Axiu0823/バイラル動画再現スキル

バイラル動画の再現

参照動画を、保護された表面的な表現ではなく、転用可能なパフォーマンスメカニズムを継承した、オリジナルのローカライズ製品動画に変換します。監査可能な分析、再現契約、生成されたリファレンスアセット、Seedanceリクエスト、QCレポートを生成します。

操作原則

• ピクセルではなく機能を保持する: フックメカニズム、ビートの順序、相対的なタイミング、エスカレーション、証明パターン、CTAロジックを維持します。
• ソース表現ポリシーを設定する: リクエストされた場合、許可されたオリジナルの台詞や特徴的なパフォーマンスを保持し、それ以外の場合は書き換えます。台詞、パフォーマンス/振付、類似性、声、音楽、映像、ブランドアセットを個別の権利判断として扱います。
• 製品クレームはユーザーが提供する証拠に基づいて行います。医療、金銭、比較、希少性、推薦、パフォーマンスに関するクレームをでっち上げないでください。
• 最初の3〜5秒は保証された高密度シーケンスとして扱います。また、すべてのカット境界、対立の転換点、暴露、証明、見返り、CTAの周辺で、密なローカル分析をトリガーします。
• 意味のあるすべてのカットの両側を確認してから、シーンの連続性を割り当てます。共有された製品コンテキストは、背景、衣装、小道具、照明が同じであることを証明しません。
• 製品デモンストレーションは因果関係のある状態変化として扱います。正しい終了フレームでは、欠落しているローディング、シール、アクティベーション、変換、証明のステップを代替できません。
• 分析と生成は分離して維持します。生成されたストーリーボードがソースからの観察結果を上書きしないようにします。
• 不確実性を明記します。音声、カット、画面上のテキストが検証できない場合は、推測するのではなく不明とマークします。
• 一時的なホスティングは外部データ転送として扱います。許可されたローカル動画のみをアップロードし、プロジェクト構成、資格情報、無関係なファイルはアップロードしないでください。

新しい参照動画を分析する前に、references/methodology.mdを読んでください。画像を生成したりSeedanceプロンプトを編集する前に、references/prompt-library.mdを読んでください。GeminiまたはSeedance APIを使用する前に、references/toolchain.mdを読んでください。

1. インテークゲートを実行する

欠落している影響の大きいフィールドのみを含む、1つのコンパクトなバッチで質問します:

1. 参照動画ファイルまたはアクセス可能なURL。
2. 再現モード: same_category または cross_category。
3. ターゲット製品名、製品画像、検証済みのセールスポイント、禁止クレーム。
4. 使用コンテキスト: ソースコンテキストを保持、置換、またはスキルに適応させる。cross_category の場合は、意図された使用コンテキストが必要です。
5. ターゲット国/市場。自然言語と俳優プロファイルを推測し、ユーザーに上書きさせます。
6. アスペクト比。ソースとアクティブモデルの制限を調査してから期間について議論します。サポートされていないソース期間を1回のSeedance生成として提供しないでください。
7. 分析エンジン: current_model または gemini_api。
8. ソース表現ポリシー: 台詞には verbatim、translated_same_delivery、rewrite から選択。特徴的なパフォーマンスには preserve_authorized または adapt から選択。いずれかを保持する場合は、ユーザーの権利確認を記録します。
9. オプション: プラットフォーム、CTA/オファー、俳優の制約、ブランドルール、バリエーション数、リトライ予算。

既知のフィールドは再質問しないでください。ユーザーがエンドツーエンドの実行を要求し、入力が十分な場合は、2回目の確認なしで続行します。課金対象のSeedance送信の前に、コスト、モデルエンドポイント、またはリトライ予算がまだ不明確な場合にのみ確認を要求します。

2. プロジェクトパッケージを開く

ユーザーが別の場所を指定しない限り、アクティブワークスペースの下に outputs/viral-remix/<date>-<slug>/ を作成します。assets/project-template.json を project.json としてコピーし、以下のアーティファクトを保持します:

source/
analysis/
assets/
generation/
segments/
final/
qc/
project.json

APIキーは環境変数のみに保持します。プロジェクトパッケージ、プロンプト、ログ、リクエストJSONに書き込まないでください。

3. 権利、類似性、広告の安全性を確認する

分析または生成の前に:

• 参照が分析用に提供され、ユーザーがターゲット製品/ブランドアセットを使用する権限を持っていることを確認します。
• デフォルトはオリジナルの成人俳優とします。ユーザーが個別に同意/権利を確認し、アクティブプラットフォームが許可されたワークフローをサポートしない限り、ソースの類似性と音声は無効にします。
• ユーザーが選択し、許可を確認した場合、逐語的な台詞、同じ配信で翻訳された台詞、特徴的なジェスチャー、振付、パフォーマンスタイミングを許可します。アップロードされた動画のみからその許可を推測しないでください。
• ソースの映像、音楽、透かし、ロゴ、ブランドアセットは個別に扱います。ユーザーが所有、ライセンス、または許可されていないアイテムを再利用しないでください。
• 安全でない、またはポリシー上敏感なシーンは、そのナラティブ機能を保持しながら置き換えます。例: 武器の対決を家庭内の緊急対立に置き換え、武器を生成された参照に持ち込まないようにします。
• タスクが実在の人物またはライセンスキャラクターに依存する場合は、停止し、生成前に必要な許可/権利のコンテキストを取得します。

