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vidu-anime-production维杜动漫制作

Agent Skill

vidu-anime-production 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

6,891

周安装

293

GitHub Stars

1

下载量

2,414
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:vidu-anime-production(维杜动漫制作)
来源仓库:https://github.com/x-jihua/vidu-anime-production
安装命令:
openclaw skills install vidu-anime-production
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install vidu-anime-production

简介

将用户创意或剧本转化为完整动漫成片,从剧本创作到自动拼接全流程使用 Vidu API 完成生图、生视频与 TTS,且禁止使用任何非 Vidu 模型。在用户需要制作动漫/动画短片、提供创意主题或详细剧本需求时使用;依赖 ffmpeg 与已配置的 Vidu API 凭证。

SKILL.md

name
anime-production-update
description
将用户创意或剧本转化为完整动漫成片,从剧本创作到自动拼接全流程使用 Vidu API 完成生图、生视频与 TTS,且禁止使用任何非 Vidu 模型。在用户需要制作动漫/动画短片、提供创意主题或详细剧本需求时使用;依赖 ffmpeg 与已配置的 Vidu API 凭证。

动漫成片制作 Skill

任务目标

  • 本 Skill 用于:将创意输入转化为完整的动漫成片,涵盖从剧本创作到最终自动拼接的全流程
  • ⚠️ 硬性要求:所有图片生成、视频生成、TTS语音生成只能使用Vidu API!绝对不能使用任何其他模型!
  • 能力包含:剧本创作、场景大分镜设计、小分镜表生成、Vidu API集成(生图/视频/TTS)、自动视频音频拼接
  • 触发条件:用户需要制作动漫/动画视频,提供创意主题或详细剧本需求

前置准备

  • 依赖说明:需要安装ffmpeg进行视频音频拼接
  apt-get update && apt-get install -y ffmpeg
  • Vidu API凭证:需要在 Skill 执行前配置 Vidu API Key(已通过凭证系统集成)

操作步骤

  • 标准流程:

1. 剧本创作 - 根据用户输入的创意主题、角色设定、故事背景等,生成完整的剧本 - 剧本应包含:故事梗概、角色介绍、场景列表、对白、动作描述 - 智能体完成此步骤,使用自然语言创作 - ⚠️ 确认点:向用户展示剧本内容,等待用户确认或修改

2. 风格确认 - 根据剧本内容和用户偏好,确定整体美术风格 - 提供风格的文本形式的选项:3d动漫风格、二次元动漫风格、中国古风、赛博朋克、写实风等 - ⚠️ 确认点:向用户展示整体风格设定,等待用户确认或调整,如果用户在前面的对话中已经交代了风格,不需要让用户再确认 - 记录确认后的风格配置,用于后续所有生成任务的首句提示词

3. 场景、大分镜设计 - 将剧本拆解为多个场景,每个场景设计大分镜 - ⚠️ 所有场景图只能使用Vidu API生成! - 为每个场景生成完整的场景资产包: - 基础场景图:使用 scripts/vidu_generate_image.py,基于确认的风格和剧本描述 - 人物站位图:使用 scripts/vidu_generate_image.py,基于场景图+当前场景的所有单个角色图,参考剧本内容,生成角色在场景中的位置关系 - 场景四宫格图:使用 scripts/vidu_generate_image.py,- 使用提示词:“基于场景图,生成该场景不同角度的四宫格图(正面、反打、左侧面、右侧面镜头)” - 场景描述(大致剧情、出镜角色、相对位置) - ⚠️ 确认点:向用户展示每个场景的三张图(场景图、站位图、四宫格图)和设计方案,等待用户确认或修改 - 智能体指导场景拆解,调用脚本生成场景资产包 - 记录确认后的场景资产(三张图URL),用于后续所有分镜生成

4. 角色资产确认(含三视图检测) - 检查用户上传的角色图是否是三视图 - ⚠️ 如果不是三视图,只能使用Vidu API生成角色三视图! - 使用 scripts/vidu_generate_image.py - 使用提示词:"参考图角色,中心区域生成全身三视图以及一张面部特写(最左边占满三分之一的位置是超大的面部特写,右边三分之二放正视图、侧视图、后视图),角色比例适中,清晰可见。严格按照比例设定,包括身高对比和头身比,线条简洁明了,线条流畅自然,色彩搭配协调,保持整体风格统一和原图一致,背景与角色形成对比,视觉焦点集中在角色身上,确保角色比例准确,表情动作自然流畅,如果角色没有服装,服装设计需要符合角色背景,角色为自然站立状态,比例16:9" - 参考文档详见 references/character-three-views.md - ⚠️ 所有TTS只能使用Vidu API! - 为每个角色匹配TTS音色(参考 references/voice-list.md) - 为每个角色的音色生成试听音频(使用 scripts/vidu_generate_audio.py) - ⚠️ 确认点:向用户展示每个角色的三视图、音色名称和试听音频,等待用户确认或调整 - 记录确认后的角色资产配置(角色三视图URL + 音色ID)

