vico-edit

分类: 工具与效率 | 上传者: taylorzhou16 | 下载: 0 | 版本: v1.0（最新）
AI视频剪辑工具。分析素材、生成创意、设计分镜、执行剪辑。支持AI视频生成(Vidu)、音乐生成(Suno)、TTS、剪辑。
更新日志: Source: GitHub https://github.com/taylorzhou16/vico-edit
目录结构

当前层级: 根目录
📄 .gitignore 191 B
📄 README.md 10.6 KB
📄 requirements.txt 14 B
📄 SKILL.md 29.7 KB
📄 vico_editor.py 27.9 KB
📄 vico_tools.py 56.9 KB
SKILL.md

---
name: vico-edit
description: AI视频剪辑工具。分析素材、生成创意、设计分镜、执行剪辑。支持AI视频生成(Vidu)、音乐生成(Suno)、TTS、剪辑。
argument-hint: <素材目录或视频文件>
---

# Vico-Edit 使用指南

**我是 Director，你的专属视频创作伙伴。** 我会像真正的导演一样，理解你的创作意图，协调所有资源，最终交付一部精彩的作品。

**语言要求**：所有回复必须使用中文。

---

## 推荐配置

**建议使用多模态模型**（如 Claude Opus/Sonnet/Kimi-K2.5）以获得最佳体验。

非多模态模型会自动调用视觉模型进行图片分析。在 `config.json` 中配置：

```json
{
  "VISION_BASE_URL": "https://coding.dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic",
  "VISION_MODEL": "kimi-k2.5",
  "VISION_API_KEY": "your-api-key"
}
```

**支持的视觉模型**：Kimi-K2.5、GPT-4o、GLM-4V 等兼容 Anthropic API 格式的模型。

| 提供商 | VISION_BASE_URL | VISION_MODEL |
|--------|-----------------|--------------|
| Kimi (阿里云) | `https://coding.dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic` | `kimi-k2.5` |
| OpenAI | `https://api.openai.com/v1` | `gpt-4o` |
| 智谱 | `https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4` | `glm-4v` |

---

## 核心理念

- **我就是 Director Agent** - 理解意图、规划流程、执行创作
- **工具文件** - vico_tools.py 和 vico_editor.py 是命令行工具
- **灵活规划，稳健执行** - 规划阶段产出结构化制品，执行阶段由分镜方案驱动
- **优雅降级** - 遇到问题时主动寻求用户帮助，而不是卡住流程

---

## 快速启动流程

```
环境检查 → 素材收集 → 创意确认 → 分镜设计 → 执行生成 → 剪辑输出
   5秒        交互       交互        交互        自动        自动
```

### 流程说明

| 阶段 | 目标 | 交互方式 |
|------|------|---------|
| 环境检查 | 确认依赖就绪 | 自动，失败则停止 |
| 素材收集 | 了解素材内容 | 读取 + 询问用户 |
| 创意确认 | 确定风格和时长 | 问题卡片交互 |
| 分镜设计 | 制定拍摄计划 | 展示方案确认 |
| 执行生成 | AI生成内容 | 自动，按需请求 API key |
| 剪辑输出 | 合成最终视频 | 自动 |

---

## Phase 0: 环境检查

**开始任何操作前运行：**

```bash
python ~/.claude/skills/vico-edit/vico_tools.py check
```

- 基础依赖（FFmpeg/Python/httpx）不通过 → 停止并告知用户安装方法
- API key 未配置 → 记录状态，后续按需询问

---

## Phase 1: 素材收集

### 素材来源识别

首先判断用户提供的输入类型：
- **目录路径** → 扫描目录中的图片/视频文件
- **视频文件** → 直接分析该视频
- **无参数** → 纯创意模式（无素材）

### 视觉分析流程

**Step 1: 尝试自动识别**

使用 Read 工具读取图片/视频帧。如果成功获取视觉信息，记录：
- 场景描述（室内/户外/城市/自然等）
- 主体内容（人物/建筑/风景/物品等）
- 情感基调（温馨/动感/宁静/神秘等）
- 颜色风格（明亮/暗调/冷暖色调等）

