据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,Scene Video Generator 累计下载 1,821 次、获 4 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 4,564 位,在「设计创意」分类(512 个)中排名第 458 位。
| 平台 | 累计安装 | 累计下载 | 星标 | 评论 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 26 | 1,057 | 3 | - |
| SkillHub ↗ | 329 | 1,821 | 4 | — |
各平台的计数口径不同,统计时间不一致。
可选择已配置的视频后端,组织提示、镜头、风格和运动参数,等待异步渲染后返回片段供拼接。数字人口播另由相应技能处理。提示与参考图会发给外部提供方,复杂动作和多人效果不稳定,应先小批量测试并核对结果。
资料发布于 2026-10-27
以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。
2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。
| 月份 | 累计下载 | 环比 | 星标 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 1,821 | — | 4 |
| 2026-08 | 1,518 | +6.6% | 4 |
| 2026-07 | 1,424 | +13.2% | 4 |
| 2026-06 | 1,258 | +7.6% | 3 |
| 2026-05 | 1,169 | — | 3 |
| 2026-03 | 616 | — | 2 |
以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 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 架构图一键生成
用 Nano Banana Pro 生成或编辑图片的脚本技能。
用 whisper 命令行在本地把音频转写成文字或做翻译的技能。
通过 MCP 服务生成与编辑图表的技能。
面向界面设计的思路与落地建议技能,覆盖布局、交互流程、设计令牌与前端改动。
面向多家视频模型 API 的 AI 视频生成与编排技能。
用 ffmpeg 从视频里取出画面帧,或生成便于快速查看的缩略图。
用本地 Whisper 把音频文件转成文字,模型下载完成后可完全离线运行。
数据月份:2026-09 · 下载/星标/安装数聚合自公开技能注册库(ClawHub、SkillHub),按月更新。口径说明见数据方法。