一鍵動畫腳本製作 — 從故事到影片，AI 幫你搞定。
CineAgent 是你的 AI 影片副導。給他一個主題，他會自己完成腳本設計、圖片生成、影片製作，最後直接送到 Telegram 或 X（Twitter）。
你：幫我做一支「霓虹城市的雨夜」短影片
CineAgent：
📋 腳本設計 → 🖼️ 圖片生成 → 🎬 影片製作 → 📤 平台送出
# 安裝
pip install -r requirements.txt
# 一鍵執行
python run_pipeline.py --topic "春日櫻花城市" --platform shorts
# 完整控制
python run_pipeline.py \
--topic "賽博朋克台北" \
--scenes 5 \
--total-duration 30 \
--platform shorts \
--multi-imagePhase 0：腳本設計（人機協作）
├─ Step 1: 需求萃取 — 你的主題是燃料
├─ Step 2: 節奏表 — 情緒曲線設計（Hook → 展示 → 高潮 → 收尾）
├─ Step 3: 腳本撰寫 — 用畫面思考，不是文字
├─ Step 4: 分鏡設計 — 逐鏡頭拆解：image_prompt + video_prompt
└─ Step 5: 腳本審查 — 連續性、一致性、負面提示詞檢查
↓
Phase 1：圖片生成
├─ 一般圖片 → Agnes Image 2.1 Flash（雲端 API）
├─ NSFW → 本地 SD Forge（DreamShaper 8 / RV V6）
├─ 每張圖都附加負面提示詞過濾
└─ character_card 鎖定角色跨場景一致
↓
Phase 2：影片製作
├─ Agnes Video 2.0（I2V 架構）
├─ 圖片鎖品質，提示詞只寫動態
├─ Frame Chaining：前一鏡末幀 = 下一鏡起點
└─ 自動附加影片負面提示詞（防 flickering / morphing）
↓
Phase 3：平台傳送
├─ Telegram：圖片 + 影片直接推送
└─ X（Twitter）：格式轉換 + Post API 自動發布
| 模型 | 用途 | Temperature / 等效參數 | 限制 |
|---|---|---|---|
| Agnes 2.0 Flash | 腳本/推理 | 節奏表 0.3 / 分鏡 0.7 | 4,096 tokens |
| Agnes Image 2.1 Flash | 圖片生成 | 擴散模型（CFG 預設） | 4,000 張/日，1024x1792 max |
| Agnes Video 2.0 | 影片生成 | 擴散模型 | 500 秒/日，8n+1 幀規則 |
| SD Forge DS8 | NSFW 生圖 | CFG 7.0 / Steps 25 | 本機 VRAM 4GB |
| SD Forge RV V6 | NSFW 生圖 | CFG 5.0 / Steps 25 | 本機，需 VAE |
CineAgent 不只是在產出 JSON——它用說故事的方式思考。
寫作人格要素 → 腳本中的應用
────────────────────────────────
角色性格（實戰派） → prompt 指令精準、不廢話
語氣（有溫度） → 場景的情感曲線有層次
節奏（分鏡切換） → 長短場景交錯，像剪輯節奏
視角（協作感） → 你是導演，CineAgent 是副導
技術文件用三幕劇結構寫，分鏡用 Hook-Value-CTA 框架產出，情緒曲線用 Save the Cat 節奏表控制。 這就是寫作人格與腳本製作的融合點。
CineAgent 產出的內容可發布到 X 平台：
| 項目 | 規格 |
|---|---|
| 圖片尺寸 | 16:9 或 1:1，1600x900 最佳 |
| 影片長度 | 最長 140 秒（標準帳號） |
| 影片比例 | 16:9 / 9:16 皆可 |
| 文字限制 | 25,000 字元/篇 |
| 媒體數量 | 最多 4 張圖片或 1 部影片 |
發布流程： 產出 → 格式轉換 → 附加說明文 → X API → 時間線
| 項目 | Telegram | X (Twitter) |
|---|---|---|
| 圖片上限 | 10MB/張 | 5MB/張 |
| 影片上限 | 50MB | 512MB |
| 比例 | 不拘 | 16:9 / 1:1 最佳 |
| 互動性 | 頻道單向 | 留言/轉發/讚 |
| 面向 | 做法 |
|---|---|
| 角色 | character_card 鎖定性別/年齡/服裝/髮型/特徵 |
| 背景 | visual_style 跨場景統一色調/光線/風格 |
| 情緒 | emotion_curve 控制起承轉合 |
| 負面提示詞 | 圖片 + 影片自動附加過濾器 |
--topic TEXT 主題描述（必要）
--scenes N 分鏡數（預設 3）
--duration N 每場景秒數 5-15（預設 10）
--total-duration N 目標總時長秒數（預設 30）
--platform TEXT 平台：shorts / reels / tiktok / youtube
--multi-image 多圖轉場模式
--structured 輸出結構化 JSON
--skip-script 跳過腳本，用已有 scene_prompts.json
--reset 重置狀態
CineAgent/
├── README.md # 本文件
├── AGENTS.md # Hermes 操作手冊
├── run_pipeline.py # 主執行腳本 v3.1
├── requirements.txt # 依賴
│
├── docs/ # 完整文件
│ ├── pipeline-architecture.md
│ ├── script-design-guide.md
│ ├── image-generation.md
│ └── video-production.md
│
├── references/ # 參考資料
│ ├── script-frameworks.md
│ ├── beat-sheet-templates.md
│ └── video-api-pitfalls.md
│
├── templates/ # 模板
│ ├── script-template.json
│ ├── beat-sheet-template.md
│ └── storyboard-template.md
│
└── output/ # 產出
├── scenes/ # 各場景圖片
└── videos/ # 最終影片
| 項目 | 最低 | 建議 |
|---|---|---|
| CPU | 1 core | 2 core |
| RAM | 1 GB | 2 GB |
| 硬碟 | 10 GB | 20 GB |
| GPU | 不需要 | 不需要 |
所有圖片/影片生成走 Agnes API 雲端運算。本機只需 Python 執行環境 + 網路。
CineAgent 可部署在 GCP e2-micro（$6/月），規格已驗證：
# GCP VM 初始化
gcloud compute instances create hermes-agent \
--zone=us-west1-a \
--machine-type=e2-micro \
--image-family=ubuntu-2404-lts-amd64
# 安裝依賴
sudo apt-get install python3-pip git curl
git clone https://github.com/Lucien-1127/CineAgent.git
cd CineAgent && pip install -r requirements.txt
# 設定環境變數
export AGNES_API_KEY="your_key"
export TELEGRAM_BOT_TOKEN="your_token"
# 啟動
python run_pipeline.py --topic "你的主題"MIT — 自由使用、修改、商用。
CineAgent — 你的 AI 影片副導。🎬