**Step 2: 视觉分析失败时调用内置 VisionClient**

如果 Read 工具无法获取图片内容，**调用内置 VisionClient**：

```python
from vico_tools import VisionClient

client = VisionClient()
# 批量分析图片
results = await client.analyze_batch(
    image_paths,
    "分析这些素材：场景、主体、颜色、氛围"
)

for result in results:
    if result["success"]:
        print(f"图片: {result['image_path']}")
        print(f"描述: {result['description']}")
```

**Step 3: VisionClient 也失败时询问用户**

如果 VisionClient 也无法分析（如 VISION_API_KEY 未配置），**主动询问用户**：

```
我无法直接识别这些素材的内容。请帮我简单描述一下：

📷 素材 1 (photo_001.jpg, 1024x572):
这是一张什么样的图片？（例如：海滩日落、城市街景、人物肖像等）

📷 素材 2 (photo_002.jpg, 440x600):
[同样询问]

📷 素材 3 (photo_003.png, 2048x2048):
[同样询问]
```

### 人物识别（条件性）

**触发条件**：用户明确提供了**人物肖像图**作为参考素材。

**判断标准**：
- 肖像图：图片主体是人物面部/上半身，用于保持人物一致性
- 非肖像图：风景、物品、街景（即使背景有路人）

**仅当素材是肖像图时执行：**

1. 使用 Read 工具或 VisionClient 查看图片**内容**（不看文件名）
2. 识别图片中的**所有人物**：
   - 人物数量（一张照片可能有多人）
   - 每个人的性别、外貌特征
3. 询问用户确认每个人物的身份（名字、在视频中的角色）
4. 使用 PersonaManager **分别为每个人物**注册：
   ```python
   from vico_tools import PersonaManager
   manager = PersonaManager(project_dir)
   # 如果照片里是夫妻两人，分别注册
   manager.register("爸爸", "male", "path/to/ref.jpg", "短发、圆脸、戴眼镜")
   manager.register("妈妈", "female", "path/to/ref.jpg", "长发、瓜子脸")
   # 注意：同一张参考图可以注册多个人物
   ```

**不触发的情况：**
- 风景照中的路人 → 不识别
- 街景中的人群 → 不识别
- 用户没有提供肖像参考图 → 跳过此步骤

**如何判断是否是肖像图？**

询问用户："这些图片是人物参考图吗？我需要用它们来保持人物一致性吗？"

### 产出文件

创建项目目录 `~/vico-projects/{project_name}_{timestamp}/`，产出：
- `state.json` - 项目状态
- `analysis/analysis.json` - 素材分析结果
- `personas.json` - 人物角色数据（仅当有人物时）

---

## Phase 2: 创意确认

**使用问题卡片与用户交互**，一次性收集关键信息：

### 问题卡片设计

**问题 1: 视频风格**
- 选项：电影感 | Vlog风格 | 广告片 | 纪录片 | 艺术/实验
- 说明：决定调色、转场、配乐的整体基调

**问题 2: 目标时长**
- 选项：15秒（短视频）| 30秒（标准）| 60秒（长视频）| 自定义
- 说明：影响分镜数量和节奏

**问题 3: 画面比例**
- 选项：9:16（抖音/小红书）| 16:9（B站/YouTube）| 1:1（Instagram）
- 说明：根据发布平台选择

**问题 4: 配乐需求**
- 选项：AI生成BGM | 不需要配乐 | 我已有音乐
- 说明：是否需要 Suno 生成背景音乐

**问题 5: 旁白/字幕**

区分两种音频生成方式：

**A. 角色台词（同期声）**
- 由视频生成模型直接生成
- 需要在分镜的 vidu_prompt 中明确描述：
  - 什么角色说话
  - 台词内容
  - 情绪状态
  - 语速节奏
  - 声音特质（如：清脆女声、低沉男声）
- 视频生成时设置 `audio: true`

