镜头大师 · Master Shot v1.8.2

Was macht 镜头大师 · Master Shot v1.8.2?

Was es tut: Aus einem einzigen Mode-/Personen-Quellbild wird eine Serie von Fotos generiert, die wie aus einem einzigen Shooting wirken: dasselbe Gesicht, dieselbe Kleidung, dasselbe Licht, aber unterschiedliche Kamerapositionen, Einstellungsgrößen, Posen und Szenen – und die erste Version hat bereits die Seele des Quellbildes – die Posen wirken nicht steif, die Totale hat Einfallsreichtum.

Zwei Schichten:

• Auftragserstellungs-Schicht (der Wert dieses Skills): Quellbild lesen → Drei-Ansichten-Auftrag schreiben → Neun-Shot-Auftrag schreiben → shot_lint Selbstprüfung. Solange du Bilder lesen und Text schreiben kannst, kannst du dies tun.
• Ausführungs-Schicht: Sende den Auftrag an ein Bildgenerierungsmodell und speichere die Bilder. Standardmäßig über die ChatGPT-Weboberfläche (references/执行_ChatGPT网页.md), OpenAI Image API als Alternative (im selben Dateiabschnitt am Ende).

Woran erkenne ich, dass es richtig gemacht wurde: Der Prüfer kann bereits in der ersten Version die meisten Aufnahmen auswählen und sagt nicht mehr „Posen steif“, „Kreativität konservativ“, „Szenen eintönig“ oder „Gib mir mehr Optionen“; wenn mehrere Bilder nebeneinander liegen, sind Gesicht, Maßstab des Kleidungsmusters und Lichtfarbe als von derselben Aufnahme erkennbar.

Anrede (beim ersten Mal festlegen, danach beibehalten)

• Frage nach der Anrede des Nutzers: Frage beim ersten Verwenden dieses Skills „Wie soll ich dich ansprechen?“, und schreibe die Antwort in studio.json im direkt übergeordneten Verzeichnis des Arbeitsverzeichnisses (wenn das Arbeitsverzeichnis work/feather/ ist, schreibe in work/studio.json; erstelle also mindestens zwei Ebenen im Arbeitsverzeichnis, damit es nicht in den Ordner einer anderen Person fällt) ({"director": "<seine Anrede>", "assistant": "<dein Name>"}). Falls der Aufrufer bereits mitgeteilt hat, wie du dich anreden sollst, oder gesagt hat, keine Fragen zu stellen, dann frage nicht und schreibe direkt. Wenn im übergeordneten Verzeichnis bereits studio.json existiert: Verwende die darin enthaltenen Anreden und Namen, überschreibe nicht. In allen folgenden Aufträgen, Liefertabelle, Review-Seite und Rückmeldungen wird der Nutzer mit dieser Anrede angesprochen, nicht mit „Benutzer“ oder „Prüfer“.
• Gib dir selbst einen Namen: Du bist in diesem Set der Fotoassistent. Gib dir beim ersten Verwenden einen kurzen Namen (zwei bis vier chinesische Zeichen oder ein englisches Wort), teile ihn dem Nutzer mit und schreibe ihn in studio.json; die Liefertabelle beginnt mit „Fotoassistent: ". Der Nutzer kann ihn jederzeit ändern lassen.
• Im Folgenden bezieht sich „der Nutzer“ immer auf die Anrede in studio.json.

Erstmalige Verwendung: Zu erst mit Beispielbildern testen

Im Verzeichnis examples/ befinden sich drei Beispiel-Quellbilder (Pelz-Leder-Studioaufnahme, Abendkleid im Sonnenuntergang, Federn-Kahlkopf-Nahaufnahme), die jeweils eine Situation darstellen: reines Studio (die Welt aus der Kleidung ableiten), vorhandene Szene (diese beibehalten), Halbkörper-Nahaufnahme (ergänze den ganzen Körper). Wenn du kein eigenes Bild hast, wähle eines aus, kopiere es in ein neues Arbeitsverzeichnis (z. B. work/fur/source.jpg) und führe die Schritte 1 bis 8 des Hauptpfads aus. Lies vor dem Schreiben mindestens references/写单_三视图.md und references/写单_九镜.md – die harten Prüfkriterien und die Tabelle der elf Aufnahmefunktionen sind in diesen beiden Dateien; wenn du nur diese Seite liest, übersiehst du etwas.

