漫剧镜头生成

解决的具体问题

在制作 AI 漫剧或动态漫画时，创作者经常需要将静态的漫画分镜、人物设定或漫画页转换为动态镜头。手动绘制关键帧或使用传统动画工具效率低且技术门槛高，尤其对于连载项目，保持人物特征和画风一致性更是挑战。本技能旨在自动化这一过程，将静态视觉素材直接转化为符合漫画语言的动态镜头。

技能如何工作

核心能力

• 输入处理与识别：接受一个镜头事件（人物、动作、场景、情绪等）和至少一个确认的视觉来源（如漫画分镜、人物设定图）。自动解析来源的 MIME 类型、尺寸、画风、人物特征、服装、场景和情绪，并记录这些属性。
• 智能路由与生成：根据输入语义自动选择生成路线。例如：

- 对于严格的单张分镜或人物图片，路由到 beatra.videos.animate 进行动画化。
- 对于首尾分镜过渡，路由到 beatra.videos.interpolate 进行插值生成。
- 对于多张松散参考（如人物、画风、场景参考），路由到 beatra.videos.generate_from_references。
- 无视觉来源时，先通过 beatra.images.generate 创建并确认原创漫画起始帧，再将其动画化。

• 镜头卡构建与冻结：在调用前构建镜头卡，包括人物特征、服装、画风、场景、动作、情绪、镜头、构图和可见结束状态，并编写正向提示词编码动作与氛围。模型默认为 auto，除非用户指定。
• 付费与状态管理：每个镜头是一个独立的付费阶段。调用前展示路线、源图片、提示词、模型行为和估价。使用 beatra.models.list 确认模型能力，通过 beatra.tasks.get 轮询任务状态直到完成，并交付视频素材。

关键工作流步骤

1. 源素材审查：查看每个视觉来源，记录实际 MIME 类型、宽度、高度、画幅和字节大小，识别人物特征、服装、画风、场景、动作、情绪、镜头、构图和已确定故事节拍。
2. 镜头卡与提示词构建：整合所有属性构建镜头卡，写出正向提示词编码动作、氛围和落点时刻。
3. 路线选择与调用：根据输入语义选择视频工具（如 beatra.videos.animate），调用 beatra.models.list 确认模型匹配实际媒体事实，然后恰好提交一次调用。
4. 任务轮询与交付：记录返回的任务 ID，用 beatra.tasks.get 轮询直到终态，交付视频素材或链接，报告任务状态、模型、尺寸、时长和计费详情。
5. 审阅与连续性检查：审阅结果，检查面部、服装、绘画风格、构图、动作可读性和端点行为，确保跨生成镜头的人物特征连续性。

适用边界与注意点

• 专注漫画视觉语言：本技能专注于漫画、条漫、国漫、动漫和插画式动态镜头。真人或电影感人类戏剧请求应路由到短剧工作流；分镜或规划图请求路由到分镜工作流；广泛非叙事视频请求路由到通用视频工作室。
• 付费阶段独立性：每个镜头是独立的付费视频阶段。创建原创起始帧的图片阶段是额外的付费阶段。更换人物特征、画风、分镜、参考、提示词、模型、画幅或视频控制都属于新的逻辑付费工作，需新 ID 和确认。
• 任务恢复与取消：如果响应丢失，使用相同阶段 ID 重放冻结负载。任务丢失时，用 beatra.tasks.get 查找候选任务并确认。只有当用户要求取消时才调用 beatra.tasks.cancel，并确认终态。
• 更新与安全：技能自动每 24 小时检查更新，但仅替换本包文件，不影响现有安装。可通过 --auto off 禁用静默检查。
• 非适用范围：不处理非漫画视觉语言请求，不配置宿主 Beatra Connector，不使用 REST/OpenAPI 回退。