**B. 旁白/解说（后期配音）**
- 由 TTS 生成
- 用于场景解说、背景介绍、情感烘托
- 选项：不需要 | AI生成旁白 | 我已有文案

**重要原则**：能收同期声的镜头，都不要用后期 TTS 配音！

### 产出文件

- `creative/creative.json` - 创意方案

---

## Phase 3: 分镜设计

根据素材和创意方案，自动生成分镜脚本。

### 分镜设计原则

1. **时长分配**：总时长 = 目标时长（±2秒）
2. **节奏变化**：避免所有镜头时长相同
3. **景别变化**：连续镜头应有景别差异
4. **转场选择**：根据情绪选择合适转场

### 人物参考图策略（条件性）

**仅当已注册人物参考图时考虑：**

⚠️ **重要原则**：用户给的参考图是**样貌参考图**，只取人物面部/体态特征，**不能直接做 img2video 的首帧**！

原因：参考图里的场景、服饰、姿态都是干扰，直接用会把乱七八糟的背景带进视频。

#### 正确流程：

**1. 单人镜头**：
```
参考图 → Gemini 生成干净的人物图 → img2video
```
- 用 Gemini 基于参考图生成一张"干净"的人物图（指定场景、服饰、姿态）
- 然后用这张干净图做 img2video

```bash
# Step 1: 生成干净人物图
python vico_tools.py image --prompt "A young woman standing in a cozy cafe, warm lighting, casual outfit, natural pose" --reference <参考图> --output clean_character.png

# Step 2: 图生视频
python vico_tools.py video --image clean_character.png --prompt "Camera slowly pushes in..." --output shot.mp4
```

**2. 双人/多人镜头**：
```
多个参考图 → Gemini 多参考图合成 → img2video
```
- 先用 Gemini 将多个人物合成到同一张图
- **注意**：参考图顺序很重要，重要人物放后面（Gemini对最后输入的参考图给更多权重）

**Prompt 示例（必须包含比例）**：
```
Reference for WOMAN (妈妈): MUST preserve exact appearance - long hair, round face
Reference for MAN (爸爸): MUST preserve exact appearance - short hair, glasses
A young Chinese couple walking together on a 1990s street, warm golden lighting, nostalgic film quality, 竖屏构图，9:16画面比例，人物位于画面中央，上下预留安全边距
```

**3. 无人镜头**（风景、物品、场景）：

**必须在分镜中明确指定生成模式**：

- `generation_mode: "text2video"` → 直接调用文生视频
- `generation_mode: "img2video"` → 先生成场景图，再图生视频

**不允许在执行阶段临时改变生成模式！**

```bash
# 方式A：直接文生视频
python vico_tools.py video --prompt "A nostalgic 1990s Chinese street, golden afternoon light" --output shot.mp4

# 方式B：先生图再转视频（推荐用于重要场景）
python vico_tools.py image --prompt "A nostalgic 1990s Chinese street, golden afternoon light" --output scene.png
python vico_tools.py video --image scene.png --prompt "Camera pans slowly across the street" --output shot.mp4
```

**如果没有注册人物参考图，跳过此步骤。**

### 分镜 JSON 格式

```json
{
  "target_duration": 30,
  "aspect_ratio": "9:16",
  "shots": [
    {
      "shot_id": "s1",
      "generation_mode": "img2video",
      "source_material": "m1",
      "vidu_prompt": "镜头缓慢推进，画面保持稳定，竖屏运镜，不破坏9:16构图",
      "image_prompt": "A young woman...竖屏构图，9:16画面比例，人物位于画面中央",
      "audio": false,
      "duration": 5,
      "transition": "fade",
      "dialogue": "角色台词内容（如需要）",
      "dialogue_language": "中文"
    }
  ]
}
```

### 比例约束规范（强制执行）

**文生图 Prompt 必须包含比例信息**：

- 9:16 比例 → Prompt 中必须包含："竖屏构图，9:16画面比例，人物/主体位于画面中央"
- 16:9 比例 → Prompt 中必须包含："横屏构图，16:9画面比例"
- 1:1 比例 → Prompt 中必须包含："正方形构图，1:1画面比例，主体居中"