決定を project.json.rights_and_safety に記録します。

4. ソースを準備して分析する

ローカル動画ファイルの決定論的プリプロセッサを実行します。これには ffmpeg と ffprobe が PATH にある必要があります:

python3 scripts/prepare_video.py /path/reference.mp4 --output-dir /path/project/analysis/source-scan

これにより、メタデータ、密なフックフレーム、全動画コンタクトシート、抽出された音声（存在する場合）、音声波形が作成されます。元の動画とこれらのアーティファクトを使用します。コンタクトシートは検証補助であり、音声/動画検査の代替にはなりません。依存関係が利用できない場合は、インストール/提供するかGeminiを使用します。単一のサムネイルから密なフック検証を主張しないでください。

カレントモデルパス

1. アクティブサーフェスが動画と音声の理解をサポートしている場合、動画を直接検査します。
2. metadata.json、hook_contact.jpg、timeline_contact.jpg を常に検査して、期間と高速カットを確認します。
3. 直接的な音声理解が利用できない場合は、ユーザーが提供するトランスクリプトを検査します。それ以外の場合は、聴覚セマンティクスを未検証とラベル付けし、Geminiパスを提供します。口の動きから音声を推測しないでください。
4. assets/gemini-analysis-prompt.txt のスキーマを使用して analysis/analysis.json を書き込みます。

Gemini API パス

プライベート/ローカル動画のGoogleへのアップロードは外部データ転送として扱います。ユーザーが明示的にGeminiを選択した場合、その選択は、ファイルが機密扱いでない限り、分析アップロードを許可します。機密資料の場合は、最初に確認します。

GEMINI_API_KEY=... python3 scripts/gemini_video_analysis.py \
  /path/reference.mp4 \
  --output /path/project/analysis/analysis.json

--model または GEMINI_MODEL で現在のデフォルトを上書きできます。スクリプトはGemini FilesとInteractions APIを使用し、--keep-upload が設定されていない限り、分析後にアップロードされたファイルを削除しようとします。

必要な8つの次元

これらの次元を正確に分析します:

1. hook
2. visual
3. audio
4. retention
5. emotion_conflict
6. action_performance
7. persuasion_proof
8. conversion

タイムスタンプ付きのビートマップと専用の0〜5秒のフック診断を含めます。結果を検証します:

python3 scripts/validate_analysis.py /path/project/analysis/analysis.json

意味のあるすべてのハードカットについて、カットの直前と直後の密なフレームから scene_boundaries エントリを記録します。背景、作業面、衣装、操作されるオブジェクト、小道具のジオメトリ、カメラ、照明を比較します。すべての製品証明について、表示される開始状態、順序付けられたアクション、必要な連続状態変化、終端証明を含む causal_proof_chains エントリを記録します。references/methodology.md の該当セクションを読んでください。

5. 長い動画をゲートしてセグメント化する

ソースが検証済みのアクティブSeedance期間を超えるか、接続されたクリップを含む場合は常に、references/long-video-workflow.mdを読んでください。

1. ソースの期間を調査し、現在のローカルArkドキュメントからアクティブなモデルID/エンドポイントIDの制限を確認します。
2. ソースが1回の生成に収まる場合は、standalone_clip として分類し、続行します。
3. 制限を超える場合は、sequence_project として分類します。画像生成または課金対象のSeedance呼び出しの前に停止します。
4. 測定された期間、確認された最大値、数学的最小セグメント数、意味的な推奨事項を報告します。
5. ユーザーに正確な範囲を指定させるか（user_ranges）、モデルに範囲を提案させます（model_proposed）。
6. モデル提案の場合、最初にソース全体を分析し、完了した台詞、アクション、カメラ、シーン、または説得のビートでのみカットします。ラインの途中、ジェスチャーの途中、製品接触中にカットしないでください。
7. すべての start–end 範囲、ナラティブジョブ、境界理由、シーン境界分類、エビデンスフレーム時間、ターゲット整数期間を表示します。確認されたシーンリセットをまたいで連続性ロックを保持しないでください。明示的な承認を待ちます。
8. 承認された計画を analysis/segment-plan.json として保存し、検証します:

python3 scripts/validate_segments.py /path/project/analysis/segment-plan.json --require-approved

9. 承認後にのみソースを分割します:

python3 scripts/split_video.py /path/reference.mp4 \
  /path/project/analysis/segment-plan.json \
  --output-dir /path/project/segments/source

