popopo-99/zy-cinematic-realism

解决的问题

该项目提供了一个结构化框架，将抽象的故事构思、剧本或参考图像转化为精确、电影化的视觉方案和AI图像生成器提示。它弥合了叙事意图（谁、在何处、发生了什么）与各种AI模型的技术提示要求之间的差距，防止产生通用的“AI风格”结果，并确保多帧图像之间的视觉一致性。

工作原理

它作为LLM（如ChatGPT或Codex）的“技能”运行，扮演视觉导演的角色。不同于简单的提示生成，它采用系统化的方法：

• 视觉开发：分析剧本，识别关键叙事时刻，并创建“场景大师”（主场景描述）和视觉规则。

• 导演风格化：可从38位导演的库中应用特定导演的视觉语言，并调节强度（轻微、清晰或强烈），而不会覆盖用户的核心场景事实。

• 梦境解码：分析参考图像，提取特定模式（色彩、曝光、材质），而非仅复制内容，使这些模式可应用于全新场景。

• 模型编译：将最终的视觉方案转化为特定目标模型（如Midjourney、Seedream、GPT Image）的优化提示，或提供模型无关版本。

• 连续性管理：生成“连续性圣经”和项目交接卡，以在一系列图像中保持角色和环境的一致性。

适用人群

• 故事讲述者和编剧：用于可视化剧本，并为导演讨论开发艺术概念。

• AI艺术家：希望对灯光、摄像机角度和构图拥有更电影化的控制，而非依赖随机生成。

• 视觉概念艺术家：需要在一系列帧中保持严格连续性的人。

主要亮点

• 导演库：可访问38种精选的电影风格，以影响视觉氛围。
• 模式提取：能够将参考图像的风格/光照与主题内容分离。
• 提示医生：提供本地修复和优化特定视觉问题的工具（例如，移除“广告风”照明）。
• 多模型支持：支持多种图像生成模型的适配器，确保提示在不同平台上都能有效工作。
• 项目交接：系统可记录状态，使视觉项目可在新聊天会话中继续进行。