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docsor1212/skill-promo-video

>- 制作「数字人全程口播解说 + 真实案例展示」风格的技能/产品推广短视频(16:9,60-120s): 所有场景人物开口说话(音频驱动口型同步,双引擎自动决策——短段 H3 音频驱动 / 长段 Wan2.2 S2V 720p)、人物服饰与案例提示词全参数化(换一份 config 即换人设/换案例)、 Blender 数据长廊确定性运镜(开场推进/收尾拉远,图表面板贴真实图表)、构图卡文字 直出(逐行核对清单+逐字 OCR 复验)、真实数据图表页、TTS 旁白、品牌 signature 水印、 三步式 ffmpeg 合成、五道 QC 闸门(文字稳定性/口型运动/手部逐指/音画对齐/FunASR 听写)。管线模板化,换一份 config 即可为任何 skill 出同款风格视频。当用户说 "给 XX skill 做推广视频/宣传片/爆款视频/数字人视频/口播讲解视频",或要求复用 数字人主讲风格的 showcase 视频时使用。

Was ist skill-promo-video?

skill-promo-video is a Claude Code agent skill that >- 制作「数字人全程口播解说 + 真实案例展示」风格的技能/产品推广短视频(16:9,60-120s): 所有场景人物开口说话(音频驱动口型同步,双引擎自动决策——短段 H3 音频驱动 / 长段 Wan2.2 S2V 720p)、人物服饰与案例提示词全参数化(换一份 config 即换人设/换案例)、 Blender 数据长廊确定性运镜(开场推进/收尾拉远,图表面板贴真实图表)、构图卡文字 直出(逐行核对清单+逐字 OCR 复验)、真实数据图表页、TTS 旁白、品牌 signature 水印、 三步式 ffmpeg 合成、五道 QC 闸门(文字稳定性/口型运动/手部逐指/音画对齐/FunASR 听写)。管线模板化,换一份 config 即可为任何 skill 出同款风格视频。当用户说 "给 XX skill 做推广视频/宣传片/爆款视频/数字人视频/口播讲解视频",或要求复用 数字人主讲风格的 showcase 视频时使用。.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Dokumentation

skill-promo-video — 数字人全程口播推广视频管线 v2(全程活体)

把一个 skill/产品的卖点做成「数字人全程口播 + 真实案例」推广视频。v2 相对静态图文版的实质升级: 所有场景人物开口说话(音频驱动口型)、人物服饰与案例全参数化、Blender 确定性运镜、 QC 闸门内置。

一、成片结构(固定叙事骨架)

Blender 开场运镜(数据长廊推进,≈4.5s,可选)
→ 数字人开场口播(≤5s,H3 音频驱动)
→ 9×[构图卡(人物开口讲解该图型,H3-TALK + 文字稳定性闸门)
     → 图页(编号+标题+真实图表+来源注脚 5.0s)]
→ 数字人收尾口播
→ 成绩卡(背书数据)
→ Blender 收尾运镜(拉远全览+品牌面板,可选)
→ 片尾卡(大字金句+安装指引)
全程:signature 水印右上角 + 底部 ASS 字幕 + BGM(纯器乐,须独听听写体检)+ 旁白

二、执行流程(12 步;⛔ 纪律见括号,详解 references/pipeline.md)

