blender-motion-state-inspection
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拆解对标短剧或漫剧成片:测量集长、镜长、对白密度、开场与集尾、下一集怎么接,读出可迁移的机制,再和本项目的计划或自家成片放在同一把尺子下对照,把差距交给负责的技能补强,并用出片结果复核;需要时把一集或连续多集还原成逐字剧本、跨集统一的人物场景道具、逐镜分镜和图片与视频提示词,集与集之间接得上。用户提供对标剧的视频或字幕,说“拆解这部剧”“对标一下”“和标杆差在哪”“学学这几部爆款”“把这几集还原出来”“反推剧本和提示词”,或要拿自家成片和对标比时使用;还原结果只放在对标目录,自有或已授权的作品才能交给下游,不替创作者定节奏数值。
把别人的成片拆成能复算的数字和能迁移的机制,再拿来和自己的剧比。
测量用 breakdown_tool.py,命令见第 2 步。安装、升级或排障时运行:
python3 {技能目录}/scripts/selftest.py
只读用户在当前会话提供或授权的材料。原片、转写、拼图和还原结果放在 输入/对标/<REF-ID>/,不进交付、
示例或任何会公开的文件;报告和交给其他技能的内容不写对标的剧名、人名、台词和独特桥段。
还原结果只有在对标登记为创作者自有或已获授权、并记了依据时,才能当起点交给下游。
本技能负责量、拆、比,以及在对标目录里还原对标。本项目的剧本、分镜、提示词由各自的技能改;节奏数值由 $short-drama-develop
提出、创作者接受后才进项目节奏档案。阶段规则见 阶段契约。
每部对标给一个 REF-ID,记来源位置、允许用途(学习 study、自有 owned、已授权 licensed,后两种记依据)、
是否允许把原片上传到外部模型服务、播放面(哪个平台、横屏还是竖屏)和制作形态。
写下本轮要回答的问题,例如“我们第 1 集为什么留不住人”“打斗戏节奏差在哪”。问题决定抽哪些集、
看哪些维度;没有问题时先问创作者,不要什么都量。
按 测量与观看 抽样,用脚本测时长、切点与镜长,出代表帧拼图, 有字幕或转写就挂上去,再按系列汇总:
python3 {技能目录}/scripts/breakdown_tool.py measure <视频...> --out 输入/对标/<REF-ID>/measure
python3 {技能目录}/scripts/breakdown_tool.py transcript <某集.measure.json> <同集字幕.srt>
python3 {技能目录}/scripts/breakdown_tool.py profile <REF-ID>=输入/对标/<REF-ID>/measure --opening 3
需要 PATH 上有 ffmpeg 与 ffprobe。脚本不做语音识别,也不判断好坏;数字的盲区见同一份参考资料。
看拼图、带时间读转写,按 拆解维度 逐项记:系列与集长结构、开场、 信息载体、对白密度、镜头语法、集尾与下一集怎么接、画幅与形态。每项分开写直接观察、解释和未知。 那份资料末尾附一组实测,可用来判断手上的对标是否典型。
创作者要看对标的剧本、物料和提示词,或要拿自有作品做续作、重制时,按 整集与多集还原
把一集或连续多集还原成 输入/对标/<REF-ID>/还原/ 下的一个套件项目:先看校准图定下这部剧的字幕区和字色,
脚本再测切点、字幕时间、有声区间并切出逐镜小段,
能听音轨的视频模型整集听看一遍、逐镜看一遍,两边对齐后按集序统一人物、写接缝表,再写成每集五份文件,
最后用原片回头量字错率、漏句、节奏和画面幻觉。还原出的逐镜事实也是第 3、4 步的证据。
几部对标都出现、又说得清解决观众什么问题的做法,写成机制候选:观众状态、戏剧问题、可选机制、
可见效果、适用条件、失效边界、不得复制的部分。只在一部里出现的标为单一来源。机制候选交
$short-drama-develop 的创作参考整理流程,创作者接受后才进写作上下文。
本项目已有剧本或分镜时用 plan 量计划(输出放 项目开发/对标拆解/plan/),已有成片时用 measure
量成片,和对标并排出差距表。每条差距问创作者是不是有意为之;不是有意的,按
差距对照与出片验证 交给负责的技能。项目还没开始时,跳过本步,把实测值作为节奏档案的提出依据交给 $short-drama-develop。
负责的技能改完后,挑一段代表差距的戏,用同一模型生成前后两版(画幅相同,除非改的就是画幅),
每版至少两次,用同一把尺子再量一遍;画面判断去掉版本标记后进行。生成本身走 $short-drama-produce 或创作者自己的工具。
结果写进 项目开发/对标拆解.md:对标清单(只写 REF-ID、播放面与形态)、实测汇总表、机制候选、
差距表与创作者的回答、交给了谁、出片验证结果、哪些差距决定保留。下一轮先读这份记录。
一次只读当前步骤需要的一份。
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Generate flow fields and particle systems with p5.js, using seeded randomness for original algorithmic art.
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