資產準備台
影片生成能不能接得上，取決於這一步。要解決的問題只有一個：讓同一樣東西在每一張圖裡都是同一樣東西。
輸入是資產清單（或分鏡表），輸出是一批按編號命名、可直接被 short-video-generate 當首幀引用的圖。
它不寫分鏡、不切段、不寫影片提示詞，也不生成影片。它負責「圖」這一段。
一、四條鐵律
- 先錨點，後派生。 母版沒定，不要做角度圖。角度圖是照著母版長出來的，母版錯了全組都錯。
- 一次只改一個變數。 換角度就不換光，換光就不換角度。兩個一起改，出問題分不清是誰的錯。
- 候選只增不覆蓋。
v1、v2並存，選定哪版寫進工單。生成是機率的，刪掉舊版等於刪掉退路。 - 圖和清單必須對得上。 編號就是檔案名稱。清單裡有
PR-01，目錄裡就得有PR-01_*。
二、資產分三級
不是每張圖都值得同等投入。先分級，再分配精力。
| 級別 | 是什麼 | 例 | 要求 |
|---|---|---|---|
| 錨點級 | 全片身份基準，被多處引用 | 產品主圖、人物三視圖、主場景全景 | 最嚴：多候選、逐項驗收、定版後不再改 |
| 派生級 | 從錨點長出來的角度、狀態、細節 | 產品背面、開蓋狀態、手部特寫 | 必須與錨點並排比對 |
| 一次性 | 只出現一次，不影響一致性 | 空鏡、光效、轉場素材 | 過得去就用，不必多候選 |
分級錯了會浪費： 把空鏡當錨點做，一條 30 秒的片子會卡三天；把產品主圖當一次性做，後面每段都得重來。
三、來源：三種都行，看用途選
| 來源 | 什麼時候用 | 要注意 |
|---|---|---|
| 實拍 | 有實物、要準確、涉及參數或功效 | 最好，但要有素材 |
| AI 生成 | 無實物、虛構場景、氛圍、人手 | 要鎖幾何與印刷，多候選 |
| 官方素材 | 品牌方提供的主圖、包裝圖 | 直接當錨點，最穩 |
不強制實拍。 純 AI 生成的片子，整套資產都可以是 AI 出的，只要內部一致。
一個必須提前說清的風險
如果這條片子要對觀眾宣稱具體參數或功效（容量、時長、成分、效果），而畫面裡的產品是 AI 生成的，那畫面與宣稱之間就對不上——輕則被評論區指出，重則構成虛假宣傳。
處理方式只有一條：有宣稱，產品畫面就用實拍或官方素材；沒有宣稱、純氛圍或虛構內容，AI 生成完全夠用。
這一條在開工前問一句就行，不要等成片了才發現。
AI 生成怎麼跑
用自帶的 scripts/kie_gen.py（KIE GPT Image 2），提交、輪詢、下載、按命名存檔一次做完：
# 文生圖（解析度不寫就是 1K，夠用）
python scripts/kie_gen.py generate --prompt "…" --ratio 9:16 \
--out 04-素材/01-資產圖/PR-01_產品主圖_v1.png
# 圖生圖：拿錨點當參考
python scripts/kie_gen.py generate --prompt "…" --ref PR-01_產品主圖_v1.png \
--out 04-素材/01-資產圖/S01_f01_v1.png
# 批量：讀 JSON 任務表（預設 5 路並發）
python scripts/kie_gen.py batch --tasks tasks.json --out-dir 04-素材/01-資產圖 --dry-run
python scripts/kie_gen.py batch --tasks tasks.json --out-dir 04-素材/01-資產圖
解析度預設 1K：這些圖最終會被影片模型重新取樣，源圖做大了不保留細節，只增加失敗率。要單獨放大裁切（做封面）或做白底母版二次利用時，才加 --resolution 2K。
批量預設 5 張同時跑。出圖要 10–40 秒，串列跑 6 張就是三四分鐘純等；5 並發跑 6 張，總時長約等於最慢那張加一輪。被限流（code != 200 或 429）就 --concurrency 2，不要因為限流去改提示詞。
四條紀律：
- 先
--dry-run看請求體，再真跑。一次批量提交二十張，參數錯了就是二十次浪費 - 金鑰只走環境變數
KIE_API_KEY，不寫進腳本、任務表、工單 - 先出錨點、確認風格，再批量派生。錨點級建議降並發逐張看
- 記 taskId，寫進工單，後面要重抽同一張可以對照查
寫法、參數限制、失敗處置見 references/ai-generation.md。
四、七步流程
1 讀清單 → 2 排順序 → 3 定級 → 4 出候選 → 5 驗收 → 6 存檔 → 7 回寫
第 1 步 · 讀清單
從 02-資產清單.md 讀編號、類型、用途、來源、引用段。
