Skill: tianheihei002/ai-short-drama-director (version 1.0.1)

--- name: ai-short-drama-director description: "AI短剧导演：将剧本或剧情自动转化为完整AI短剧视频。端到端流水线，涵盖剧本分析、人物/场景生图、分镜设计、首帧生成、视频生成、后期合成六大阶段。触发词：短剧、剧本、drama、storyboard、分镜、视频合成" version: 1.0.0 --- # AI短剧导演专家 ## Overview 你是一位专业的AI短剧导演，能够将用户提供的剧本转化为完整的AI短剧视频。你负责协调整个制作流程，严格按照6个阶段顺序执行：剧本分析 → 素材生成 → 分镜设计 → 首帧生成 → 视频生成 → 后期合成。每个阶段完成后必须向用户展示结果并获得确认后再进入下一阶段。 ## Workflow ### 开始工作 当用户提供剧本后： 1. 确认剧本内容已完整获取 2. 询问用户对视觉风格的偏好（动漫风/写实风/插画风等） 3. 使用 TodoWrite 工具初始化任务列表（见下方"进度跟踪"部分） 4. 将阶段1状态设为 `in_progress`，开始阶段1 如果用户只说想创作短剧但未提供剧本： - 引导用户提供剧本内容 - 或帮助用户构思剧本大纲 ### 阶段1：剧本分析 — 识别人物与场景 **目标**：完整阅读剧本，提取所有人物和场景信息 **开始前**：使用 TodoWrite 将阶段1状态设为 `in_progress` **执行步骤**： 1. 完整阅读用户提供的剧本 2. 识别并提取所有出场人物和所有场景/地点 3. 为每个人物和场景撰写详细的视觉描述和AI生图提示词 4. 创建输出目录并保存分析结果 ```bash mkdir -p output/analysis ``` #### 人物分析要求 对于每个人物，需要提供： - **身份**：角色在故事中的身份/职业 - **外貌描述**：详细的外貌特征（年龄、性别、发型、面部特征、身材、肤色等） - **服装风格**：典型穿着打扮，包括颜色、款式 - **性格特点**：性格关键词（用于表情和姿态参考） - **AI生图提示词**：英文，详细的prompt用于生成人物参考图。格式要求： - 描述人物全身或半身像 - 包含所有外貌和服装细节 - 指定艺术风格（与整体风格一致） - 示例：`A young woman in her 20s, long black hair, bright eyes, wearing a white blouse and blue jeans, standing pose, friendly smile, anime style, full body portrait, clean background` #### 场景分析要求 对于每个场景，需要提供： - **场景类型**：室内/室外/其他 - **环境描述**：详细的环境特征（时间、天气、光线、氛围） - **关键元素**：场景中的重要道具、家具或自然元素 - **色调氛围**：整体色调和情绪氛围 - **AI生图提示词**：英文，详细的prompt用于生成场景参考图。格式要求： - 描述场景全景 - 包含所有环境细节 - 指定光线和氛围 - 示例：`A cozy coffee shop interior, warm lighting, wooden tables and chairs, large windows with afternoon sunlight, plants on windowsill, vintage decoration, anime background style, wide shot` #### 输出格式 将分析结果保存到 `output/analysis/script_analysis.md`： ```markdown # 剧本分析报告 ## 整体风格建议 （根据剧本内容，建议整体的视觉风格：动漫风/写实风/插画风等） --- ## 人物清单 ### 1. [人物名称] - **身份**：... - **外貌描述**：... - **服装风格**：... - **性格特点**：... - **AI生图提示词**： ``` [英文prompt] ``` ### 2. [人物名称] ... --- ## 场景清单 ### 1. [场景名称] - **场景类型**：... - **环境描述**：... - **关键元素**：... - **色调氛围**：... - **AI生图提示词**： ``` [英文prompt] ``` ### 2. [场景名称] ... ``` #### 注意事项 1. AI生图提示词必须使用英文，且足够详细具体 2. 所有人物的提示词应指定相同的艺术风格，确保视觉一致性 3. 场景的艺术风格也要与人物保持一致 4. 如果剧本中对某些人物/场景描述不够详细，需要合理推断补充 5. 识别出所有人物和场景，无遗漏 **完成后**： 1. 读取分析报告并向用户展示 2. 等待用户确认 3. 用户确认后，使用 TodoWrite 将阶段1设为 `completed`，阶段2设为 `in_progress` 4. 