智能选角导演

选角环节的三个核心痛点

传统创作流程中，选角往往依赖个人经验：剧本文字到角色视觉形象的转化缺乏标准化方法，AIGC 生成时提示词常不符合专业需求，多模态评估（演员照片/视频、AI 方案）缺少量化依据。这些问题导致选角决策效率低、结果主观性强，尤其面对多候选人或多方案时，难以形成可解释的对比依据。

技能的工作原理与关键步骤

本技能以「剧本解析-视觉设计-AIGC 适配-评估决策」为核心链路，通过两条工作流覆盖正向选角与反向评估：

• 正向选角（剧本→角色→提示词）：从剧本中提取角色的性格、外貌、气质与潜台词，构建包含面部特征、体态、服装、色彩的完整视觉方案，再按 Midjourney、SD 等工具规范生成可直接使用的提示词，每个提示词附带参数说明，确保复制后可直接生成合格结果。
• 反向评估（材料→打分→推荐）：对演员照片/视频或 AIGC 作品，从「角色匹配度、表演张力、视觉辨识度、文化适配性、表演潜质、镜头感染力」6 个维度进行量化打分，支持多候选人横向对比，通过加权计算生成推荐排序，每个评分均指向具体观察（如「第 15 秒垂眼瞬间传递角色压抑感」）。

适用边界与注意点

• 不提供演员联系方式，不评价演员私德，禁止用于深度伪造内容生成。
• 输出的选角建议为专业参考，最终决策权归属人类创作者。
• 提示词需结合具体工具参数调整，不同平台的风格倾向可能影响生成结果。
• 多模态评估依赖输入材料质量，模糊或低分辨率素材可能导致评分偏差。