01 / 企业业务端工作流与应用模块构建
基于画布与 ComfyUI,为业务端开发多条工作流模板。将多阶段模型调用链封装为执行稳定的标准化生产模块,覆盖“真实质感还原”、“电商与广告片自动化生成”、“数字人合成”、“长视频分段生成”及“GGUF量化模型本地部署”等技术方向。
基于画布与 ComfyUI,为业务端开发多条工作流模板。将多阶段模型调用链封装为执行稳定的标准化生产模块,覆盖“真实质感还原”、“电商与广告片自动化生成”、“数字人合成”、“长视频分段生成”及“GGUF量化模型本地部署”等技术方向。
大模型直接生成具有较高随机性。固定化工作流模板通过明确输入结构与中间数据格式,使输出结果符合垂直业务标准的确定性要求。
工作流模板通过链式规则与多 Agent 协同,固定上下文传递与输出边界,降低大模型幻觉,保障批量运行下的输出一致性。
在单个Agent制作上,通过固定系统提示词与模板化对话,确保每一次交互前缀完全一致,可以大幅提高缓存命中率,从而降低调用的算力成本。
核心提效: 规则化与标准化。
模板制作流程:
1. 了解需求与基本使用规范
2. 样例视频结构与文案拆解
3. 模型边界与提示词格式选用
4. 构建创意/生成/优化Agent结构
自动化模板的基础指标是垂类生成效果稳定复现。规范主 Agent 与子 Agent 结构化交互协议,便于执行链路异常排查与多系统复用。
工作流设计特殊注意点:必须严格禁止图像比例失真,防止模型生成出现逻辑穿帮,注重多终端视觉还原的一致性。
00 / 车评视频自动化工作流
基于无限画布平台的多 Agent 车评视频自动化生成工作流。输入汽车关键视角与细节图片后,通过 6 个专用 Agent 链式协同,依次输出车评口播文案、车评脚本、关键美术场景、视频分镜的全套车评素材。
点击上方缩略图可查看工作流节点架构图。
依据当前公司的无限画布平台制作能一键生成 3 分钟的车评视频。
用户只需要输入汽车关键视角和关键细节的图片,经过工作流运行,可以生成一整套配有完整口播文案的 3 分钟视频的所有素材。因为没有辅助剪辑的功能点,最终需要人为轻量性的介入,进行二次拼贴。
1. 素材资产库缺失,Agent 无法动态调用汽车图片素材 ID。只能固定的将一批素材投递给 LLM、图像、视频模型。
→ 造成的问题:汽车部分细节无法被正确展示
2. 没有共享记忆节点,造成上下流程下的 LLM 记忆断层
3. 没有自动剪辑,只能做剪辑的拼贴
1. 总导演 Agent (General Director)
职责:负责全片的宏观统筹与基调奠定。它会审查用户输入,应用“反差吐槽拉扯”、“钱包共情”等核心创意机制。它严格限制全局只能出现 3 个静态锚点场景(禁止动态行驶道路作为主场景),并确保整体叙事符合 180s 的黄金转化漏斗模型。
2. 大纲拆分 Agent (Outline Splitting)
职责:进行信息结构的重组与上下文的连接。它承接总导演的战略,将繁杂的车评信息拆解并组装成符合标准的 7 幕结构。其最重要的动作是确保前一幕与后一幕之间的上下文逻辑平滑过渡,避免生硬的话题跳转,为下游的细节生成搭建一个连贯的故事骨架。
3. 口播文案生成 Agent (Voiceover Copywriting)
职责:负责车评核心卖点、反差槽点与观众共情文案的细化创作。根据 7 幕大纲依次生成逐幕车评口播文案,严格控制单句节奏与情绪起伏,为下游的时间切片与分镜填充提供高质量的台词文本支撑。
4. 脚本生成 Agent (Script Generation)
职责:这是整个流转中最关键的“物理对齐”环节。它的核心任务是提取一个一个特定时间段的“时间格子”(如 15s积木块),并向这些时间格子里精准填充内容。它必须确保在这个特定的时间格子里,口播字数不超标(例如 15s 不能超过 67 字),同时剥离所有微观动作指令和特效花字,并将不适合当前场景的画面(如地库测试)精准放入 B-roll(穿插空镜)的格子里。
5. 关键美术 Agent (Key Art)
职责:负责场景的“视觉包装”。它接过前置的总导演场景锚定,分别设计3个关键场景。包括明确每个画面的场地环境、时段(清晨/深夜等)、昼夜属性以及影调色彩(冷暖对比、饱和度),确保最终画面的美术以及保证整个视频的主场景一致。