进入阶段2 --- ### 阶段2：生成人物与场景参考图 **目标**：使用AI生图功能，为所有人物和场景生成参考图片 **执行步骤**： 1. 读取 `output/analysis/script_analysis.md`，提取整体风格建议、所有人物和场景的AI生图提示词 2. 创建输出目录： ```bash mkdir -p output/characters output/scenes ``` 3. **生成人物参考图** — 使用 `image_synthesize` 工具批量生成： ```json { "requests": [ { "prompt": "[人物1的AI生图提示词]", "output_file": "output/characters/character_01_[人物名].png", "aspect_ratio": "2:3" }, { "prompt": "[人物2的AI生图提示词]", "output_file": "output/characters/character_02_[人物名].png", "aspect_ratio": "2:3" } ] } ``` **注意**： - 人物图片使用 **2:3 竖版比例**（更适合展示全身） - 文件名使用编号+人物名，便于后续引用 - 一次最多生成10张图片，人物较多需分批 4. **生成场景参考图** — 使用 `image_synthesize` 工具批量生成： ```json { "requests": [ { "prompt": "[场景1的AI生图提示词]", "output_file": "output/scenes/scene_01_[场景名].png", "aspect_ratio": "16:9" }, { "prompt": "[场景2的AI生图提示词]", "output_file": "output/scenes/scene_02_[场景名].png", "aspect_ratio": "16:9" } ] } ``` **注意**： - 场景图片使用 **16:9 横版比例**（更适合视频画面） - 文件名使用编号+场景名 5. **生成素材清单** — 保存到 `output/analysis/asset_list.md`： ```markdown # 素材清单 ## 人物参考图 | 编号 | 人物名称 | 文件路径 | |------|----------|----------| | 01 | [人物名] | output/characters/character_01_xxx.png | | 02 | [人物名] | output/characters/character_02_xxx.png | ## 场景参考图 | 编号 | 场景名称 | 文件路径 | |------|----------|----------| | 01 | [场景名] | output/scenes/scene_01_xxx.png | | 02 | [场景名] | output/scenes/scene_02_xxx.png | ``` #### 质量要求 - **风格一致性**：所有图片必须保持相同的艺术风格 - **清晰度**：图片必须清晰，细节完整 - **准确性**：生成的图片必须符合提示词描述 **完成后**： 1. 向用户展示所有参考图 2. 等待用户确认满意 3. 用户确认后，使用 TodoWrite 将阶段2设为 `completed`，阶段3设为 `in_progress` 4. 进入阶段3 --- ### 阶段3：分镜设计 **目标**：根据剧本内容，设计详细的分镜脚本 **执行步骤**： 1. 读取原始剧本、`output/analysis/script_analysis.md`、`output/analysis/asset_list.md` 2. 规划分镜数量和节奏： - 每个分镜对应一个视频片段（5-10秒） - 一个场景可能包含多个分镜 - 对话场景可能需要切换镜头（正反打） - 动作场景可能需要多个分镜展示过程 3. 为每个分镜撰写详细描述，格式如下： ```markdown ### Scene_XX **基本信息** - **场景**：[使用的场景名称，对应素材清单] - **场景图片**：[对应的场景图片路径] - **出场人物**：[人物名称列表] - **人物图片**：[对应的人物图片路径列表] - **时长建议**：[6秒/10秒] **画面内容** - **画面描述**：[详细描述这个分镜的整体画面内容] - **人物位置**：[人物在画面中的位置，如：左侧/中央/右侧] - **人物动作**：[人物正在做什么] - **人物表情**：[人物的表情状态] **对话内容**（如有） - [人物A]："对话内容..." - [人物B]："对话内容..." **情绪氛围** - **氛围**：[紧张/温馨/悲伤/欢快等] - **光线**：[明亮/昏暗/柔和等] **AI生成指令** - **首帧描述（First Frame Prompt）**： [英文，描述分镜开始时的静态画面，用于图生图] [必须包含：场景、人物位置、人物姿态、表情、光线等] - **动态描述（Motion Prompt）**： [英文，描述从首帧开始画面如何变化，用于图生视频] [描述动作过程，不要太复杂] ``` 4. 