Run any Skill in Manus with one click

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kyoka-video-production

Name: Kyoka Video Production
Author: chisuke0309

// Generates TikTok video assets for the AI character Kyoka using a two-stage pipeline: FLUX+LoRA image generation followed by Kling v2.5 Turbo Pro video conversion via fal.ai Web UI. Use when creating new Kyoka video materials, adding variation to the asset pool, or referencing prompt design and motion patterns.

Run Skill in Manus

$ git log --oneline --stat

stars:0

forks:0

updated:May 6, 2026 at 06:07

File Explorer

5 files

SKILL.md

readonly

package.json

"author": "chisuke0309"

"repository": "chisuke0309/animaworks"

View GitHub Repository

$ install --globalskills.sh

$ download --local

Run Skill in Manus

[HINT] Download the complete skill directory including SKILL.md and all related files

Run any Skill with one click

name	kyoka-video-production
description	Generates TikTok video assets for the AI character Kyoka using a two-stage pipeline: FLUX+LoRA image generation followed by Kling v2.5 Turbo Pro video conversion via fal.ai Web UI. Use when creating new Kyoka video materials, adding variation to the asset pool, or referencing prompt design and motion patterns.
metadata	{"model":"sonnet"}
risk	low
source	trinitydox

このスキルを使う場面

鏡花のTikTok動画素材を手動生成するとき
素材プールに新しいバリエーションを追加するとき
プロンプト設計で迷ったとき（→prompt-engineering-guide.md）
過去の成功パターンを参照したいとき（→motion-patterns.md）

パイプライン全体

【素材生成（人間・fal.ai Web UI）】
Step 1: FLUX + LoRA → 静止画（576×1024, 9:16）
             ↓
Step 2: Kling v2.5 Turbo Pro i2v → 動画（5秒 or 10秒）
             ↓
Step 3: ローカル保存（asset_pool.jsonに登録）

【日次投稿（Anima自動・別スキル）】
テロップ合成 → BGM → TikTok投稿

Step 1: FLUX画像生成

エンドポイント: fal-ai/flux-lora

標準JSONテンプレート:

{
  "prompt": "kyoka, [シーンごとの指示], piercing intense gaze, fierce mysterious expression, traditional Japanese kimono, obi sash, black kimono with gold peony embroidery, cherry blossom petals falling around her, pink petals in air, late spring night, ultra-realistic, photographic, 8K",
  "loras": [
    {
      "path": "https://v3b.fal.media/files/b/0a966fb0/hxvTK_oyDRAWRd_JLOMQH_pytorch_lora_weights.safetensors",
      "scale": 1.5
    }
  ],
  "image_size": { "width": 576, "height": 1024 },
  "num_inference_steps": 28,
  "guidance_scale": 3.5,
  "num_images": 1
}

⚠️ FLUXは negative_prompt を受け付けません。 positive prompt と guidance_scale だけで制御します。避けたい要素は「これを出すな」ではなく「これを出せ」の形で書き直すこと。

例:

❌ negative: western dress → ✅ positive に traditional Japanese kimono, obi sash を明示
❌ negative: smiling → ✅ positive に fierce mysterious expression, no smile を入れる

変更厳禁パラメータ:

loras[0].scale: 1.5固定
image_size: 576×1024固定（9:16縦型）
num_inference_steps: 28
guidance_scale: 3.5

差し替え箇所:

prompt の [シーンごとの指示] 部分のみ
必要に応じて季節要素（cherry blossom など）

Step 2: Kling動画化

エンドポイント: fal-ai/kling-video/v2.5-turbo/pro/image-to-video

フィールド一覧（公式Schema）

フィールド	型	必須	用途
`prompt`	string	✅	動きの指示
`image_url`	string	✅	開始画像のURL
`tail_image_url`	string	-	終了画像のURL（大回転・大きな動きに必須）
`duration`	`"5"` or `"10"`	-	秒数（文字列）
`negative_prompt`	string	-	避けたい要素
`cfg_scale`	float	-	プロンプト追従度（デフォルト0.5）