Vorbereitungsprüfung vor Arbeitsbeginn (eine Minute)

• Kannst du Bilder lesen?: Verwende dein Bildlesetool und sage zu dem Quellbild „Was ist auf dem Bild zu sehen?“. Falls das fehlschlägt, wechsle zu einem anderen Modellkanal, der Bilder lesen kann; wenn keins funktioniert, stoppe und informiere den Nutzer, rate nicht nur anhand des Dateinamens. Viele Bildlesetools erkennen nur absolute Pfade.
• Kannst du Python 3 ausführen?: python scripts/shot_lint.py --help sollte die Nutzung anzeigen (nur Standardbibliothek). Verwende den absoluten Pfad zum Skill-Verzeichnis, um Probleme bei einem Wechsel des Arbeitsverzeichnisses zu vermeiden.
• Nur den Auftrag zu schreiben, ohne Bilder zu generieren, ist ebenfalls eine legitime Lieferung: Führe Schritt 5 aus. Schreibe die Ja/Nein-Fragen aus Schritt 3 als offene Aufgaben am Ende des Auftrags (siehe 写单_三视图.md „Strukturprüfung (harte Prüfung)“).

Hauptpfad (nur GPT verwenden)

1. Quellbild lesen (zuerst die „Richtlinien zum Lesen des Quellbildes“ am Anfang von references/写单_三视图.md befolgen: einmal das ganze Bild + Teilausschnitte, links/rechts auf dem Bild schreiben, bei Widersprüchen Ja/Nein-Fragen stellen) und zwei Dinge schreiben (Vorlagen am Anfang von references/写单_三视图.md):
   • Festlegungsliste: Person (Gesichtsform, Hautfarbe, Frisur, Make-up), Kleidung (Schnitt, Muster, Maßstab des Musters, strukturelle Details wie Flügel/Stacheln/Ärmel), Schuhe, Accessoires, Licht, Farbe. Schreibe nur Dinge, die sichtbar sind; für nicht sichtbare Körperteile schreibe „nicht sichtbar“ – diese werden einheitlich im Drei-Ansichten-Auftrag ergänzt.
   • Bewegungswortschatz (drei bis fünf Sätze): Was der Körper im Quellbild tut (Asymmetrie, Drehung, ungleiche Gliedmaßen...), wie nah die Kamera ist und wie der Bildausschnitt gewählt ist, woher die Spannung im Bild kommt; optional auch Handgesten (für Makroaufnahmen) und Momente der Ruhe (für Gesicht und Rücken). Die Bewegungen der neun Shots werden aus diesen Sätzen abgeleitet.
2. Drei Ansichten: Folge references/写单_三视图.md und schreibe drei Nachrichten (Vorder-, Seiten-, Rückansicht 3:2, Drei-Porträt-Gesichtskarten 3:2, Nahaufnahme 2:3), starte einen neuen Dialog, ein Bild pro Nachricht.
3. Strukturprüfung (harte Prüfung): Folge references/写单_三视图.md „Strukturprüfung (harte Prüfung)“; lege das Quellbild und die Drei Ansichten nebeneinander und beantworte nacheinander 4–6 Ja/Nein-Fragen (Muster-Maßstab, Anzahl der Schichten, auf welcher Seite des Bildes sich ein asymmetrisches Designelement befindet, Anzahl der Accessoires usw.). Wenn auch nur eine Frage mit „Nein“ beantwortet wird, generiere zuerst die Drei Ansichten neu und schreibe nicht die Neun Shots. Die Drei Ansichten „verschönern“ das Quellbild oft: feine Karos werden zu großen Rauten, halbtransparente Federflügel zu vollen Engelsflügeln, Muster werden zu Spitze.
4. Neun Shots: Folge references/写单_九镜.md und schreibe einen Planungsabschnitt plus elf Aufnahmen (bei der Totalen S3 generiere in der ersten Runde sofort drei verschiedene Konzepte S3a, S3b, S3c – verwende nicht das S3-Schema der vorherigen Gruppe), starte einen neuen Dialog, füge jeder Aufnahme die drei Bilder Quellbild/Gesichtskarte/Vorder-Seiten-Rückansicht bei (feste Reihenfolge). Die Regeln für das Schreiben des Aufnahmeabschnitts finden sich in references/动作与创意.md. Die konkreten Beispiele in references stammen alle aus anderen Quellbildern und dienen nur als Schreibvorlage – übernimm weder Gegenstände noch Posen direkt; Weltbausteine und Bewegungen müssen aus diesem Quellbild erwachsen (wenn das Quellbild reines Studio ist, leite die Welt aus Material, Farbe, Kontur und Stimmung der Kleidung ab).
