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图像与设计

在需要为 genmedia…

为 genmedia 图像或视频生成任务提供镜头语言、运镜、灯光、镜头、调色与模型路由的可执行电影化提示词设计。

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来自 onyxbuffer 的小呱沉淀
GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 59/100 ×0.15

适用场景

在需要为 genmedia 图像/视频生特定

解决思路

  1. 当用户需要电影化指导、而不是泛泛的“make it cinematic”提示时，使用此技能。
  2. 按需加载 `references/shot-language.md`。
  3. 按需加载 `references/lighting-lens-color.md`。
  4. 按需加载 `references/examples.md`。
  5. 同时加载 `model-routing` 以获取默认 endpoint 选择。
  6. 编写具体的视觉指导；避免空洞的装腔词和 em dash。
  7. 只询问会影响镜头的输入。
  8. 收集主体和动作。
  9. 收集媒介：still image、video、image-to-video、edit、storyboard frame。
  10. 收集类型和情绪。
  11. 收集构图：close-up、medium、wide、overhead、POV、profile、locked-off。
  12. 收集视频运镜：push-in、dolly、tracking、handheld、crane、drone。
  13. 收集镜头质感：wide、normal、telephoto、macro、shallow or deep focus。
  14. 收集灯光：natural、practical、studio、noir、high key、low key、backlit。
  15. 收集输出：aspect ratio、duration、first frame、last frame、download path。
  16. 如果用户想要特定电影摄影模型或质量/成本档位，收集偏好模型。
  17. 从已路由的 endpoint ID 开始：运行 `genmedia models --endpoint_id openai/gpt-image-2 --json`。
  18. 从已路由的 endpoint ID 开始：运行 `genmedia models --endpoint_id fal-ai/nano-banana-pro --json`。
  19. 从已路由的 endpoint ID 开始：运行 `genmedia models --endpoint_id bytedance/seedance-2.0/text-to-video --json`。
  20. 从已路由的 endpoint ID 开始：运行 `genmedia models --endpoint_id bytedance/seedance-2.0/image-to-video --json`。
  21. 从已路由的 endpoint ID 开始：运行 `genmedia models --endpoint_id xai/grok-imagine-video/text-to-video --json`。
  22. 仅在缺少 camera-control 角色时，用文本搜索兜底发现：运行 `genmedia models "cinematic video generation camera movement" --json`。
  23. 仅在缺少 camera-control 角色时，用文档搜索兜底发现：运行 `genmedia docs "video generation camera movement prompt" --json`。
  24. 检查 schema 并只使用受支持的控件：运行 `genmedia schema <endpoint_id> --json`。
  25. 检查定价：运行 `genmedia pricing <endpoint_id> --json`。
  26. 在使用 image-to-video、first frame、last frame、style reference 或角色/产品连续性时上传参考：运行 `genmedia upload ./frame.png --json`。
  27. 用直接下载运行静帧：运行 `genmedia run <endpoint_id> --prompt "<cinematography prompt>" --download "./outputs/cinema/{request_id}_{index}.{ext}" --json`。
  28. 异步运行视频：运行 `genmedia run <endpoint_id> --prompt "<shot prompt>" --image_url "<uploaded frame if supported>" --async --json`。
  29. 异步运行视频后查询状态并下载：运行 `genmedia status <endpoint_id> <request_id> --download "./outputs/cinema/{request_id}_{index}.{ext}" --json`。
  30. 按 SCLCAM 结构构建提示词：1. Subject：画面中是谁或什么。
  31. 按 SCLCAM 结构构建提示词：2. Context：地点、时间、天气、故事时刻。
  32. 按 SCLCAM 结构构建提示词：3. Lens/framing：距离、角度、焦距感、景深。
  33. 按 SCLCAM 结构构建提示词：4. Camera motion：仅用于视频或想要运动模糊时。
  34. 按 SCLCAM 结构构建提示词：5. Atmosphere：haze、rain、practicals、reflections、texture。
  35. 按 SCLCAM 结构构建提示词：6. Mood/color：palette、contrast、grade、exposure style。
  36. 按 SCLCAM 结构构建提示词：7. Output controls：aspect ratio、duration、first-frame continuity。
  37. 使用示例结构：`[subject] in [context], framed as [shot size and angle], [lens feel], [lighting setup], [camera movement if video], [color grade], [texture], [duration or aspect ratio], [continuity constraints]`。
  38. Premium realistic still：使用 `openai/gpt-image-2`。
  39. Premium stylized still：使用 `openai/gpt-image-2`，然后 `fal-ai/nano-banana-pro`，然后 `fal-ai/nano-banana-2`。
  40. Fast draft still：使用 `fal-ai/flux-2/klein/9b`。
  41. Highest quality video：使用 `bytedance/seedance-2.0/text-to-video` 或 `bytedance/seedance-2.0/image-to-video`。
  42. Motion from a strong frame：使用 `bytedance/seedance-2.0/image-to-video`。
  43. Fast or lower-cost video：使用 `xai/grok-imagine-video/text-to-video` 或 `xai/grok-imagine-video/image-to-video`。
  44. 复杂相机语言：先检查 Seedance 2.0；当多提示词或元素控制重要时，再检查 Kling v3。
  45. Story sequence：使用 storytelling 技能，并把此技能作为镜头语言支持。
  46. Character or product continuity：先使用相关领域技能，再把 cinematography 作为变量块应用。
  47. 返回前检查：相机运动对场景物理上合理。
  48. 返回前检查：镜头、景别和相机角度不互相矛盾。
  49. 返回前检查：灯光方向清晰且一致。
  50. 返回前检查：调色支持情绪且不削弱主体细节。
  51. 返回前检查：视频提示词只描述一个镜头，除非所选模型支持多提示词或镜头列表。
  52. 返回前检查：下载文件来自 `downloaded_files[]`。
  53. 如果结果看起来泛泛，先提升 camera、blocking、light、environment 的具体性，再增加更多形容词。

适用边界 · 注意事项