AI 视频全自动流水线

要解决什么问题

从一句想法、一篇文章或一份文档到可发布的短视频，中间通常要手写分镜、拆角色场景、写各阶段 Prompt、对接多家生成 API，还要自己检查比例、黑帧和运镜是否合格。ai-video-auto-generator 把结构化脚本（script.json）当作唯一契约：Agent 在对话里完成需求解析与脚本落盘，再由 pipeline.py --mode auto 按阶段拉通资产生成、校验与合片。

技能如何工作

核心模式是 Agent 使用模式：你描述目标（主题、氛围、素材来源），Agent 会生成或更新 script.json（角色卡、场景卡、镜头列表），并启动全自动流水线。流水线大致包括：

• Stage 0：脚本优化（含 12 维叙事修复：钩子、节奏、运镜、情绪、收束等）
• Stage 1～4：构建资产 Prompt，生成并校验角色、编队、场景图（含人脸检测与风格检查）
• Stage 5～6：首帧初始化与生成（约 50 分制校验）
• Stage 7～8：提交视频任务、轮询完成、视频校验（时长、比例、黑帧、光流运镜、情绪匹配等约 55 分制），再拼接、配音与字幕

配套还有验证体系与自愈机制；各阶段支持从检查点恢复（中断、崩溃或关机后可续跑）。脚本生成已由 Agent 接管，旧的 --mode generate / --prompt 仅保留入口、不再执行生成逻辑。

适用边界与注意点

• 完整 AI 生成链路需要配置 API Key（文档默认示例为 Agnes AI 等 Provider）
• 环境以 Windows 为主，macOS / Linux 未充分验证
• 依赖 OpenCV（体积约 50MB，可通过 --mode setup 安装）
• detached 模式下进度主要靠日志文件，无实时进度条
• 部分能力（如 Segment 合并设计）仅特定 Provider（如小云雀）需要单独阅读参考文档