  1. 策划:2 个核心卖点 + 3-4 项硬背书(评分/下载走 API 实测,榜单口径与用户核对)
  2. 数据工程:贴近目标用户领域;真实公开数据集优先(来源注脚如实标注)
  3. 图表渲染:目标产品的图表引擎(matplotlib 栈)150dpi/16:9(森林=HR 量级化;火山=构造式三带;复合=短标签)
  4. 人物资产:用户自备角色卡/定妆照;PE 参考图键名 images.image_1 带点嵌套+TE 接 vae; 换装=config character.costume 一行(正向描述,cfg=1 负向无效)
  5. 构图卡/口播首帧:gen_scene_cards.py(layout=card|talker);PE 直出文字(⛔零 PIL 贴补); prompt 末尾附逐行核对清单;成图逐字 OCR 复验
  6. 图页版式:底图全部定稿之后才合成版式(⛔ 旧图混入两次的根因)
  7. 口播段:talking_segment.py 双引擎决策(≤5.1s→H3-TALK;>5.1s→S2V 720p;无旁白→H3-I2V 微动; 引擎决策树 references/digital-human.md);⛔输出段一律 -an 剥音轨;⛔r2v 参考生成已证伪只走首帧
  8. 运镜段(可选):blender_scene.py headless Cycles 数据长廊两镜;⛔EEVEE 无头黑帧风险; 不过验收降级静帧+zoompan,不硬磕;(可选)style_transfer.py 素模风格化重绘
  9. TTS:tts_batch.py(⛔文本去「?」;⛔逐个验 wav mtime+size 防 GPU OOM 假 OK)
  10. 水印:make_watermark.py signature 方法论(版本号不进水印)
  11. 三步式合成:compose_3step.py(视频链→音轨→合并;⛔禁单巨链;唯一临时目录;ASS 全 10 字段)
  12. 质检与交付:qc_gates.py text/lips/hands/av + FunASR 全轨听写(⛔必须在最终素材后跑)+ 全片抽帧目检 + ffprobe 单视频流验证

三、环境要求(边界与限制)

  • 需要本地 GPU(≥24G 显存实测可用)与本地部署的推理服务:文生图(Qwen-Image 系,端口可配, 默认 127.0.0.1:8190)、数字人视频(H3/S2V 模型栈,默认 8189/8188)、本地 TTS、Blender 4.x+、ffmpeg。
  • 模型均从各官方发布页获取;技能包不含任何模型权重与人物资产。
  • 首次使用先跑各脚本 --help 核对参数;talking_segment.py 提交前自动做节点名与模型在盘预检 (模型文件名内置默认值,名称不同时改脚本顶部常量或经参数指定)。
  • Python 依赖仅 Pillow 与 numpy(QC 闸门用);另需 ffmpeg/ffprobe 与 curl 命令行; 水印/字幕需 Noto CJK 字体(缺省路径见 make_watermark.py/compose_3step.py,可改)。
  • 听写闸门(FunASR 类)为外部命令接口(qc_gates.py asr --gate-cmd),听写实现需自备; 无听写实现时以人工试听替代该闸门。
  • 无 GPU/无推理服务时:跳过口播与运镜段,退化为静态图文视频(旁白/TTS 也依赖本地算力, 无 TTS 时可静音+字幕交付;其余步骤不变)。
  • 单卡显存互斥:生图 TE/H3/S2V/TTS 严禁并发,按 kill→free→load 串行切换。

四、安全与行为声明

  • 全流程本地执行:外联仅限本机回环地址上的用户自建推理服务(HTTP);子进程仅限本地 ffmpeg/ffprobe/Blender/curl/用户本地 TTS;不访问任何远程服务,无遥测,不上传任何数据。
  • 按需单次运行,无常驻后台、无定时任务、不安装依赖(依赖由用户按「环境要求」自行部署)。
  • 产物写入用户指定的输出目录;QC 抽帧与提交载荷使用系统临时目录(唯一临时目录,用后即弃); 人物参考图与成片均不出本机。
  • 请仅使用你有权使用的人物参考图(肖像授权自审)。

五、参数化(换一份 config = 换一个视频)

references/config-template.json(合法 JSON)驱动构图卡/口播首帧的人物与九个案例;其余段以它为单一事实来源派生:人物身份锚+服饰(换装)、场景背景、 9 个案例(标题/提示词全文/图表命令/来源注脚/旁白/字幕)、背书文案、水印品牌、Blender 参数。 旁白纪律:陈述句(禁问号——TTS 静默失败);口播段 ≤5s(H3 单 clip 窗口);≤ 所在段时长。

六、双引擎速查

旁白引擎参数
≤5.1sH3-TALK(ref2va)1344×768@24fps,8 步,INT8
>5.1sS2V 720p1280×720@16fps,4n+1 帧,Lightning 4 步(cfg=1 负向无效)
无旁白H3-I2V严格首帧微动

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