※aspect_ratio フィールドは無い。開始画像から自動継承。

パターンA: 単一画像（静止・微動のみ）

{
  "prompt": "[動きの指示]. Fixed camera, no zoom, no pan.",
  "image_url": "{{開始画像のURL}}",
  "duration": "5",
  "negative_prompt": "blur, distort, low quality, face change, inconsistent features, camera zoom, camera pan, camera movement, dolly",
  "cfg_scale": 0.9
}

用途: 静止＋微動・軽いカメラワーク

パターンB: 2枚指定（大回転・大きな動き）★推奨

{
  "prompt": "[動きの指示（2枚の間の動きを説明）]",
  "image_url": "{{開始画像のURL}}",
  "tail_image_url": "{{終了画像のURL}}",
  "duration": "5",
  "negative_prompt": "abrupt motion, teleport, face morph, distorted face, blurry face, flickering",
  "cfg_scale": 0.7
}

用途:

後ろ姿→正面の振り返り
プロフィール→フロントの回転
遠→近の寄り
その他、単一画像では顔崩れしがちな動き

重要:

両方の画像をFLUX + 同じLoRAで生成すれば、両端の顔一貫性が確定する
Klingは2枚の間を補間するので、背景・花びらの位置差異は自然に吸収される
seed 固定は不要（むしろ無い方が動きが自然）
cfg_scale は0.7程度（2枚の制約があるので高くしすぎない）

コスト見積もり

Step	単価	1クリップ
FLUX画像	—	~$0.03
Kling v2.5 Turbo Pro i2v (5秒)	~$0.35/秒	~$1.75
合計（5秒動画1本）		~$1.78

※Wan 2.2（$0.10/秒）は品質不足だったためKlingを採用。

作業フロー

Notion DBで次に作る素材を選択（→notion-db-guide.md）
FLUXプロンプトを調整してfal.ai Web UIで画像生成
画像の品質確認（顔の一貫性・着物の正確さ）
- NGなら num_inference_steps を30に上げて再生成
画像URLを控えて、Klingに投入
Klingプロンプトも調整（動きの指示）
動画の品質確認（→motion-patterns.md）
ローカルに保存（→asset-pool-management.md）
NotionでステータスをUpdate

重要な設計判断（忘れないこと）

LoRAはFLUX（画像）でのみ使用。Kling i2vにはLoRA不要（入力画像から顔を引き継ぐ）
動画エンジンは差し替え可能（Wan / Kling / Luma）— image_url と prompt は使い回せる
素材は人間が作って貯める。毎日の組み立てと投稿だけAnimaが自動化
大きな動き（振り返り等）は避ける。顔が崩れる
カメラ動作はデフォルトで入る。プロンプトで明示的に抑制が必要

LoRAファイルの管理

ローカルバックアップ（必ず保持）

~/.animaworks/common_knowledge/tiktok_templates/kyoka/lora/
├── kyoka_flux_lora_v1.safetensors        # LoRA本体（約90MB）
└── kyoka_flux_lora_v1_config.json        # 学習時の設定情報

現在使用中のCDN URL

https://v3b.fal.media/files/b/0a966fb0/hxvTK_oyDRAWRd_JLOMQH_pytorch_lora_weights.safetensors

FLUX JSONの loras[0].path に指定する。

URLが期限切れになった場合の復旧手順

ローカルの kyoka_flux_lora_v1.safetensors を fal.ai Web UIの「Storage」または Python SDK fal_client.upload_file() で再アップロード
返ってきた新URLを取得
SKILL.md の標準JSONテンプレートと asset_pool.json を新URLに更新