現在のローカルSeedance 2.0スナップショットでは、生成されたクリップは整数期間4〜15秒を受け入れ、1つの参照動画は2〜15秒を受け入れます。ジョブごとに正確なアクティブエンドポイントを再確認します。短すぎる残余は、意味的境界を移動して前のセグメントにマージします。

6. 再現契約を構築する

観察結果を3つの明示的なリストに変換します:

• preserve: 抽象的なメカニズムと測定されたタイミング、および許可された正確な表現（逐語的な台詞、特徴的なジェスチャー、振付、間、顔のビート、ブロッキングなど）。
• adapt: 製品、俳優、言語、市場、設定、小道具、文化的な手がかり、法的にサポート可能なクレーム、CTA。
• forbid: 許可されていない、サポートされていない、安全でない、またはターゲット製品/市場と互換性のないアイテムのみ。類似性、音声、音楽、映像、ロゴ、台詞は、1つの包括的なルールではなく、個別の決定として保持します。

ショット計画を編集する前に source_expression_policy を設定します:

• dialogue: verbatim、translated_same_delivery、または rewrite。
• signature_performance: preserve_authorized または adapt。
• likeness: original_actor または authorized_source_likeness。
• voice: new_voice または authorized_source_voice。

same_category の場合:

• ショット機能、ビート順序、相対ショット時間、製品公開タイミング、デモンストレーションロジック、感情曲線、CTA配置を保持します。
• 選択され許可されている場合、正確な台詞と特徴的なパフォーマンスを保持します。タイムスタンプ、間、ジェスチャー順序、顔のビート、カメラ関係を保持します。
• 製品を交換し、デフォルトで新しい俳優と新しい背景にします。
• ユーザーが keep を選択した場合にのみ使用コンテキストを保持し、物理的な詳細をターゲット市場にローカライズします。
• フレーム単位の同一性を約束しないでください。

cross_category の場合:

• 抽象的な機能のみを保持する: 好奇心ギャップ、痛みのトリガー、エスカレーション、暴露、証明、異議処理、見返り、CTA。
• 許可された台詞または特徴的なパフォーマンスは、新しい製品にとって意味的かつ物理的に意味がある場合にのみ保持します。それ以外の場合は、配信機能を維持しながら翻訳または再マッピングします。
• すべての文字通りのアクションをターゲット製品の実際の使用法に再マッピングします。物理的または商業的に意味をなさないアクションは拒否します。
• クレーム、証明、小道具、設定をターゲット製品と市場から再構築します。

契約とショット計画を project.json.recreation_contract に書き込みます。各ショットには、開始/終了時間、ナラティブジョブ、可視アクション、カメラ、オーディオ/台詞、感情、保持デバイス、トランジション、製品真実ソースを含める必要があります。製品デモンストレーションの場合は、観察可能な開始/終了状態と証明要件を含むスキップ不可能なアクションチェーンも追加します。証明に連続的な進行が必要かどうかをマークします。連続的な変換を切断された前後のフレームに縮小しないでください。

ユーザーの元の画像から正規の製品アイデンティティロックを作成します。背景ユニット、バンドル、反射、繰り返される製品を含む、すべての可視インスタンスに適用します。複数の製品を許可することは、決して混合製品モデルを許可しません。

sequence_project の場合、グローバルストーリースパイン、最終結果、シーンマップ、連続性バイブル、承認された範囲ごとに1つの暫定セグメントカードを追加します。次の未解決のセグメントプロンプトのみを生成します。後のカードは暫定のままです。

7. Codex画像生成でオリジナルの参照画像を生成する

各アセットに、Codexの組み込み画像生成ツール（現在は gpt-image-2 を使用）を使用します。各アセットを個別の呼び出しで生成し、それぞれが明確な参照役割を持つようにします。

1. assets/character-white.png: シームレスな白い背景のオリジナル成人俳優。全身または3/4身、アイデンティティアンカーに十分な顔の詳細。製品、ロゴ、テキスト、コピーされた類似性は含めない。
2. assets/scene.png: ターゲット市場環境のみ。人物も製品も含めない。最終的なアスペクト比と通常の現実世界の詳細に一致させる。
3. オプションの assets/action-keyframe.png: 難しい製品インタラクションに構成アンカーが必要な場合のみ生成します。元の製品画像を参照として使用し、どのジオメトリを正確に保つ必要があるかを指定します。

references/prompt-library.md のリアリズムプロンプトを使用します。出力ごとに、手、歯、目、製品ジオメトリ、読み取り可能なラベル、文化的エラー、偶発的なロゴを検査します。欠陥を一度に1つずつ再生成します。見かけが洗練されているという理由だけで、合成モデルシートを受け入れないでください。

ユーザーの元の製品画像は別に保持します。製品の忠実性のために再生成されたパッケージショットに依存しないでください。

8. Seedance 2.0リクエストを編集する

承認されたショット計画から、1つのコンパクトな自然言語プロンプトを構築します。現在のプラットフォームガイダンスの下に保ちます。

…

[翻訳のため省略]