大画面プレゼンター教育リール
ひとつの有益なアイデアを教えつつ、Madhavを常に視認できるようにします。スタイルの外観はスタイルフレームを参照してください。現在のプロジェクトルールと各クリップの承認状態がこのレシピよりも優先されます。
hyperframesルーティングスキルと、あなたのエディトリアルスキル（例：video-useがインストールされていればそれ）をロードしてください。エディトリアルスキルは、ソース/トランスクリプト分析、EDL、ペーシング、校正、キャプション、QAを担当します。承認済みの戦略を再質問しないでください。オーサリング前にエンジン固有のスキルを読んでください。
構成
- 実際に動き、タイトにフレーミングされた肩から上の映像が、下部45〜50%の幅ほぼ全体にわたって表示されます。小さな人物が入った大きなボックスはこれを満たしません。
- 上部領域：一度にひとつの具体的な説明ビジュアルを表示します。例：入力/コード/出力、変化する配列、ハイライトされた履歴書セクション、プロジェクトの証拠、ビフォー/アフターなど。
- 短い、音声に同期したキャプションは、説明とプレゼンターの間の安定した帯状の領域に配置され、目、口、ジェスチャー、図のラベルを避けます。現在のプラットフォームUIのセーフゾーンを確認してください。
- 質問、強調、または有用なクロージングのために、時々全画面の動くプレゼンターを使用します。常に厳格な分割画面にする必要はありません。
- 有用なオリジナルのデモは保存します。必要に応じて、ホストとゲストを別々にトリミングします。拡大されたゲストにMadhavというラベルを決して付けないでください。不安定な髪や手のセグメンテーションよりも、単純なトリミングを優先します。
推奨される1080x1920の開始ジオメトリ：教材 x54/y110/w972/h650；キャプション y790-930；プレゼンター x36/y970/w1008/h950。伸ばさずにトリミングします。頭、あご、ジェスチャー、下部UIを確認します。図により多くのスペースが必要な場合は調整します。
教材とビジュアルの豊かさ
質問 → 平易な英語でのアイデア → 具体的な例 → 目に見える変化 → takeaways の流れを使用します。議論されている内容を明らかにし、通常再生速度で理解できる十分な時間、結果を保持します。コードには実際の出力が必要です。アルゴリズムには目に見える状態更新が必要です。履歴書のアドバイスには、小さなページ全体ではなく、読みやすい匿名化されたセクションが必要です。
テストでは、まばらな白い画面は空虚に感じられました。ソースから着想を得たテクスチャ、控えめなカバー由来のアクセント、目的のある図、そしてより大きなプレゼンターを使用してください。ランダムな風景、ネオンカラー、過剰なグラデーション、繰り返されるガラスパネル、または密集したテキストは避けてください。豊かさは理解を向上させるものであるべきです。
音声とアバターの一貫性
- 承認されたオリジナルの音声は保持します。新しいナレーションは、プレゼンター自身の承認された声を使用し、他の誰の声も使用しません。
- アバター生成の前に、新しい音声を確定して検証します。その正確に承認された音声を、選択した既存のHeyGenルックにフィードし、声と唇が独立して生成されないようにします。
- 現在のエンジンの選択を尊重します。Avatar Vはサポートされていた場合の優先事項でした。サポートとコストを再確認します。HeyGenはトーキングアバター用であり、グラフィックス、音楽、最終レンダリング用ではありません。透明出力は条件付きであり、保証されません。
- ElevenLabs 1.2倍速はクリップ固有のリクエストとして扱います。結果の長さを測定し、完成したアバターも誤って加速しないようにします。過去のスローダウンを速いペースのリビジョンに引き継がないでください。
- 実写とAIの接合部で、知覚ラウドネス、ペース、トーンバランスを一致させます。甲高い声のジャンプを避けます。明示的にリスニングとリップシンクを確認します。波形や静止画ではどちらも認定できません。
- 無意味な無音のフックテールは、ワードセーフなカットと短いオーディオフェードを使用して削除します。主張を完了し、話されたCTAを完了させてから、短く意図的なビジュアル/ミュージックテールを許可します。
- リクエストされた音楽は、音声の下で静かに流れ続けます。おおよそ10%は開始フェーダー設定であり、ラウドネスの保証ではありません。ライセンスされたオーディオ、スピーチダッキング、そして意味のある変化での控えめなSFXを使用します。証拠なしにトラックがトレンド入りしているとは呼ばないでください。
実行と検証
シーンエンジンと最終アセンブリを記録します。HyperFramesは、タイミングが合った配列、図、コード/出力、タイポグラフィに適しています。Remotionは、既存のReactコンポーネントとフッテージを多用したアセンブリに適しています。ピン留めと承認済みの作業を保持します。ハイブリッド作業は、検証済みのレンダリング中間データを交換します。ReactとしてインポートされたHTMLは使用しません。ナレーション/キャプションはそれぞれに1人の所有者が必要です。
スケーリングする前に、プレゼンターが多いビートを1つ、情報が多いビートを1つ検査します。電話サイズで、認識可能な大きな顔、読みやすい例、唇、目的のある動き、快適な接合部、完全なエンディングを確認します。次に、変更されたすべてのマスターを検証します。完全なデコード、寸法/CFR、オーディオ、黒フレーム、キャプション。技術的なQA、事実、ビジュアル/オーディオレビュー、ユーザー受け入れを分離します。
置き換えが要求されない限り、承認されたカバーを再利用します。レイアウトのために研究した外部の動画は、再利用可能なスクリプト、顔、声、ユーザー名、バッジ、音楽ライセンス、またはバイラリティの保証ではありません。そのフッテージを成果物に含めないでください。スキルを保存しても、新しい支出、肖像のアップロード、共有、公開の許可は付与されません。