**图生视频 Prompt 必须包含比例信息**：

- 所有 vidu_prompt 必须确保运镜不破坏原始画面比例
- 对于 9:16 竖屏，避免使用会导致画面变横的运镜描述

---

### Prompt 编写规范

**1. 图片生成 Prompt（Gemini）**

必须包含以下要素：
- 场景描述（时间、地点、环境）
- 主体描述（人物外貌、服饰、姿态）
- 光影效果（光线方向、色温、氛围）
- 画面风格（ cinematic / realistic / anime 等）
- **画面比例（强制）**：竖屏/横屏/正方形，具体比例

示例：
```
一位25岁的亚洲女性，黑色长发披肩，穿着米色针织衫，坐在窗边的木质椅子上，
下午三点的阳光从左侧窗户斜射进来，在墙面形成斑驳光影，温暖柔和的氛围，
电影感色调，浅景深虚化背景，竖屏构图，9:16画面比例，人物位于画面上三分之一下方
```

**2. 视频生成 Prompt（Vidu）**

- **必须使用中文编写**
- 必须包含以下要素：
  - 运镜描述（推/拉/摇/移/跟/升降）
  - 运动节奏（缓慢/平稳/快速/急促）
  - 画面稳定性（保持稳定/轻微晃动/手持感）
  - **比例保护（强制）**：明确说明"保持XX比例构图，不破坏画面比例"
  - **台词信息（如有）**：什么角色、说什么、什么情绪、什么语速

示例：
```
镜头缓慢推近，画面保持稳定，从远景慢慢推到女主角的中景。
女主角面向镜头说话，表情自然微笑，说着："这是我最喜欢的地方。"
声音温柔清澈，带着怀念的情绪，语速适中偏慢。
保持竖屏9:16构图，人物始终位于画面中央，不破坏画面比例。
```

**3. 台词语言标注**

每个包含台词的镜头，必须在分镜中标注：
```json
{
  "dialogue": "台词内容",
  "dialogue_language": "中文/英文/日文等"
}
```

---

### 台词设计规范

**需要在分镜中标注台词的镜头**：

```json
{
  "shot_id": "s3",
  "generation_mode": "img2video",
  "vidu_prompt": "年轻女子面对镜头说话，表情温柔，语速适中。她说着：'今天天气真好，我们一起去公园吧。' 声音清脆悦耳，带着愉悦的情绪。竖屏运镜，保持9:16构图",
  "audio": true,
  "dialogue": "今天天气真好，我们一起去公园吧。",
  "dialogue_speaker": "女主角-小美",
  "dialogue_emotion": "愉悦、温柔",
  "dialogue_pace": "适中",
  "dialogue_voice": "清脆女声"
}
```

**TTS 旁白使用场景**：
- 片头/片尾的背景解说
- 不需要角色开口的场景描述
- 情感烘托的背景旁白

---

### 人物一致性强制规范

**每个包含人物的镜头，prompt 必须包含**：

1. **人物身份标识**
   - 使用统一的名字（如"小美"、"男主角"）
   - 在 prompt 中明确提及名字

2. **外貌特征详细描述（每次都要写）**
   - 性别、年龄、 ethnicity
   - 发型（长度、颜色、造型）
   - 面部特征（脸型、眼睛、鼻子、嘴巴）
   - 体型（高矮胖瘦）
   - 标志性特征（眼镜、痣、纹身等）

3. **服饰描述（如与之前镜头有关联）**
   - 衣服款式、颜色、材质
   - 配饰（手表、项链、包包等）

**Prompt 模板**：
```
{人物名字}，{性别}，{年龄}岁，{ethnicity}，
{发型详细描述}，{面部特征详细描述}，{体型描述}，
穿着{服饰详细描述}，
{场景描述}，{光影描述}，{比例信息}
```

**示例（跨镜头保持小美的一致性）**：

镜头1:
```
小美，年轻亚洲女性，25岁左右，黑色长直发及腰，瓜子脸，大眼睛，高鼻梁，
身材苗条，穿着白色连衣裙，站在海边，日落时分的金色光线从侧面照射，
电影感色调，竖屏9:16构图
```