5. Selbstprüfung vor dem Senden des Auftrags: python scripts/shot_lint.py <Neun-Shot-Auftrag.md> (nur Python-Standardbibliothek). ✗ muss korrigiert werden; ⚠ überprüfe jeden Punkt und entscheide (⚠ ist eine Erinnerung, kein Stopp). shot_lint prüft nur das Format (Bildformat, Tabellen, Körpermechanikbegriffe, Beispielkopien); „Die drei S3-Konzepte unterscheiden sich voneinander“, „Stimmungen wiederholen sich nicht“, „Jede Aufnahme hat drei beigefügte Bilder“ werden nur von der Selbstprüfungsliste am Ende des Auftrags verwaltet. ✗0 ⚠0 bedeutet nicht, dass der Auftrag fehlerfrei ist.
6. Ausführung: Folge references/执行_ChatGPT网页.md. Sobald die Ausgabe abgeschlossen ist, schreibe sofort die Liefertabelle und melde dich zurück, warte nicht auf eine Nachfrage; wenn du den Auftrag an einen anderen Agenten zur Bildgenerierung weitergibst, überwache selbst das Ausgabeverzeichnis. Liefertabelle: Für jedes Bild – ob es einmal erfolgreich war, wie es aussieht, Spalte „Bewegung“ (was der Körper tut, ob es steifer wirkt als das Quellbild, ob es sich mit einer anderen Aufnahme wiederholt), und Abweichungen von den Drei Ansichten (Gesicht/Haar/Accessoires/Muster und Muster-Maßstab/Schuhe/Lichtfarbe).
7. Review und Wiederholung: Lass den Nutzer auswählen – nach der Ausgabe der Drei Ansichten und nach jeder Charge Neun Shots, öffne eine lokale Review-Seite mit review/serve.py (references/审片页.md). Der Nutzer klickt ♥ / ✗, schreibt Anmerkungen, klickt „Review abgeschlossen“. Du liest review_feedback.json; ♥ werden in final/ abgelegt. Schreibe dann basierend auf den Review-Kommentaren einen Wiederholungsauftrag:
   • Starte einen neuen Dialog, füge nur das Quellbild und die Drei Ansichten bei; die fehlgeschlagene Version dient nicht als Referenzbild. Von dir gelobte gute Bilder dienen ebenfalls nicht als Referenzbilder. Schreibe, was benötigt wird, in Textform (es wurde versucht, gute Bilder als Vorlage für die Komposition zu verwenden, aber das Ergebnis übertraf die Originalversion nie).
   • Posenwechsel: Schreibe die neue Bewegung konkret und verwende den NOT …-Satz, um die Pose der vorherigen Version auszuschließen.
   • Wenn der Prüfer „mehr Optionen“ möchte: Gib 3 verschiedene Lösungen in derselben Richtung (wechselnde Kameraposition/wechselndes Licht/wechselnde Schatten), nicht 3 Mal dieselbe Lösung.
   • Wenn du eine beeindruckende Kompositionsidee gefunden hast, ersetze sie nicht mehr, sondern füge nur noch mehr Feinschliff hinzu.
8. Fertigstellungspaket erstellen: Nachdem alle ♥ eingesammelt wurden, führe python scripts/export_pack.py <Arbeitsverzeichnis> aus (references/成品包.md): Beschneiden für Instagram 4:5, 1:1, Hochformat 9:16, sortieren für die Veröffentlichungsreihenfolge, Erstellen einer 9er-Gittervorschau und einer Textvorlage. Überprüfe den Beschnitt jedes Bildes; wenn das Hauptmotiv angeschnitten ist, verwende --focus für das entsprechende Bild erneut. Poste nicht automatisch – die Veröffentlichung erfolgt durch den Nutzer selbst.

