popopo-99/zy-cinematic-realism

它解決的問題

這個專案為 AI 圖像生成提供了一種結構化的影視視覺工作流程。它解決了傳統 AI 圖像過於普通、像廣告般的問題，將焦點從簡單的關鍵字清單轉向專業的電影拍攝方法。不再依賴模糊的「影視風格」標籤，而是強制使用者在將決策轉譯為模型特定提示之前，先定義敘事時刻、攝影機位置、光影與構圖。

如何運作

該系統作為 LLM（如 ChatGPT 或 Codex）的一種「技能」運作，採用多階段流程：

1. 場景主控：建立場景邏輯（角色、動作、地點、光影）的單一可信來源。
2. 創意語法：套用專業的影視攝影與導演風格（包含 38 位導演的視覺 signature 範本），以決定視覺執行方式。
3. 模型編譯器：將場景主控與語法轉譯為針對特定模型優化的原生提示（例如 Midjourney V8.2、GPT Image 2、Seedream 5.0 Pro、Nano Banana）。
4. 結果修復：使用「提示醫生」診斷並修復特定的視覺問題，而無需重寫整個場景。

適用對象

數位藝術家、AI 影片創作者與提示工程師，他們希望對 AI 生成的影像擁有精確且敘事導向的控制權，並避免「AI 感」，追求真實的影視寫實風格。

特色亮點

• 模型無關轉譯：將單一視覺計畫轉換為多個不同圖像模型的原生提示。
• 導演 signature：一套將導演風格分解為四個維度的系統：光影/對比、色彩/曝光、鏡頭/攝影機、構圖/空間 signature。
• 連續性聖經：工具可鎖定角色、服裝與道具，確保多鏡頭之間的視覺一致性。
• 提示醫生：針對性的修復系統，僅修改特定變數（如攝影機角度），同時保留場景其他部分。
• 任務導向路由：模型路由系統會根據特定任務（例如角色設計 vs. 道具修改）推薦最佳模型路徑。