據 AlphaMoat 統計,截至 2026-09,Scene Video Generator 累計下載 1,821 次、獲 4 個星標,在全部 5,078 個 AI 技能中排名第 4,564 位,在「設計創意」分類(512 個)中排名第 458 位。
| 平台 | 累計安裝 | 累計下載 | 星標 | 評論 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 26 | 1057 | 3 | - |
| SkillHub ↗ | 329 | 1821 | 4 | — |
各平台的計數口徑不同,統計時間不一致。
可選擇已配置的影片後端,組織提示、鏡頭、風格和運動引數,等待非同步渲染後返回片段供拼接。數位人口播另由相應技能處理。提示與參考圖會發給外部提供方,複雜動作和多人效果不穩定,應先小批次測試並核對結果。
資料釋出於 2026-10-27
以下是根據技能文件生成的示例,不代表實際執行結果。
2026-09 起統計方法調整:同名技能按作者分別統計,並覆蓋全部技能。圖中虛線為調整前的月份,與之後的資料不直接比較,也不計算跨越調整的增長。
| 月份 | 累計下載 | 環比 | 星標 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 1821 | — | 4 |
| 2026-08 | 1518 | +6.6% | 4 |
| 2026-07 | 1424 | +13.2% | 4 |
| 2026-06 | 1258 | +7.6% | 3 |
| 2026-05 | 1169 | — | 3 |
| 2026-03 | 616 | — | 2 |
以下是作者釋出的原始檔案,按純文字顯示,本站未做修改或稽核;其中的連結不可點選,命令請核實後再執行。抓取於 2026-10-23。
--- 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):
- 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
ContextWeave 架構圖一鍵生成
用 Nano Banana Pro 生成或編輯圖片的指令碼技能。
用 whisper 命令列工具在本機將音訊轉成文字或進行翻譯。
透過 MCP 服務生成與編輯圖表的技能。
面向介面設計的思路與落地建議技能,覆蓋佈局、互動流程、設計令牌與前端改動。
面向多家影片模型 API 的 AI 影片生成與編排技能。
用 ffmpeg 從影片裡取出畫面幀,或生成便於快速檢視的縮圖。
用本地 Whisper 把音訊檔案轉成文字,模型下載完成後可完全離線執行。
資料月份:2026-09 · 下載/星標/安裝數聚合自公開技能註冊庫(ClawHub、SkillHub),按月更新。口徑說明見資料方法。