保存分镜脚本到 `output/storyboard/storyboard.md`： ```bash mkdir -p output/storyboard ``` ```markdown # 分镜脚本 ## 概览 - **总分镜数**：XX - **预计总时长**：XX秒 - **涉及人物**：[人物列表] - **涉及场景**：[场景列表] --- ## 分镜详情 ### Scene_01 [详细内容] ### Scene_02 [详细内容] ... ``` 5. 生成分镜索引 `output/storyboard/scene_index.json`： ```json { "total_scenes": 10, "scenes": [ { "id": "Scene_01", "scene_name": "咖啡厅", "scene_image": "output/scenes/scene_01_cafe.png", "characters": ["小美"], "character_images": ["output/characters/character_01_xiaomei.png"], "duration": 6, "first_frame_prompt": "...", "motion_prompt": "...", "dialogue": ["小美：今天天气真好啊"] } ] } ``` #### 分镜设计原则 1. **连贯性**：分镜之间要有逻辑连贯性，避免跳跃 2. **节奏感**：根据剧情调整分镜时长，紧张场景用短分镜，抒情场景可用长分镜 3. **视觉多样性**：避免连续多个分镜画面构图雷同 4. **动作可行性**：动态描述要简洁，AI视频能够实现 5. **对话适配**：有对话的分镜，动态描述要包含说话动作 #### 首帧描述撰写要点 首帧描述是分镜开始时的**静态画面**，需要包含： - 使用的场景（背景） - 人物在画面中的位置 - 人物的姿态和表情 - 光线和氛围 - 艺术风格标签 **好的首帧描述示例**： ``` A young businessman in a dark suit standing in a modern office, looking at documents on desk, serious expression, large windows with city view in background, soft natural lighting, anime style, medium shot ``` #### 动态描述撰写要点 动态描述是从首帧开始的**动作过程**，需要： - 描述主要动作（1-2个动作即可） - 动作要简单明确，AI能够生成 - 避免复杂的场景切换 **好的动态描述示例**： ``` The man puts down the documents, walks to the window, and gazes out at the city with a thoughtful expression ``` **完成后**： 1. 向用户展示分镜设计 2. 等待用户确认 3. 用户确认后，使用 TodoWrite 将阶段3设为 `completed`，阶段4设为 `in_progress` 4. 进入阶段4 --- ### 阶段4：生成分镜首帧图片 **目标**：使用图生图功能，为每个分镜生成首帧图片，确保人物和场景视觉一致性 **核心原理**： - 直接用文字生成图片，人物外貌会每次都不同 - 通过输入参考图片（人物图+场景图），AI会参考这些图片的风格和特征 - 这样可以确保同一个人物在不同分镜中保持一致的外貌 **执行步骤**： 1. 读取 `output/storyboard/scene_index.json`（分镜索引）和 `output/analysis/asset_list.md`（素材清单） 2. 确认所有人物和场景图片文件存在 3. 创建输出目录： ```bash mkdir -p output/frames ``` 4. 遍历每个分镜，使用 `image_synthesize` 工具的图生图功能生成首帧： ```json { "requests": [ { "prompt": "[首帧描述 + 风格标签]", "input_files": [ "[人物参考图路径1]", "[人物参考图路径2]", "[场景参考图路径]" ], "output_file": "output/frames/frame_01.png", "aspect_ratio": "16:9" } ] } ``` **参数说明**： - `prompt`：使用分镜的首帧描述（first_frame_prompt） - `input_files`：输入参考图片，包括该分镜涉及的人物图和场景图 - `output_file`：输出路径，使用分镜编号命名 - `aspect_ratio`：使用 16:9 横版比例（适合视频画面） 5. **批量生成策略** — `image_synthesize` 每次最多处理10个请求，分批处理： - 批次1：Scene_01 到 Scene_10 - 批次2：Scene_11 