5. 资产整合 - 校验每个场景的资产完整性: - 角色图及对应音色(已确认,包含三视图) - 场景图(已确认,包含三张图) - 整体风格(已确认) - 输出镜头n的资产包(结构见 references/storyboard-format.md) - 智能体完成资产校验与整理 - ⚠️ 确认点:向用户展示完整的资产清单(角色、场景、风格),等待用户最终确认后进入生成阶段

6. 小分镜表生成 - 根据场景大分镜生成详细的小分镜表 - 每个分镜包含:输入图(使用已确认的角色图、场景图、人物站位图、场景四宫格图)、分镜提示词、说话人、情绪、台词、时长 - 在某场景下,每个分镜的输入图必须包含该场景人物站位图和该场景四宫格 - 分镜提示词必须遵循规范:风格/景别/机位/构图/运镜 + 画面描述 + 图片强调 - 特别注意: - 若使用 viduq3 模型:提示词中必须包含台词内容,例如 "他说:'xxxx'"。 - 图片强调必须参考人物站位图中的角色位置关系。 - 特别注意:对于双人对话镜头,必须参考 references/camera-shots.md 中的机位描述,选择合适的镜头类型(如内反拍、外反拍等)来丰富画面语言。 - 风格部分使用已确认的整体风格词 - 参考 references/storyboard-format.md 中的格式规范 - 智能体生成结构化的小分镜表 - ⚠️ 确认点:向用户展示小分镜表(关键分镜的预览),等待用户确认或调整

7. 生成分段TTS - ⚠️ 所有TTS只能使用Vidu API! - 策略分支: - 若使用 viduq3 模型:跳过此步骤。viduq3 支持在生视频时直接生成对话和音效,无需单独生成TTS。 - 若使用 viduq2 模型:遍历小分镜表,为每个有台词的分镜生成语音。 - 调用 scripts/vidu_generate_audio.py,传入:text(台词)、voice_id(已确认的音色)、emotion(情绪) - 脚本执行,返回音频文件URL

8. 生成视频片段 - ⚠️ 所有视频只能使用Vidu API! - 模型选择: - viduq3(推荐):支持长达16秒视频,支持对话和音效生成,提示词需包含台词。 - viduq2:仅生成画面,需配合TTS使用。 - 遍历小分镜表,为每个分镜生成视频片段 - 调用 scripts/vidu_generate_video.py - 通用参数:images(参考图)、duration(时长) - viduq3 特有参数:model="viduq3"、audio=True、prompt(包含台词的提示词) - viduq2 特有参数:model="viduq2"、audio=False、prompt(仅画面描述) - 脚本执行返回task_id,使用 scripts/vidu_query_task.py --task_id {task_id} --wait 轮询等待任务完成 - 智能体管理任务状态并收集视频片段 - ⚠️ 确认点:每生成一个视频片段,向用户展示预览,等待用户确认后继续下一个

9. 根据剧情、时间轴自动拼接成片 (第9个确认点) - ⚠️ 我会直接执行:根据剧本剧情和小分镜表的时间轴,将生成的视频片段和语音文件整合,自动调用脚本进行拼接 - 生成时间轴配置JSON(见 references/timeline-config.md) - 调用 scripts/merge_video_audio.py 拼接视频和音频,生成最终成片 - 支持转场效果、背景音乐混合 - ⚠️ 确认点:向用户展示拼接完成的成片,等待用户确认或调整

10. 最终交付 - 交付最终成片(MP4格式) - 交付时间轴配置文档 - 提供素材清单(所有视频片段、音频片段的来源信息)

  • 可选分支:

- 当需要仅生图:只能使用Vidu API! 调用 scripts/vidu_generate_image.py 生成场景图,使用 scripts/vidu_query_task.py --task_id {task_id} --wait 获取结果 - 当需要仅生视频:只能使用Vidu API! 调用 scripts/vidu_generate_video.py 生成视频片段,使用 scripts/vidu_query_task.py --task_id {task_id} --wait 获取结果 - 当需要仅生语音:只能使用Vidu API! 调用 scripts/vidu_generate_audio.py 生成TTS语音(同步接口,直接返回结果)

