Olivia_Pp

Scene Video Generator

デザイン・メディアv1.0.0
作者:Olivia_Pp更新日 2026-05-11scene-video-generator@clawhub_oliviapp8/scene-video-generator
動画処理#分镜#视频生成

AlphaMoatによると、2026-09時点でScene Video Generatorのダウンロード数は1,821、スター数は4で、AIスキル全体5,078件中4,564位、デザイン・メディアでは512件中458位です。

インストール数
329
ダウンロード数
1821
スター数
4
総合順位
#4,564
全体の上位 90% · デザイン・メディアの上位 90%
プラットフォームインストール数ダウンロード数スター数コメント
ClawHub ↗2610573-
SkillHub ↗32918214—

プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。

このスキルでできること

設定済み動画基盤を選び、文章、カメラ、作風、動きを指定して非同期処理を待ち、後で結合する素材を得ます。アバターの発話は別のスキルが担当します。文章と画像は外部へ送られ、複雑な動作や多人場面は不安定な場合があるため、少量の試行と結果確認を行います。

資料公開日 2026-10-27

できること

  • 絵コンテを後で結合する映像素材として準備する

使う場面

  • アバター以外の場面と対応基盤が必要なとき

プロンプト例

スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。

分鏡から生成条件を準備し、少量を試して送信素材と処理状態を説明して。

月次の推移

ダウンロード数1821
520121919172026-03 · ダウンロード数 6162026-05 · ダウンロード数 11692026-06 · ダウンロード数 12582026-07 · ダウンロード数 14242026-08 · ダウンロード数 15182026-09 · ダウンロード数 182126-0326-09
スター数4
2342026-03 · スター数 22026-05 · スター数 32026-06 · スター数 32026-07 · スター数 42026-08 · スター数 42026-09 · スター数 426-0326-09

2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。

月ダウンロード数前月比スター数
2026-091821—4
2026-081518+6.6%4
2026-071424+13.2%4
2026-061258+7.6%3
2026-051169—3
2026-03616—2

SKILL.md 原文

作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。

4.0 KB・ClawHub v1.0.0
---
name: scene-video-generator
description: 根据分镜描述生成视频片段。支持多个 AI 视频生成后端:即梦 Jimeng、Kling 可灵、Runway、Pika、Vidu。输入场景描述+可选的数字人口播,输出视频片段。触发词:AI视频、生成视频、分镜视频、scene video、text to video、图生视频。
---

# 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):
すべて表示(全 171 行)
- 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

```yaml
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-avatar` skill。

## 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 |

详见 [references/prompt-guide.md](references/prompt-guide.md)

## 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

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

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データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。