复刻视频神韵,必须反推运动过程、相机结构和矢量参数。
提炼自中文教程《拒绝“看图说话”:AI视频反推的真正逻辑—运动学解构》。参考: https://www.super-i.cn/info-2610.html
不要只手动截一两帧——view_image 不能直接开 MP4。先用 ffmpeg-win 等步长抽帧 → 拼成 3×3 / 4×4 宫格图(contact sheet)→ view_image 那一张宫格图通览整段运动节奏,再从宫格里圈出三个关键帧做运动学锚点(抽帧拼格先载入 ffmpeg-win;要看懂整段运动/剧情可用 catimation-understand 的 understand_video,只是别把 MP4 原始字节塞进聊天):
分析指令:
请不要只描述画面内容。请基于这三帧反推视频的运动学规律:
1. 主体从起始到结尾的位移方向、速度变化、加速度
2. 摄像机运动:推/拉/摇/移/升降/变焦
3. 是否存在真实视差,判断是 dolly/truck 还是 zoom
4. 焦距、景深、透视是否变化
5. 光影和环境粒子的运动方向
6. 输出可执行的视频提示词,不要写影评式散文
常见区别:
输出时用结构化参数:
Camera: dolly forward + slight crane up
Lens: wide angle, perspective changes visibly
Motion: subject moves from left-lower frame to center, acceleration high
Parallax: foreground moves fastest, background moves slowest
不要把“飞鸟般掠过海面”直接喂回模型。翻译:
| 感性描述 | 参数化指令 |
|---|---|
| 镜头平移浏览场景 | Camera Move: Pan Right / Horizontal Pan |
| 飞速穿梭 | Dolly Forward: Fast + Motion Blur: High |
| 画面张力剧烈 | Motion Weight: 8 / Chaos: 20 |
| 时间流逝 | Speed: 2.0 / Lighting: Time-lapse |
| 逼近压迫 | Dolly in + low angle + increasing subject scale |
示例:
Subject: cyberpunk city street, neon lights.
Action: hyper-lapse forward through traffic.
Camera: fast dolly forward, low angle, strong parallax from foreground signs.
Motion: high motion blur, light trails stretch backward.
Lens: 20mm wide angle, perspective distortion increases speed and scale.
运动摘要:
- 主体运动:
- 镜头运动:
- 速度曲线:
- 视差:
- 焦段/景深:
- 环境粒子/光影:
可执行视频 prompt:
[主体] + [动作矢量] + [相机运动] + [速度/时间] + [镜头参数] + [环境运动]
ffmpeg-win 抽帧拼宫格图 + view_image 通览,再从宫格里圈出三帧(而不是凭记忆 / 单张截图)?