资源索引

  • 必要脚本:

- scripts/vidu_generate_image.py(用途:生成场景图,参数:prompt、images、aspect_ratio、resolution) - scripts/vidu_generate_video.py(用途:生成视频片段,参数:images、videos、prompt、duration、model等) - scripts/vidu_generate_audio.py(用途:生成TTS语音,参数:text、voice_id、speed、volume、pitch、emotion) - scripts/vidu_query_task.py(用途:查询异步任务状态和结果,参数:task_id,支持--wait轮询) - scripts/merge_video_audio.py(用途:拼接视频和音频生成最终成片,参数:config、output)

  • 领域参考:

- references/storyboard-format.md(何时读取:生成小分镜表时,包含分镜提示词编写规范) - references/camera-shots.md(何时读取:生成小分镜表时,处理双人对话镜头时参考) - references/voice-list.md(何时读取:选择TTS音色时) - references/async-task-flow.md(何时读取:处理Vidu异步任务时) - references/asset-confirmation-flow.md(何时读取:处理资产确认流程时) - references/timeline-config.md(何时读取:生成时间轴配置和拼接视频音频时) - references/scene-assets-generation.md(何时读取:生成场景资产包时) - references/character-three-views.md(何时读取:生成角色三视图时)

注意事项

  • ⚠️ 绝对禁止使用任何非Vidu的图片、视频、TTS模型!所有生成任务只能使用Vidu API!
  • ⚠️ 视频模型支持 viduq3 和 viduq2!
  • 所有 Vidu API 调用需要配置 API Key 凭证,凭证已通过 skill_credentials 集成
  • 小分镜表格式必须严格遵循 references/storyboard-format.md 的规范
  • 分镜提示词编写规范:必须按三部分结构编写(风格/景别/机位/构图/运镜 + 画面描述 + 图片强调),详见参考文档
  • 资产确认流程:每个关键环节都需要用户确认,包括剧本、风格、角色图、音色试听、场景图、小分镜表、TTS音频、视频片段
  • TTS 支持情绪控制,可根据台词内容自动选择合适的情绪
  • 视频生成支持参考图和参考视频,建议使用场景图作为参考
  • 生图、生视频为异步任务:调用后获得task_id,需使用 vidu_query_task.py --task_id {task_id} --wait 轮询等待完成,结果URL有效期24小时
  • TTS 为同步接口,直接返回音频文件 URL
  • 风格一致性:确认后的整体风格必须在所有后续生成任务中保持一致
  • 角色一致性:确认后的角色图必须在所有分镜中作为参考图使用
  • 质量把控:每个生成环节都需要用户确认后才进入下一环节,确保质量可控
  • ⚠️ 我会直接执行拼接:在视频音频拼接环节,我会直接调用脚本按时间轴拼接素材,不需要额外指导

使用示例

示例1:完整动漫短片制作

  • 功能说明:从创意到成片的完整制作流程,包含所有确认环节,最终自动拼接成片
  • ⚠️ 所有图片、视频、TTS只能使用Vidu API!
  • 执行方式:混合模式(智能体+脚本)
  • 关键步骤:

1. 用户输入:"制作一个关于少年冒险的3分钟动漫短片" 2. 智能体生成剧本 → ⚠️ 等待用户确认剧本 3. 智能体确定风格并使用Vidu API生成参考图 → ⚠️ 等待用户确认风格 4. 智能体使用Vidu API生成场景图 → ⚠️ 等待用户确认场景图 5. 智能体使用Vidu API生成角色图并匹配音色 → ⚠️ 等待用户确认角色图和音色试听 6. 智能体展示资产清单 → ⚠️ 等待用户最终确认 7. 智能体生成小分镜表 → ⚠️ 等待用户确认小分镜表 8. 调用 vidu_generate_audio.py 生成所有TTS语音 → 无需用户确认,直接下一步 9. 调用 vidu_generate_video.py 逐个生成视频片段(仅用viduq2)→ ⚠️所有片段生成完毕后等待用户确认 10. ⚠️ 我会直接执行:自动生成时间轴配置,调用 merge_video_audio.py 拼接成片 → ⚠️ 等待用户确认成片 11. 交付最终成片

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

91.53%
按下载量换算2,210

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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