学習時の情報（config.jsonより）

項目	値
モデル	fal-ai/flux-lora-fast-training
Trigger Word	`kyoka`
Steps	1471
学習日	2026-04-16

name	kyoka-video-production
description	Generates TikTok video assets for the AI character Kyoka using a two-stage pipeline: FLUX+LoRA image generation followed by Kling v2.5 Turbo Pro video conversion via fal.ai Web UI. Use when creating new Kyoka video materials, adding variation to the asset pool, or referencing prompt design and motion patterns.
metadata	{"model":"sonnet"}
risk	low
source	trinitydox

このスキルを使う場面

鏡花のTikTok動画素材を手動生成するとき
素材プールに新しいバリエーションを追加するとき
プロンプト設計で迷ったとき（→prompt-engineering-guide.md）
過去の成功パターンを参照したいとき（→motion-patterns.md）

パイプライン全体

【素材生成（人間・fal.ai Web UI）】
Step 1: FLUX + LoRA → 静止画（576×1024, 9:16）
             ↓
Step 2: Kling v2.5 Turbo Pro i2v → 動画（5秒 or 10秒）
             ↓
Step 3: ローカル保存（asset_pool.jsonに登録）

【日次投稿（Anima自動・別スキル）】
テロップ合成 → BGM → TikTok投稿

Step 1: FLUX画像生成

エンドポイント: fal-ai/flux-lora

標準JSONテンプレート:

{
  "prompt": "kyoka, [シーンごとの指示], piercing intense gaze, fierce mysterious expression, traditional Japanese kimono, obi sash, black kimono with gold peony embroidery, cherry blossom petals falling around her, pink petals in air, late spring night, ultra-realistic, photographic, 8K",
  "loras": [
    {
      "path": "https://v3b.fal.media/files/b/0a966fb0/hxvTK_oyDRAWRd_JLOMQH_pytorch_lora_weights.safetensors",
      "scale": 1.5
    }
  ],
  "image_size": { "width": 576, "height": 1024 },
  "num_inference_steps": 28,
  "guidance_scale": 3.5,
  "num_images": 1
}

例:

❌ negative: western dress → ✅ positive に traditional Japanese kimono, obi sash を明示
❌ negative: smiling → ✅ positive に fierce mysterious expression, no smile を入れる

変更厳禁パラメータ:

loras[0].scale: 1.5固定
image_size: 576×1024固定（9:16縦型）
num_inference_steps: 28
guidance_scale: 3.5

差し替え箇所:

prompt の [シーンごとの指示] 部分のみ
必要に応じて季節要素（cherry blossom など）

Step 2: Kling動画化

エンドポイント: fal-ai/kling-video/v2.5-turbo/pro/image-to-video

フィールド一覧（公式Schema）

フィールド	型	必須	用途
`prompt`	string	✅	動きの指示
`image_url`	string	✅	開始画像のURL
`tail_image_url`	string	-	終了画像のURL（大回転・大きな動きに必須）
`duration`	`"5"` or `"10"`	-	秒数（文字列）
`negative_prompt`	string	-	避けたい要素
`cfg_scale`	float	-	プロンプト追従度（デフォルト0.5）

※aspect_ratio フィールドは無い。開始画像から自動継承。

パターンA: 単一画像（静止・微動のみ）

{
  "prompt": "[動きの指示]. Fixed camera, no zoom, no pan.",
  "image_url": "{{開始画像のURL}}",
  "duration": "5",
  "negative_prompt": "blur, distort, low quality, face change, inconsistent features, camera zoom, camera pan, camera movement, dolly",
  "cfg_scale": 0.9
}

用途: 静止＋微動・軽いカメラワーク

パターンB: 2枚指定（大回転・大きな動き）★推奨

{
  "prompt": "[動きの指示（2枚の間の動きを説明）]",
  "image_url": "{{開始画像のURL}}",
  "tail_image_url": "{{終了画像のURL}}",
  "duration": "5",
  "negative_prompt": "abrupt motion, teleport, face morph, distorted face, blurry face, flickering",
  "cfg_scale": 0.7
}

用途:

後ろ姿→正面の振り返り
プロフィール→フロントの回転
遠→近の寄り
その他、単一画像では顔崩れしがちな動き

重要:

両方の画像をFLUX + 同じLoRAで生成すれば、両端の顔一貫性が確定する
Klingは2枚の間を補間するので、背景・花びらの位置差異は自然に吸収される
seed 固定は不要（むしろ無い方が動きが自然）
cfg_scale は0.7程度（2枚の制約があるので高くしすぎない）

コスト見積もり

Step	単価	1クリップ
FLUX画像	—	~$0.03
Kling v2.5 Turbo Pro i2v (5秒)	~$0.35/秒	~$1.75
合計（5秒動画1本）		~$1.78

※Wan 2.2（$0.10/秒）は品質不足だったためKlingを採用。

作業フロー

Notion DBで次に作る素材を選択（→notion-db-guide.md）
FLUXプロンプトを調整してfal.ai Web UIで画像生成
画像の品質確認（顔の一貫性・着物の正確さ）
- NGなら num_inference_steps を30に上げて再生成
画像URLを控えて、Klingに投入
Klingプロンプトも調整（動きの指示）
動画の品質確認（→motion-patterns.md）
ローカルに保存（→asset-pool-management.md）
NotionでステータスをUpdate

重要な設計判断（忘れないこと）

LoRAはFLUX（画像）でのみ使用。Kling i2vにはLoRA不要（入力画像から顔を引き継ぐ）
動画エンジンは差し替え可能（Wan / Kling / Luma）— image_url と prompt は使い回せる
素材は人間が作って貯める。毎日の組み立てと投稿だけAnimaが自動化
大きな動き（振り返り等）は避ける。顔が崩れる
カメラ動作はデフォルトで入る。プロンプトで明示的に抑制が必要

LoRAファイルの管理

ローカルバックアップ（必ず保持）

~/.animaworks/common_knowledge/tiktok_templates/kyoka/lora/
├── kyoka_flux_lora_v1.safetensors        # LoRA本体（約90MB）
└── kyoka_flux_lora_v1_config.json        # 学習時の設定情報

現在使用中のCDN URL

https://v3b.fal.media/files/b/0a966fb0/hxvTK_oyDRAWRd_JLOMQH_pytorch_lora_weights.safetensors

FLUX JSONの loras[0].path に指定する。

URLが期限切れになった場合の復旧手順

ローカルの kyoka_flux_lora_v1.safetensors を fal.ai Web UIの「Storage」または Python SDK fal_client.upload_file() で再アップロード
返ってきた新URLを取得
SKILL.md の標準JSONテンプレートと asset_pool.json を新URLに更新

学習時の情報（config.jsonより）

項目	値
モデル	fal-ai/flux-lora-fast-training
Trigger Word	`kyoka`
Steps	1471
学習日	2026-04-16

kyoka-video-production

このスキルを使う場面

パイプライン全体

Step 1: FLUX画像生成

Step 2: Kling動画化

フィールド一覧（公式Schema）

パターンA: 単一画像（静止・微動のみ）

パターンB: 2枚指定（大回転・大きな動き）★推奨

コスト見積もり

作業フロー

関連ファイル

重要な設計判断（忘れないこと）

LoRAファイルの管理

ローカルバックアップ（必ず保持）

現在使用中のCDN URL

URLが期限切れになった場合の復旧手順

学習時の情報（config.jsonより）

このスキルを使う場面

パイプライン全体

Step 1: FLUX画像生成

Step 2: Kling動画化

フィールド一覧（公式Schema）

パターンA: 単一画像（静止・微動のみ）

パターンB: 2枚指定（大回転・大きな動き）★推奨

コスト見積もり

作業フロー

関連ファイル

重要な設計判断（忘れないこと）

LoRAファイルの管理

ローカルバックアップ（必ず保持）

現在使用中のCDN URL

URLが期限切れになった場合の復旧手順

学習時の情報（config.jsonより）