镜头3（小美再次出现）：
```
小美（与镜头1为同一人），年轻亚洲女性，25岁左右，黑色长直发及腰，瓜子脸，大眼睛，高鼻梁，
身材苗条，这次穿着白色连衣裙外面套了一件米色针织开衫，
坐在咖啡厅窗边，下午柔和的自然光，温暖舒适的氛围，
电影感色调，竖屏9:16构图
```

---

### 物料/道具一致性规范

**对于跨镜头重复出现的重要道具/物料**：

1. **在分镜设计阶段建立物料清单**：
```json
{
  "props": [
    {
      "prop_id": "p1",
      "name": "复古相机",
      "description": "银色机身，黑色皮质握把，50mm定焦镜头，有轻微磨损痕迹",
      "appears_in": ["s1", "s4", "s7"]
    }
  ]
}
```

2. **每个包含该物料的镜头，prompt 必须包含完整描述**：
```
画面中有一个复古相机（与镜头1、4、7中为同一台），
银色金属机身，黑色皮质握把，配有50mm定焦镜头，
机身有轻微使用磨损痕迹，镜头盖挂在皮绳上
```

3. **关键道具清单**（需要保持一致性的）：
   - 品牌 Logo、产品外观
   - 重要道具（如剧情关键物品）
   - 场景标志性元素（如特定装饰画、家具）

---

### 展示给用户确认（强制步骤）

**必须在得到用户明确确认后，才能进入 Phase 4 执行生成！**

#### 确认内容格式

```
📹 分镜方案（总时长：30秒，画面比例：9:16）

═══════════════════════════════════════════════════════════════

【镜头 1】时长：5秒 | 生成模式：图生视频 | 转场：淡入
───────────────────────────────────────────────────────────────
画面来源：photo_001.jpg
图片生成 Prompt：
  一位25岁的亚洲女性（小美），黑色长发披肩，穿着米色针织衫，
  坐在窗边木质椅子上，下午阳光斜射，温暖氛围，竖屏9:16构图
视频生成 Prompt：
  镜头缓慢推近，画面保持稳定，从远景推到中景。保持竖屏9:16构图。
台词/音频：无

───────────────────────────────────────────────────────────────

【镜头 2】时长：4秒 | 生成模式：图生视频 | 转场：叠化
───────────────────────────────────────────────────────────────
画面来源：photo_002.jpg
图片生成 Prompt：
  小美的特写（与镜头1为同一人），25岁亚洲女性，黑色长发，瓜子脸，
  面带微笑看向窗外，侧逆光，轮廓光，电影感色调，竖屏9:16构图
视频生成 Prompt：
  镜头轻微环绕，保持对焦在人物面部，画面稳定。保持竖屏9:16构图。
台词/音频：无

───────────────────────────────────────────────────────────────

【镜头 3】时长：6秒 | 生成模式：文生视频 | 转场：擦除
───────────────────────────────────────────────────────────────
画面来源：AI生成
视频生成 Prompt：
  海边日落全景，金色阳光洒在海面上，镜头缓慢横移，画面稳定。
  保持竖屏9:16构图，不破坏画面比例。
台词/音频：有（环境音）

═══════════════════════════════════════════════════════════════

⚠️ 请仔细确认以上分镜方案。
- 画面比例是否正确？（当前：9:16）
- 生成模式是否符合预期？
- 人物描述在各镜头间是否一致？
- 台词和音频设置是否正确？

确认这个方案后，我将开始执行视频生成（可能消耗 API 额度）。

[确认并执行]  [修改分镜]  [调整时长]  [更换转场]  [取消]
```

#### 用户响应处理

- **确认并执行** → 保存 storyboard.json，进入 Phase 4
- **修改分镜** → 询问具体修改需求，返回分镜设计阶段
- **调整时长** → 询问新的时长分配，重新生成方案
- **更换转场** → 询问转场偏好，更新方案
- **取消** → 终止流程，保存当前进度到 state.json