Konsistenz wird durch diese Dinge gewährleistet (getestet; nicht ändern, auch nicht für kreative Zwecke)

• Die Drei Ansichten werden zuerst erstellt, danach jeder Aufnahme die Bilder Quellbild + Gesichtskarte + Vorder-Seiten-Rückansicht beigefügt;
• Die erste Nachricht enthält nur den Plan, kein Bild; danach eine Nachricht pro Bild, das Modell nicht veranlassen, ein zusammengesetztes Bild zu erstellen und dann zu teilen (Teilen bedeutet Neuzeichnen, was die Qualität beeinträchtigt);
• Am Ende jedes Aufnahmeabschnitts das Bildformat schreiben (z. B. Portrait 2:3.), sonst wählt das Modell selbst;
• Kleidungsstruktur und Muster-Maßstab haben Vorrang vor Kreativität: Kreativität wird in Bewegung, Kameraposition, Licht und Szene ausgedrückt.

Im Skill nicht beschriebene Situationen (zwei Personen, niemand, Plattform erlaubt nur ein Referenzbild, Review-Kommentare widersprechen der Vorlage …)

Wende die Vorlage nicht starr an: Frage zuerst „Welchen Zweck erfüllt dieser Schritt im gesamten Set? Woran erkenne ich, dass es richtig gemacht wurde?“, befolge dann die acht Regeln in references/判断_没写到的情况.md. Kurzgefasst: Die explizite Änderung des Aufrufers ist die neue Quelle. Wenn Methode und Zweck in Konflikt stehen, erkläre die Kosten, biete einen Kompromiss an und folge seiner Entscheidung. Gib keine Identitätssperre auf. Setze Kreativität in Bewegung/Kameraposition/Licht/Szene um. Schreibe nur Dinge, deren Quelle nachvollziehbar ist. Der Umfang ist das, was der Aufrufer sagt. Verwende bei Misserfolg kein Referenzbild. Ändere keine bereits akzeptierten Methoden. Biete dem Nutzer vergleichbare Optionen zur Auswahl und empfehle eine; wenn niemand prüft, filtere selbst nach dem Kriterium „aus derselben Aufnahme“. Frage den Aufrufer nur, wenn die Identitätssperre nicht erfüllt werden kann oder der Umfang unklar ist und Kosten verursacht werden könnten; ansonsten handle nach den Standardvorgaben und schreibe in die Liefertabelle „Ich habe folgendes als Standard angenommen: …“.

Fortgeschritten (optional)

• Midjourney Bildvorlage für Komposition: references/进阶_MJ洗图.md. Im Hauptpfad nicht erforderlich.

Dateien

Datei	Beschreibung
references/写单_三视图.md	Vorlage für Festlegungsliste + Bewegungswortschatz, Vorlage für die drei Nachrichten der Drei Ansichten
references/写单_九镜.md	Vorlage für den Neun-Shot-Plan + elf Aufnahmen, Schreibweise jeder Aufnahme
references/动作与创意.md	Zehn Regeln für das Schreiben des Aufnahmeabschnitts mit positiven und negativen Beispielen
references/执行_ChatGPT网页.md	Schritte für den Agenten zur Bedienung der ChatGPT-Weboberfläche; OpenAI API als Alternative
references/进阶_MJ洗图.md	Optionaler MJ-Pfad
references/判断_没写到的情况.md	Acht Regeln + vier Selbsttestfragen für nicht im Skill beschriebene Situationen
scripts/shot_lint.py	Selbstprüfung vor dem Senden des Neun-Shot-Auftrags
review/serve.py, review/review.html	Lokale Review-Seite: Bilder ansehen, ♥ / ✗, Anmerkungen, Ergebnisse werden in review_feedback.json im Arbeitsverzeichnis gespeichert
references/审片页.md	Wann die Review-Seite geöffnet wird, wie die Ergebnisse gelesen werden
scripts/export_pack.py, references/成品包.md	Schritt 8 – Fertigungspaket: Beschneiden für Plattformformate, Sortierung, Vorschau, Textvorlage
examples/	Drei Beispiel-Quellbilder zum Testen bei der ersten Verwendung
CHANGELOG.md	Versionsverlauf
references/本机执行_*.md (falls vorhanden)	Maschinenspezifische Pfade, Review-Seiten-URLs, Arbeitsteilung; werden nicht mit dem Skill verteilt, bei Verteilung ausgeschlossen