清單裡沒有圖像提示詞的，用 references/prompt-fixups.md 的四類骨架補寫；有的直接取用，不要重寫。
第 2 步 · 排生產順序
錨點級 → 派生級 → 一次性
同類裡再按被引用次數排，引用越多的越先做。理由：引用越多的資產一旦返工，牽連的段最多。
多段複用且空間連續性重要的地點，按需拆成兩層資產：
- 空間結構母版：無人、無動作，鎖定地面/牆面材質、櫥窗和建築體塊、固定背景結構、空間縱深關係，以及主光源在場景中的來源和大致方向；不鎖具體機位、景別、人物和臨時道具。
- 機位子母版：從同一空間派生實際會用到的正打全景、側位近景、俯拍、低角度仰拍或特寫等空鏡。首幀從對應機位子母版派生，避免全片繼承同一透視和構圖。
每個空間只做實際會用到的視角，不強制固定數量。光向保持空間連續，但正午/傍晚等光照版本按劇情是否跨時段決定；基礎母版避免烤入不必要的強時段特徵。先把代表性機位並排驗收，再批量派生首幀。
第 3 步 · 定級
每個編號標一個級別（錨點 / 派生 / 一次性），寫進工單。這一步只需一分鐘，但決定了後面花多少候選。
第 4 步 · 出候選
| 級別 | 候選數 | 說明 |
|---|---|---|
| 錨點級 | 4–6 | 挑一張定版，其餘留作備選 |
| 派生級 | 2–3 | 與錨點比對後選 |
| 一次性 | 1–2 | 能用就行 |
出圖前先確認三件事：畫幅對不對、背景對不對（白底還是場景）、有沒有多餘元素（文字、浮水印、手）。
用 AI 生成時，先 --dry-run 看參數，再按錨點 → 派生的順序提交，一批 4–6 張。
第 5 步 · 驗收
按 references/acceptance.md 的七項逐條過，七項裡過六項才能留，關鍵項（幾何、印刷）不過直接打回。
第 6 步 · 存檔
04-素材/01-資產圖/
├── PR-01_產品主圖_v1.png
├── PR-01_產品主圖_v2.png ← 備選，不刪
├── SC-01_辦公桌面_v1.png
└── CH-01_女性手部_v1.png
命名格式：<編號>_<用途>_v<N>.<ext>。編號與清單一致（狀態後綴 A/B 保留），用途 2–8 字、可用底線細分，版本遞增。
第 7 步 · 回寫
清單狀態改成「已有 / 已有備選 / 待補」，並在工單裡記下選定版本。不回寫，下一步就不知道該引用哪一版。
五、一致性怎麼保
同一編號的多張圖，靠四件事對齊：
- 同一段主體描述：從錨點的提示詞複製，不改字
- 同一光位：主光方向、色溫寫死，派生圖不換光
- 同一畫幅與背景：白底就都白底，場景就都場景
- 並排比對：兩張圖左右放，看幾何、顏色、印刷、比例
並排比對是最有效的一招。 單看一張覺得都對，放一起才發現杯口寬了兩毫米、logo 高了一格。
詳法見 references/acceptance.md。
六、自檢（可跑腳本）
python scripts/check_assets.py --dir <製作目錄>
五條判據：
| # | 判據 | 級別 |
|---|---|---|
| A1 | 清單裡每個編號都有對應檔案 | 致命 |
| A2 | 檔名符合 <編號>_<用途>_v<N> | 致命 |
| A3 | 目錄裡沒有清單外的孤兒檔案 | 告警 |
| A4 | 每張圖解析度 ≥ 短邊 720 | 告警 |
| A5 | 錨點級資產候選數 ≥ 2 | 告警 |
退出碼：0 通過 / 2 有致命項 / 3 讀不了目錄。
七、邊界
- 不寫分鏡：資產需求從分鏡表與清單來，自己不改內容
- 不寫影片提示詞：那是上游的事，本技能只補圖像提示詞
- 不生成影片：只處理靜態圖
- 不替代判斷：驗收標準給了，但「這張能不能用」最終由人定
- 不保證一次出對：生成是機率的，本技能保證的是「有候選、有驗收、有版本」
八、參考資料
| 檔案 | 什麼時候讀 |
|---|---|
references/production.md | 排順序、定級、出候選、存檔回寫時 |
references/acceptance.md | 驗收、並排比對、打回重做時 |
references/prompt-fixups.md | 清單裡沒有提示詞、或某張圖反覆出不對時 |
references/ai-generation.md | 用 AI 生成時：參數、寫法、批量、失敗處置 |
assets/asset-production-sheet.md | 開工前建工單、交付時回寫狀態 |
assets/batch-tasks-example.json | 批量生成的任務表範例 |
scripts/kie_gen.py | 提交、輪詢、下載、按命名存檔 |
scripts/check_assets.py | 交付前跑一遍 |