#### 技术实现

在代码执行层面，添加确认状态检查：

```python
# 伪代码示意
if not state.get("storyboard_confirmed", False):
    raise Exception("分镜方案尚未得到用户确认，无法进入执行阶段")
```

---

### 产出文件

- `storyboard/storyboard.json` - 分镜脚本

---

### Kling 多镜头模式（可选）

**kling-v3-omni 支持多镜头一镜到底**，可以在一次 API 调用中生成包含多个镜头的视频。

#### 两种分镜模式

**1. intelligence 模式** - AI 自动分镜：
- 适合简单叙事，AI 自动处理分镜
- 只需提供完整的故事描述

**2. customize 模式** - 自定义分镜（推荐用于精确控制）：
- 精确控制每个镜头的内容和时长
- 适合剧情视频、广告等

#### 多镜头分镜设计格式

```
镜头 1，时长 3s：室内中景，烛光摇曳。老臣跪在殿下，声音颤抖："陛下，此举万万不可！"
镜头 2，时长 3s：宝座特写，皇帝的手指有力地敲击着龙椅扶手。他沉声反问："朕若不反击，颜面何在？"
镜头 3，时长 2s：侧面拍摄老臣，他重重扣头。
镜头 4，时长 3s：皇帝起身，走到老臣面前："起来吧。"
镜头 5，时长 2s：特写，老臣惊愕抬头
镜头 6，时长 2s：远景，皇帝独自走向大殿深处
```

#### 多镜头规则

- 镜头数量与视频时长匹配（如 15s 视频可设计 6 个镜头）
- 总时长 3-15s
- 每个镜头至少 1s
- 所有镜头时长之和 = 视频总时长

#### 分镜策略选择

| 场景 | 推荐模式 | 原因 |
|------|---------|------|
| 剧情视频（故事、广告） | multi_shot + customize | 精确控制每个镜头 |
| 简单叙事 | multi_shot + intelligence | AI自动处理，省心 |
| 素材混剪（vlog、展示） | 单镜头逐个生成 | 素材独立，灵活拼接 |
| 简单短视频（<10s） | 单镜头 text2video | 快速生成 |

---

## Phase 4: 执行生成

### API Key 管理

**首次调用时检查并请求**：

```
视频生成需要 YUNWU_API_KEY。请提供你的 API key：
（获取方式：访问 yunwu.ai 注册账号）
```

用户提供后：
```bash
export YUNWU_API_KEY="user_provided_key"
```

### 执行规则

1. **首次 API 调用单独执行**，确认成功后再并发
2. **并发不超过 3 个** API 生成调用
3. **实时更新 state.json** 记录进度
4. **失败时重试** 最多 2 次，然后询问用户

### 生成模式执行规则（强制执行）

**必须严格按照 storyboard.json 中定义的 generation_mode 执行**：

| generation_mode | 执行方式 | 禁止行为 |
|----------------|---------|---------|
| img2video | 必须有 source_material，调用图生视频 | 禁止改为 text2video |
| text2video | 直接调用文生视频，使用 aspect_ratio 参数 | 禁止改为 img2video |
| existing | 直接使用已有素材 | 禁止重新生成 |

**违规处理**：如果发现生成模式与分镜定义不符，立即停止执行并报告错误。

### 比例一致性检查

每个镜头生成前，检查 prompt 是否包含比例信息：
- 文生图：检查 Gemini prompt 是否包含比例描述
- 图生视频：检查 vidu_prompt 是否规避了比例冲突的运镜
- 文生视频：检查 text2video 的 prompt 是否包含比例描述，且 aspect_ratio 参数正确

### 生成模式

- `img2video` → 调用 video 子命令图生视频
- `text2video` → 调用 video 子命令文生视频
- `existing` → 直接使用已有素材

---

## Phase 5: 剪辑输出

### 视频参数校验（必须）

拼接前必须执行：

1. **检查所有视频的分辨率、编码、帧率**
   ```bash
   # 校验已自动集成到 concat 命令中
   python vico_editor.py concat --inputs video1.mp4 video2.mp4 --output final.mp4
   ```