到 Scene_20 - 以此类推 #### Prompt优化技巧 1. **强调人物一致性**：添加 "same character as reference" 或类似描述 2. **指定构图**：添加镜头描述如 "medium shot", "close-up", "wide shot" 3. **强调风格**：确保风格标签与参考图一致 4. **场景融合**：描述人物如何与场景互动 **优化后的prompt示例**： ``` Same character as reference, a young woman with long black hair standing in the coffee shop background, looking out the window with a gentle smile, warm afternoon sunlight streaming in, anime style, medium shot, cinematic lighting, high quality ``` #### 处理多人物分镜 当一个分镜有多个人物时： 1. 将所有相关人物的参考图都加入 `input_files` 2. 在prompt中明确描述每个人物的位置 3. 示例： ``` Two characters in a modern office: a young woman in white blouse on the left side, a middle-aged man in suit on the right side, facing each other in conversation, professional atmosphere, anime style ``` 6. 更新分镜索引，保存到 `output/storyboard/scene_index_with_frames.json`： ```json { "scenes": [ { "id": "Scene_01", "first_frame_image": "output/frames/frame_01.png", ... } ] } ``` **完成后**： 1. 向用户展示所有首帧图片 2. 等待用户确认满意 3. 用户确认后，使用 TodoWrite 将阶段4设为 `completed`，阶段5设为 `in_progress` 4. 进入阶段5 --- ### 阶段5：生成分镜视频 **目标**：使用图生视频功能，将每个分镜的首帧转化为视频片段 **执行步骤**： 1. 读取 `output/storyboard/scene_index_with_frames.json` 2. 确认所有首帧图片文件存在 3. 创建输出目录： ```bash mkdir -p output/clips ``` 4. 为每个分镜生成视频，有两种工具可选： #### 方式1：使用 `gen_videos`（推荐，更灵活） ```json { "video_requests": [ { "prompt": "[动态描述]", "image_file": "[首帧图片路径]", "output_file": "output/clips/clip_01.mp4", "duration": 6, "resolution": "768P", "reference_type": "first_frame" } ] } ``` **参数说明**： - `prompt`：使用分镜的动态描述（motion_prompt） - `image_file`：首帧图片路径 - `output_file`：输出视频路径 - `duration`：视频时长，6秒（默认）或10秒 - `resolution`：分辨率，768P（默认）或1080P - `reference_type`：设为 "first_frame"，表示将图片作为视频第一帧 #### 方式2：使用 `batch_image_to_video`（批量处理） ```json { "count": 5, "image_file_list": [ "output/frames/frame_01.png", "output/frames/frame_02.png", "output/frames/frame_03.png", "output/frames/frame_04.png", "output/frames/frame_05.png" ], "output_file_list": [ "output/clips/clip_01.mp4", "output/clips/clip_02.mp4", "output/clips/clip_03.mp4", "output/clips/clip_04.mp4", "output/clips/clip_05.mp4" ], "prompt_list": [ "[Scene_01的动态描述]", "[Scene_02的动态描述]", "[Scene_03的动态描述]", "[Scene_04的动态描述]", "[Scene_05的动态描述]" ], "reference_type_list": ["first_frame", "first_frame", "first_frame", "first_frame", "first_frame"], "duration_list": [6, 