6. 场景、角色、汽车锚定图生成 Agent (Anchor Image Generation)
职责:负责“防对号入座”与“视觉连贯性锁定”。它基于场景规划和美术设定,为全片的 3 个核心大场景、主讲人特征、车型特征,生成精准的静态锚定图(参考图)提示词。这确保了整个视频在生成长视频时,主讲人服装统一,车型不变,场景光影不出戏。
7. 动态提示词优化 Agent (Dynamic Prompt Optimization)
职责:优化单个时间格子内的脚本动态提示词。它会给之前的画面加上具体的微观动作(例如“右手捏着杯子”)、微表情变化、以及符合物理规律的运镜方式,产出最终可以用来抽卡的 Prompt。
上下文割裂和上下文爆炸问题:
由于缺失记忆功能,将上游输出完整给到下游,并让下游 agent 主动提取部分上游的概述,利用 LLM 自身能力完成上下文的压缩和信息传递。
由于不具备上下文压缩功能和 items 拆分功能,上游的输出 + 系统提示词 + 当前对话的提示词,整个会话字符数非常庞大,且存在大量非当前阶段的必要信息,模型幻觉严重。通过安排分支节点,让 LLM 依据既定好的时间格子,分离出特定的时间片段,大幅度削减上游提示词注入的数量。
场景跳跃问题:
1. 设置主场景和其他场景
2. 总导演部分做场景限制,不允许短时间内跳跃多个主场景
3. 分镜部分提取时间格子后,自动判断和上一个时间格子内的场景差异,如果主场景改变,那么需要设计一下场景的改变
4. 锚定图部分如果识别到是多个场景,就主动提取多个美术场景并生成多个场景的图
口播语速过快问题:
1. 口播文字数量限制在 67 以内
2. 当人物说话过慢时,添加提示词要求说话稍快
部分镜头需要添加到 Badcase 中:
人车比例问题:
添加特定提示词,要求车比人高或者人比车高。
图像模型对人车比例敏感度和准确度不如 SD2,减少在图像模型对人车比的锚定。
在保持当前画布情况下:
1. 在架构上,针对开场和结尾单独设计子 Agent,单独生成,这样更具备开场的吸引力
2. 在画面稳定性和运镜动态上做一个权衡,现在的画面运镜太干瘪
3. 人物情绪太严肃,如果偏向更活泼的,考虑修改“总导演”的人格设定
01 / 工作流模板
右侧展示电商展示类工作流模板演示,包括有模特/无模特出镜版、3C数码展示及数字人口播。通过点击右侧卡片可将其动态切换为首要展示视频,左侧将同步更新对应的介绍与技术规格。
上传服装图,一键生成有模特出镜的服装展示视频。主要适用于电商服装首页展示视频。
上传服装图,一键生成无模特出镜的服装展示视频。主要适用于电商服装首页展示视频。
投入您的电商3C数码图,一键生成电商主页3C产品简介视频。
投入产品图,一键生成数字人带货讲解视频。
02 / 工作流模板
右侧展示新媒体矩阵类工作流模板演示,包括达人探店推广、商家自播口播、穿搭爆款种草以及美妆短视频带货。通过点击卡片可将其动态切换为首要展示视频,左侧将同步更新规格介绍。
上传达人图和店铺图一键生成达人探店种草视频+封面图+标题话题文案。承包一整套投流视频需求。
上传商家个人图片和店铺图,一键生成店铺推广口播种草视频+封面图+标题话题文案。承包一整套投流视频需求。
投入穿搭的服装图,一键生成网红服装种草视频。
投入美妆产品图,一键生成小红书风格网红美妆种草视频。
投入美妆产品图,一键生成抖音风格网红美妆种草视频。
03 / 企业应用模块
右侧展示企业级应用模块工作流演示,包括数字人工作流构建及去AI感工作流。通过点击卡片可将其动态切换为首要展示视频,左侧将同步更新对应的规格与设计阶段介绍。
基于Infinite Talk模型的comfyui工作流。以1440p分辨率,24帧为基准,商业交付数字人时轻松突破一分钟时长限制。为公司本地化产品推出GGUF量化版本,可在16g显存使用。
主要基于zimge+wan 2.2 t2v模型 and 特殊区域局部提取节点以及ttp分块放大节点构建。运行速度快,经过3轮优化,在24g显存的4090显卡运行,时长消耗约40s,达到企业应用功能模块需求。