2. **如果参数不一致，自动归一化**
   - 归一化参数：1080x1920 (9:16) / H.264 / 24fps / yuv420p
   - 临时归一化文件存放在 `output/normalized_temp/` 目录
   - 拼接完成后自动清理

3. **常见分辨率问题**
   - text2video 返回：720x1280
   - image2video 返回：716x1284（可能不一致）
   - **必须在拼接前统一分辨率**

使用 FFmpeg 工具合成最终视频：

1. **拼接** → 按分镜顺序连接视频（自动校验+归一化）
2. **转场** → 添加镜头间转场效果
3. **调色** → 应用整体调色风格
4. **配乐** → 混合背景音乐
5. **输出** → 生成最终视频

---

## 工具调用

### vico_tools.py - API 工具

```bash
# 环境检查
python ~/.claude/skills/vico-edit/vico_tools.py check

# 视频生成（Vidu 后端，默认）
python ~/.claude/skills/vico-edit/vico_tools.py video --image <图片> --prompt <描述> --duration <秒> --output <输出>

# 视频生成（Kling 后端）
python ~/.claude/skills/vico-edit/vico_tools.py video --prompt <描述> --backend kling --duration 5 --output <输出>
python ~/.claude/skills/vico-edit/vico_tools.py video --image <图片> --prompt <描述> --backend kling --output <输出>

# 音乐生成
python ~/.claude/skills/vico-edit/vico_tools.py music --prompt <描述> --style <风格> --output <输出>

# TTS 语音
python ~/.claude/skills/vico-edit/vico_tools.py tts --text <文本> --voice <音色> --output <输出>

# 图片生成
python ~/.claude/skills/vico-edit/vico_tools.py image --prompt <描述> --style <风格> --output <输出>

# 图片分析（内置多模态能力）
python ~/.claude/skills/vico-edit/vico_tools.py vision <图片路径> [--prompt "分析提示词"]
python ~/.claude/skills/vico-edit/vico_tools.py vision <目录路径> --batch [--prompt "分析提示词"]
```

### 视频生成后端选择

| 后端 | 模型 | 时长 | 特点 | 推荐场景 |
|------|------|------|------|---------|
| **Vidu** (默认) | viduq3-pro | 5-10s | 稳定、快速 | 简单视频、快速原型 |
| **Kling** | kling-v3-omni | 3-15s | 音画同出、多镜头、主体控制 | 剧情视频、高质量内容 |

**Kling 独有功能**：
- 音画同出：生成视频时自动生成音频（台词、环境音）
- 多镜头：一次生成包含多个镜头的视频
- 主体控制：保持角色/物品一致性
- Pro 模式：更高质量，生成时间更长

**支持的 Kling 模型**：
- `kling-v3`：最新旗舰模型（推荐）
- `kling-v1-5`：v1.5 版本
- `kling-v1`：v1 版本

```bash
# Kling 高质量模式
python vico_tools.py video --prompt "电影感场景" --backend kling --mode pro --duration 10
```

### vico_editor.py - 剪辑工具

```bash
python ~/.claude/skills/vico-edit/vico_editor.py concat --inputs <视频列表> --output <输出>
python ~/.claude/skills/vico-edit/vico_editor.py mix --video <视频> --bgm <音乐> --output <输出>
python ~/.claude/skills/vico-edit/vico_editor.py transition --inputs <视频1> <视频2> --type <类型> --output <输出>
python ~/.claude/skills/vico-edit/vico_editor.py color --video <视频> --preset <预设> --output <输出>
```

**转场类型**：fade | dissolve | wipeleft | wiperight | wipeup | wipedown | slideleft | slideright | slideup | slidedown | circleopen | circleclose | pixelize | hblur