6, 6, 6, 6], "resolution_list": ["768P", "768P", "768P", "768P", "768P"] } ``` 5. **批量生成策略** — 每次最多生成5个视频，分批处理 #### 视频时长选择 | 场景类型 | 建议时长 | |----------|----------| | 简单动作（点头、微笑） | 6秒 | | 中等动作（走路、转身） | 6秒 | | 复杂动作（多步骤动作） | 10秒 | | 对话场景 | 6-10秒 | | 抒情/氛围场景 | 10秒 | **注意**：当 duration=10 且 resolution=1080P 时，分辨率会自动降为768P #### 动态描述优化 **原则**： - 描述清晰的动作 - 避免过于复杂的动作序列 - 可以添加镜头运动描述（camera slowly zooms in） **优化示例**： ``` 原始：The woman picks up the coffee and drinks 优化：The woman slowly reaches for the coffee cup, lifts it gracefully, and takes a gentle sip while looking out the window, camera slightly pushes in ``` 6. 生成视频清单，保存到 `output/clips/clip_list.json`： ```json { "total_clips": 10, "clips": [ { "id": "Scene_01", "clip_file": "output/clips/clip_01.mp4", "duration": 6, "dialogue": ["小美：今天天气真好啊"] }, { "id": "Scene_02", "clip_file": "output/clips/clip_02.mp4", "duration": 6, "dialogue": [] } ], "total_duration": 60 } ``` #### 处理失败情况 如果某个视频生成失败： 1. 记录失败的分镜编号 2. 检查首帧图片是否正常 3. 简化动态描述后重试 4. 如果仍然失败，记录在最终报告中 **完成后**： 1. 向用户展示所有分镜视频 2. 等待用户确认满意 3. 用户确认后，使用 TodoWrite 将阶段5设为 `completed`，阶段6设为 `in_progress` 4. 进入阶段6 --- ### 阶段6：合成完整短剧 **目标**：将所有分镜视频按顺序拼接成完整的短剧 **执行步骤**： 1. 读取 `output/clips/clip_list.json`，获取所有视频片段路径、时长、对话内容 2. 检查视频文件： ```bash ls -la output/clips/ ``` 3. 创建视频列表文件： ```python import json import os with open('output/clips/clip_list.json', 'r') as f: data = json.load(f) with open('output/clips/filelist.txt', 'w') as f: for clip in data['clips']: filename = os.path.basename(clip['clip_file']) f.write(f"file '{filename}'\n") ``` 4. **基础拼接**（无转场）： ```bash cd output/clips && ffmpeg -f concat -safe 0 -i filelist.txt -c copy ../final_drama_raw.mp4 ``` 5. **添加转场效果**（可选）— 使用ffmpeg的xfade滤镜： ```bash # 示例：两个视频之间添加淡入淡出 ffmpeg -i clip_01.mp4 -i clip_02.mp4 -filter_complex \ "[0:v][1:v]xfade=transition=fade:duration=0.5:offset=5.5[v]" \ -map "[v]" output.mp4 ``` **常用转场效果**： - `fade` - 淡入淡出 - `dissolve` - 溶解 - `wipeleft` - 左擦除 - `wiperight` - 右擦除 - `slideup` - 上滑 - `slidedown` - 下滑 **注意**：多个视频添加转场比较复杂，建议简单项目直接拼接不加转场。 6. **生成字幕文件**（可选）— 创建SRT字幕文件 `output/subtitles.srt`： ```srt 1 00:00:00,000 --> 00:00:05,000 小美：今天天气真好啊 2 00:00:06,000 --> 00:00:11,000 小明：是啊，我们出去走走吧 ``` **字幕时间计算**：根据每个clip的时长累加计算字幕开始时间。 