Love Video

love-video Skill

为不懂代码的用户生成情感向视频。通过 8 步对话完成：场景 → 素材 → 人物 → 画风 → 密钥 → 确认单 → 生成 → 交付。

激活条件

用户说类似以下任一：

• "帮我做个求婚视频 / 生日视频 / 纪念日视频"
• "把这些照片做成 AI 动画"
• "生成旅行回忆视频"

工作目录约定

除非用户指定，默认工作目录 = 照片文件夹的父目录 / love-video-{场景}-{日期}。

产物命名（从 scripts/naming.py 取，不要硬编码）：

• {workdir}/定妆图/{idx:02d}_{name}.png
• {workdir}/视频/{idx:02d}_{name}.mp4
• {workdir}/转场/{from:02d}to{to:02d}.mp4
• {workdir}/成片.mp4
• {workdir}/failures.log

8 步流程

Step 1 — 场景确认

识别用户说的场景类型（求婚/生日/纪念日/自定义）。未明确时问一句。

加载对应模板：Read references/scene-templates.md 找到章节，提取"开场 / 结尾 / 开场转场 prompt 模板"。

Step 2 — 收集素材

问用户："照片文件夹路径是什么？"

扫描目录（ls -la 或 Glob），列出所有图片文件，按 EXIF DateTimeOriginal 排序。没有 EXIF 的按文件名排序。

展示： 编号的地点名 + 缩略图路径，请用户确认顺序或给出调整（"把 3 和 5 互换"、"删掉 8"）。

用户确认后，把每张照片映射为 Scene dict：

{"idx": int, "name": str, "portrait_prompt": "", "video_prompt": "", "refs": [Path(原照片)]}

Step 3 — 人物形象

检测照片文件夹是否有 卡通形象/ 子目录：

• 有 → 展示里面的图 → "这是要用的卡通形象吗？"
• 没有 → 问："你想要卡通风格（推荐）还是真实照片风格？"
  • 卡通 → 让用户提供 1-3 张两人合照 → 调 image_gen.generate 生成 Q 版男生头像和女生头像，存到 卡通形象/男生.png、卡通形象/女生.png → 展示确认
  • 真实 → 后续所有场景 refs 用原照片，画风自动切到 realistic

Step 4 — 画风 & 比例 & 时长

Read references/style-presets.md，展示 6 个选项。默认 q-kawaii。

问用户：

• 画风？（默认 q-kawaii）
• 比例？（16:9 横屏 / 9:16 竖屏，默认 16:9）
• 单段时长？（默认 5s）

把选择写到 cfg["preferences"]。

Step 5 — 密钥检查

from love_video.scripts import config
cfg = config.load_config()
avail = config.list_available_services(cfg)

如果 avail["image"] 或 avail["video"] 为空：

• Read references/service-api.md 提示 Seedream / Vidu 的 Key 获取链接
• 让用户提供 Key，调 config.set_service_key(...) 保存
• 跑 config.check_connectivity(...) 验证

Step 6 — 确认单

组装最终 scenes 列表 + transitions 列表：

• scenes[i].portrait_prompt = 画风.prompt_prefix + 画char_specs + "\n" + 场景描述
• scenes[i].video_prompt = 场景动态描述
• transitions[i].prompt = 用 scene-templates.md 的通用骨架填 from/to 场景

计算费用（参考 service-api.md 的公式）。

展示给用户（必须）：

• 场景数 / 时长 / 画风 / 比例
• 预估费用（图像 + 视频 + 转场）
• 预估时间（每段约 1-2 分钟，16 段约 30-45 分钟）

等用户说"开始"才继续。

Step 7 — 生成

调 pipeline.run(workdir, scenes, transitions, cfg)。

pipeline 会：

1. 逐个生成定妆图（已存在跳过，失败重试 1 次后记 failures.log）
2. Checkpoint： 所有定妆图完成后，展示给用户审核（硬性规则 1，不可跳过），用户可指定"重做 03 和 07"，你删除对应文件然后重新调 generate_portraits
3. 逐个生成主视频
4. 逐个生成转场
5. ffmpeg 拼接成片

实时报告进度：每完成一段打印一行。

Step 8 — 交付

pipeline.run 返回成片路径。报告：

• 路径
• 文件大小（MB）
• 时长（用 ffprobe 取）
• 如有 failures.log 内容，展示出来

提示："建议用剪映/CapCut 加 BGM 和字幕；成片当前无音轨。"

硬性规则（不可违反）

1. 定妆图必须审核 — 生成完定妆图后必须停下来让用户看，不可直接进下一步
2. 开跑前必须展示预估费用
3. 失败自动重试 1 次（pipeline 已实现校验），仍失败写 failures.log，不阻塞
4. 成片小于 1MB 视为失败（pipeline 已实现校验）
5. 产物存在即跳过 —— 断点续跑；重做只需删除对应文件

调用 Python 脚本

scripts/ 不是独立 CLI，是库。在 Bash 里这样调：

cd /path/to/love-video
python3 -c "
import sys; sys.path.insert(0, '.')
from scripts import config, pipeline
cfg = config.load_config()
scenes = [...]  # 从对话构造
transitions = [...]
pipeline.run('/path/to/workdir', scenes, transitions, cfg)
"

或者在对话里构造完 scenes/transitions 后把它们 Write 到 {workdir}/_run.py 再 python3 _run.py。

故障处理

• 密钥失效 → check_connectivity 返回 False → 让用户重新填 Key
• 单段生成 NSFW 拒绝 → 记 failures.log → 用户可修改 prompt 重跑（删除文件）
• ffmpeg 未安装 → which ffmpeg 报错 → 提示用户 brew install ffmpeg
• 成片卡顿/跳帧 → concat 需要各段编码一致；若跳帧，提示用户用 ffmpeg -c:v libx264 重编码（不在首版范围内）