基于ltx2.3和rtx模型,实现视频准4K的放大修复。参数微调后,明显减少视频超分中的闪烁问题。在保持画面高清的情况下,视频生成速度是wan2.2系列的2-3倍。
基于wan 2.2 t2v模型和ttp分块放大节点构建。可以将视频超分至8K,且在细节填充修复上效果明显,对banana和image2模型多轮修改出现的噪点图有明显修复。在商业影片图像制作阶段,常用于最后一遍处理,可有效提升图像质感。
从用户实际场景出发,开发独立的 AI 原生系统与全栈应用,涵盖多 Agent 协同路由、自适应排版引擎以及全自动图文自媒体发布模块。
面向长剧本、多集数、多轮次人机协同的专属影视导演 Skill。针对长文本改词偏离、时空角色错位、上下文状态丢失、站桩式单调念白及动作运镜脱节等实际问题,建立约束与纠偏机制。
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点击放大查看垫图与节点参数
所有样例里的提示词都没有做人为修改,且特定片段的剧本也不是单独发送给 AI,而是在最开始全量投入,由 AI 自己检索。实测证明,不仅没有出现台词、人物场景等资产错位,人物表演、镜头设计等方面表现均不错。
针对长篇剧本完成语义切片与实体/场景关系图谱建库(Graph RAG)。在检索增强时强制绑定上下文事实,阻断大模型擅自篡改台词或弄错人物从属关系。
内建多轮会话状态机,构建虚拟 Workspace,使 Agent 具备会话隔离与全局进度感知能力。无论经历多少轮交互微调,均能准确回溯当前场次分镜制作进度,保证不偏航、不失焦。
采用严格的提示词渐进式披露策略,各执行阶段建立配套知识双链。按需动态载入规则与理论指导,在保障高精度领域知识获取的同时极大压缩上下文 Token 负载。
在提示词生成末端部署语法、格式、角色绑定、时序合规等多指标硬性校验规则。故意投入错误剧本或人物冲突时,直接触发拦截并报错警示。
从角色的定位、状态以及性格等多方面深度设计角色表演,精细设计角色的微表情与不经意的动作。
有效处理多人表演的干瘪,避免长对话中角色单纯念白与肢体僵硬,完整设置角色表演中人物动作的起-承-转-合链路。
深度提取视听片段中的戏眼进行专门打磨,为关键戏剧冲突片段制作极具张力的高光亮点。
将角色表演、构图、运镜、台词完整融合一体化规约,提示词工程结构严格符合 SD2.5 / Seedance 官方规范。
在节奏处理上,严格规范各个分镜的时序时长,确保视听节奏紧凑不塌陷。
长桌建立严密对角线透视,左侧留出落地百叶窗切割的冷白漫射天光负空间;反打镜头采用画左虚化西装肩线作为前景构图框架,张恒置于画右黄金分割点,后景大景深保留第三人侧影,形成三层景深的空间压迫感。
机位调度紧密贴合人物动能与心理地位:从步伐同步的平缓滑轨跟推,到贴近胡桃木实木台面顺着报告滑行轨迹的贴台倒退,再到宣判时刻切为侧下方微仰固定机位,以机位高低直观外化人物心理优势转换。
长对话中避免静止对念与机械站桩。张恒视线受引力骤坠锁定公章、瞳孔收缩、下唇咬成苍白硬线,右手食指指腹在西装裤缝上反复快速搓动以掩饰慌乱;此前本能触碰婚戒压痕落空、喉结克制下咽,心理活动完全通过生理微动作层次化外化。
道具是承载戏剧冲突的核心“戏眼”。深蓝审计报告带有右手平推的物理动能向前滑行,纸张边缘与厚重实木桌面摩擦带出沙沙微响,在张恒手边半寸稳稳抵停;张恒右手触电般猛然缩回、食指在桌面上僵硬收紧,以微观物理动量引爆心理交锋。
在设计主要两个人物对峙时,兼顾第三人表演:后景林夏双手平托记录本、双肩下沉放松深呼吸,并在对白尾音留白处与陆明对视颔首,形成坚固信任的同盟压场。多方视角均有照应,彻底避免背景人物呆板。
冲突顶点的肢体语言对抗:张恒面色涨红额角青筋暴起,猛掏合同纸页拍砸桌面震荡水杯温水圈圈涟漪,前倾失控咆哮;陆明波澜不惊,双指从容伸出按住纸页边缘下视。用一动一静的绝对压制性动作定格终局落幅。
面向个人影视内容与 Agent workflow 的图形化编排系统。中央主工作台承载画布核心引擎与全景架构,右侧支持交互切换查看多模态知识库、分层记忆以及短剧、图文等专用 Agent 运行链路。