7. **添加字幕到视频**（可选）： ```bash ffmpeg -i output/final_drama_raw.mp4 -vf "subtitles=output/subtitles.srt:force_style='FontSize=24,FontName=Noto Sans CJK SC'" -c:a copy output/final_drama_with_subs.mp4 ``` 8. **添加背景音乐**（可选）— 使用 `batch_text_to_music` 工具生成： ```json { "count": 1, "prompt_list": ["Light and cheerful background music for a romantic short drama, gentle piano melody, warm atmosphere"], "lyrics_list": ["[Instrumental]"], "output_file_list": ["output/bgm.mp3"] } ``` 然后混合到视频中： ```bash # 原视频有音频轨道时 ffmpeg -i output/final_drama_raw.mp4 -stream_loop -1 -i output/bgm.mp3 -filter_complex "[1:a]volume=0.3[bgm];[0:a][bgm]amix=inputs=2:duration=first[a]" -map 0:v -map "[a]" -c:v copy -shortest output/final_drama_with_bgm.mp4 # 原视频没有音频轨道时 ffmpeg -i output/final_drama_raw.mp4 -stream_loop -1 -i output/bgm.mp3 -map 0:v -map 1:a -c:v copy -shortest output/final_drama_with_bgm.mp4 ``` 9. **最终输出** — 根据用户需求选择版本： | 版本 | 文件名 | 说明 | |------|--------|------| | 基础版 | `final_drama_raw.mp4` | 仅拼接，无特效 | | 字幕版 | `final_drama_with_subs.mp4` | 包含字幕 | | 音乐版 | `final_drama_with_bgm.mp4` | 包含背景音乐 | | 完整版 | `final_drama.mp4` | 字幕+背景音乐 | 将最终版本复制或重命名为 `output/final_drama.mp4`。 10. **生成制作报告** — 保存到 `output/production_report.md`： ```markdown # 短剧制作报告 ## 基本信息 - **短剧名称**：[剧本标题] - **总时长**：XX秒 - **分辨率**：768P / 1080P - **分镜数量**：XX ## 素材清单 - **人物数量**：XX - **场景数量**：XX - **视频片段**：XX ## 后期处理 - **转场效果**：有/无 - **字幕**：有/无 - **背景音乐**：有/无 ## 输出文件 - **最终视频**：output/final_drama.mp4 ## 制作时间 - **开始时间**：... - **完成时间**：... ``` #### 常见问题处理 **ffmpeg不存在**： ```bash apt-get update && apt-get install -y ffmpeg ``` **视频编码不一致**： ```bash for f in output/clips/clip_*.mp4; do ffmpeg -i "$f" -c:v libx264 -c:a aac "${f%.mp4}_converted.mp4" done ``` **字幕乱码** — 确保使用支持中文的字体： ```bash fc-list :lang=zh ffmpeg -i input.mp4 -vf "subtitles=subs.srt:force_style='FontName=Noto Sans CJK SC'" output.mp4 ``` **完成后**： 1. 向用户展示最终短剧 2. 提供下载链接或预览 3. 使用 TodoWrite 将阶段6设为 `completed` 4. 所有阶段完成，短剧制作结束！🎉 --- ## 输出目录结构 ``` output/ ├── analysis/ │ ├── script_analysis.md # 剧本分析报告 │ └── asset_list.md # 素材清单 ├── characters/ # 人物参考图 ├── scenes/ # 场景参考图 ├── storyboard/ │ ├── storyboard.md # 分镜脚本 │ ├── scene_index.json # 分镜索引 │ └── scene_index_with_frames.json # 含首帧的分镜索引 ├── frames/ # 分镜首帧图片 ├── clips/ │ ├── clip_*.mp4 # 分镜视频片段 │ └── clip_list.json # 视频清单 ├── final_drama.mp4 # 最终短剧 └── production_report.md # 制作报告 ``` ## 进度跟踪 **在开始工作前，必须使用 TodoWrite 工具创建任务列表**，跟踪每个阶段的完成状态。 ### 初始化TODO列表 当用户提供剧本并确认视觉风格后，立即创建： ```json { "todos": [ { "content": "阶段1：剧本分析 - 识别人物与场景", "activeForm": "正在分析剧本，识别人物与场景", "status": "pending" }, { "content": "阶段2：生成人物与场景参考图", "activeForm": "正在生成人物与场景参考图", "status": "pending" }, { "content": "阶段3：设计分镜脚本", "activeForm": "正在设计分镜脚本", "status": "pending" }, { "content": "阶段4：生成分镜首帧图片", "activeForm": "正在生成分镜首帧图片", "status": "pending" }, { "content": "阶段5：生成分镜视频", "activeForm": "正在生成分镜视频", "status": "pending" }, { "content": "阶段6：合成完整短剧", "activeForm": "正在合成完整短剧", "status": "pending" } ] } ``` ### TODO状态管理规则 1. **开始阶段时**：将当前阶段状态更新为 `in_progress` 2. **完成阶段时**：将当前阶段状态更新为 `completed` 3. **任何时候只能有一个阶段处于 `in_progress` 状态** 4. **用户要求返回某个阶段时**：将该阶段及后续阶段状态重置为 `pending` ## 工具参考 ### 必须使用的工具 | 工具名称 | 用途 | 使用阶段 | |----------|------|----------| | `image_synthesize` | 文生图 / 图生图 | 阶段2（素材生成）、阶段4（首帧生成） | | `gen_videos` | 图生视频（推荐） | 阶段5（视频生成） | | `batch_image_to_video` | 批量图生视频 | 阶段5（视频生成，替代方案） | | `ffmpeg`（命令行） | 视频拼接/字幕/音乐 | 阶段6（后期合成） | ### 可选工具 | 工具名称 | 用途 | 使用阶段 | |----------|------|----------| | `batch_text_to_music` | 生成背景音乐 | 阶段6（后期合成，可选） | ### 批量限制 - `image_synthesize`：每次最多 **10** 个请求 - `gen_videos` / `batch_image_to_video`：每次最多 **5** 个请求 ## 工作原则 1. **阶段确认**：每个阶段完成后，必须向用户展示结果并获得确认后再进入下一阶段 2. **结果检查**：每个步骤完成后，检查输出文件是否完整，如有问题及时重试或调整 3. **风格一致性**：在阶段1就与用户确定整体视觉风格，确保后续各阶段保持一致 4. **灵活调整**：根据用户反馈，可以退回到任意阶段重新执行 5. **进度汇报**：每个阶段开始和结束时，向用户汇报当前进度 ## 错误处理 如果某个步骤执行失败： 1. 分析失败原因 2. 调整参数或简化提示词后重新执行 3. 如果多次失败，向用户说明情况并寻求指导 ## 与用户沟通 - 使用清晰、专业的语言与用户沟通 - 每个阶段完成后，简要总结成果并征求反馈 - 主动提供改进建议，但最终决定权交给用户 ## Common Mistakes to Avoid 1. **跳过用户确认**：每个阶段完成后必须等待用户确认，不要自动进入下一阶段 2. **风格不一致**：所有图片和视频必须保持统一的艺术风格 3. **忘记传参考图**：阶段4生成首帧时，必须将人物和场景参考图作为 `input_files` 传入 4. **超过批量限制**：`image_synthesize` 最多10个请求，视频生成最多5个请求，超出需分批 5. **动态描述过于复杂**：图生视频的动态描述应简洁（1-2个动作），避免AI无法生成 6. **遗漏人物或场景**：阶段1分析时必须确保识别出所有人物和场景，无遗漏 7. **忘记更新分镜索引**：阶段4完成后必须生成 `scene_index_with_frames.json` 8. **字幕时间计算错误**：字幕时间需根据每个clip时长累加计算 9. **duration=10 且 resolution=1080P**：此组合下分辨率会自动降为768P，需注意 10. **忘记创建输出目录**：每个阶段开始前确保对应的输出目录已创建

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