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Mv generator

Skill aAAaqwq/AGI-Super-Team/skills/mv-generator

MediaClaw 内置的音乐视频端到端生成技能。 End-to-end MV (music video) generation pipeline for virtual singers. Audio analysis → Scene timeline → Frame generation → Video generation → Final merge. Use when: creating music videos, generating MV frames, syncing video to audio.From its SKILL.md

Install
npx -y skills add aAAaqwq/AGI-Super-Team --skill mv-generator

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

SKILL.md

5.1 KB, ~1.5k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it

MV Generator — 音乐视频生成管线

MediaClaw 内置的音乐视频端到端生成技能。

触发词

  • 生成MV
  • MV制作
  • 音乐视频
  • mv generator
  • 虚拟歌手MV

管线流程

音频文件 + 歌词 + 角色卡
        │
        ▼
┌────────────────────────────┐
│  Step 1: 音频分析            │
│  scripts/audio-analyzer.py  │
│  → 时长、BPM、场景时间线     │
└────────────┬───────────────┘
             │
             ▼
┌────────────────────────────┐
│  Step 2: 歌词解析            │
│  scripts/lyrics-parser.py   │
│  → 段落结构、情绪曲线        │
└────────────┬───────────────┘
             │
             ▼
┌────────────────────────────┐
│  Step 3: 场景+帧设计         │
│  scripts/scene-design.py    │
│  → 场景类型、运镜、首尾帧prompt │
└────────────┬───────────────┘
             │
             ▼
┌────────────────────────────┐
│  Step 4: 帧图像生成          │
│  qingyun gpt-image-1 API    │
│  → 每场景 first+last frame  │
└────────────┬───────────────┘
             │
             ▼
┌────────────────────────────┐
│  Step 5: 视频片段生成        │
│  kling-2 / veo-3.1 / etc    │
│  → 首帧→尾帧 5s 视频片段    │
└────────────┬───────────────┘
             │
             ▼
┌────────────────────────────┐
│  Step 6: 最终合成            │
│  FFmpeg merge               │
│  → 音轨对齐+转场+字幕       │
└────────────────────────────┘

输入

参数必填说明
audio_file音频文件路径 (.mp3/.wav/.m4a)
lyrics歌词文本
character_card角色卡 JSON(外貌、声音、风格)
stylecinematic / realistic / anime / ethereal
num_scenes分镜数(默认 9)
output_dir输出目录(默认: MediaClaw/output/<project>/

输出目录结构

output/<project-name>/
├── README.md              ← 项目概要 + 时间轴
├── frames/                ← 首尾帧图像
│   ├── 01_first.png
│   ├── 01_last.png
│   └── ...
├── audio/                 ← 音频文件(多版本)
│   └── song_v1.mp3
├── script/                ← MV 剧本
│   ├── mv_final.json      ← 精准时间轴 JSON
│   ├── mv_final.md        ← 人类可读剧本
│   └── character.json     ← 角色卡
├── docs/                  ← 文档和参考素材
│   └── avatar.png
└── video/                 ← 生成的视频片段(Step 5 产出)
    ├── scene_01.mp4
    └── ...

经验总结(来自 Chloe《樱花落尽时》项目)

图像生成最佳实践

项目推荐备注
模型qingyun gpt-image-1成功率最高
API/v1/images/generations比 edits 更稳定
尺寸1024x1536(竖版)必须用规定尺寸
并发2-3 并发过多会 SSL EOF
重试失败单独重试不整批重跑

角色一致性技巧

  • 统一 prompt prefix: 包含角色核心外貌特征
  • 参考图: 用 edits API 传入角色头像(但成功率低)
  • 场景限定词: 每帧 prompt 固定前缀 + 场景变量

音频同步

  • mutagen 读 MP3 时长(无需 ffprobe)
  • 场景时间按歌曲结构比例分配
  • BPM 检测需 librosa(可选)

视频模型选择

情绪模型场景类型
≤ 6.0kling-1.6静态/自然/国风
6.0-8.0kling-1.6 或 kling-2过渡
≥ 8.0kling-2爆发/力量
360°旋转veo-3.1特殊运镜

依赖

  • Python: mutagen, requests
  • 外部 API: qingyun (图像), xingjiabi (视频), Google (veo-3.1)
  • 可选: librosa (BPM), ffmpeg (合成)

参考

What ships with it: 1 file

8.0 KB alongside SKILL.md, 1 of them executable

scripts/

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