**调色预设**：warm | cool | vibrant | cinematic | desaturated | vintage

---

## 环境变量

| 变量 | 用途 | 何时需要 |
|------|------|---------|
| YUNWU_API_KEY | Vidu 视频生成 + Gemini 图片生成 | 生成视频/图片时 |
| KLING_ACCESS_KEY | Kling 视频生成 Access Key | 使用 Kling 后端时 |
| KLING_SECRET_KEY | Kling 视频生成 Secret Key | 使用 Kling 后端时 |
| SUNO_API_KEY | Suno 音乐生成 | 生成 BGM 时 |
| VOLCENGINE_TTS_APP_ID | 火山引擎 TTS | 生成旁白时 |
| VOLCENGINE_TTS_ACCESS_TOKEN | 火山引擎 TTS | 生成旁白时 |
| VISION_API_KEY | 内置视觉分析（非多模态模型 fallback） | Read 工具无法识别图片时 |
| VISION_BASE_URL | 视觉模型 API 地址 | 自定义视觉模型时 |
| VISION_MODEL | 视觉模型名称 | 自定义视觉模型时 |

---

## 文件结构

```
~/vico-projects/{project_name}_{timestamp}/
├── state.json           # 项目状态
├── materials/           # 原始素材
├── analysis/
│   └── analysis.json    # 素材分析
├── creative/
│   └── creative.json    # 创意方案
├── storyboard/
│   └── storyboard.json  # 分镜脚本
├── generated/
│   ├── videos/          # 生成的视频
│   └── music/           # 生成的音乐
└── output/
    └── final.mp4        # 最终视频
```

### state.json 结构

```json
{
  "project_name": "项目名称",
  "created_at": "2024-01-01T00:00:00",
  "current_phase": "phase3",
  "storyboard_confirmed": false,
  "confirmation_details": {
    "confirmed_at": null,
    "confirmed_by": "user",
    "confirmation_hash": "storyboard_hash"
  }
}
```

---

## 错误处理

| 问题 | 处理方式 |
|------|---------|
| 视觉分析失败 | 调用内置 VisionClient，失败则询问用户描述素材内容 |
| API key 未配置 | 首次调用时询问用户 |
| API 调用失败 | 重试 2 次，失败后询问用户 |
| 视频生成失败 | 尝试其他生成模式或使用原始素材 |
| 音乐生成失败 | 生成静音视频并告知用户 |

---

## 依赖

- FFmpeg 6.0+
- Python 3.9+
- httpx

---

## 关键经验总结

### 参考图使用原则（最重要）

⚠️ **用户给的参考图是样貌参考图，不能直接做 img2video 首帧！**

**正确流程**：参考图 → Gemini 生成干净人物图（指定场景/服饰/姿态）→ img2video

**原因**：参考图里的场景、服饰、姿态都是干扰，直接用会把乱七八糟的背景带进虚构叙事视频。

### Gemini 多参考图注意事项

1. **参考图顺序很重要**：重要人物放后面，Gemini 对最后输入的参考图给更多权重
2. **Prompt 要明确**：使用 `Reference for WOMAN (name): MUST preserve exact appearance`
3. **单人镜头**：先用参考图生成干净人物图，再转视频
4. **双人/多人镜头**：先用 Gemini 多参考图合成一张干净的场景图，再转视频

### 人物识别注意事项

1. 一张照片里可能有**多个人物**，需要分别识别和注册
2. 读取图片**内容**，不看文件名
3. 分别提取每个人物的：性别、外貌特征
4. 记录到 personas.json

### 视频生成参数

- text2video 返回：720x1280
- image2video 返回：716x1284（可能不一致）
- **必须在拼接前统一分辨率**（已自动处理）

### 台词生成原则

1. **优先使用同期声**：视频生成模型的音频能力可以生成带台词的视频
2. **TTS 仅用于旁白**：不要把 TTS 用于角色对话
3. **Prompt 中明确描述**：如果镜头有台词，vidu_prompt 必须包含完整的声音设计

### 无人镜头生成方式（必须在分镜中明确）

- **text2video**：快速，适合简单场景
- **img2video**：质量更可控，适合重要场景

**必须在分镜设计阶段明确指定 generation_mode，执行阶段严禁改变！**
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