文字
智绘视频坊
零技术门槛，一键生成「角色→分镜→动态视频」，分钟级完成从创意到成片的智能叙事。
无上限的创意：
从文本到视频
将简单的想法或完整的故事转换为详细的分镜。
李大爷草帽下笑纹舒展，木耙翻动金谷，孙子李强小脸通红紧跟。
翠兰勺递热糊糊，二宝眼睛不离碗，旧屋里只闻木勺轻刮。
铁柱拧紧螺栓，石生锤悬半空，远处货车轮廓隐于尘雾。
翠花辫梢红绳微扬，碎花衫映着草垛，笑容里漾着整个村庄的晴。
创作你的视频
从文本自动生成一个视频，让你拥有无限创作可能
故事
编写故事脚本，AI帮你构建叙事逻辑
角色
自定义角色形象，AI生成专属虚拟演员
分镜
自动生成分镜脚本，AI匹配场景与镜头
操作
傻瓜式操作，一键生成视频成片
墨韵帧行 常见问题解答
墨韵帧行是一款聚焦 "文字到视频智能创作" 的 AI 平台，通过全流程自动化技术链路与多模态 AI 模型集成，打破专业视频创作门槛，助力个人创作者、教育工作者及企业高效产出高质量视频内容。
1. 图像生成核心技术：
高效模型组合：以 Stable Diffusion XL 为基础生成高精度图像，搭配 Flux 加速引擎（速度提升 37%），兼顾质量与效率。
角色一致性控制：通过 ControlNet 锚定角色特征（如面部关键点），结合 LoRA 专属模型微调，多帧角色误差＜8%。
智能提示词处理：自动拆分文本为分镜场景，AI 模块优化场景与动作描述，适配多人布局等复杂需求。
2. 声音生成：
情感驱动合成：基于 CosyVoice 框架，通过大语言模型解析文本情感，实时控制音高、语速（如紧张场景加速语调）。
多语言与风格适配：支持中、英、日及方言合成，预训练古风、科幻等场景专属音色库。
音画同步技术：语音长度自动匹配画面时间线，字幕与语音同步误差＜80ms，结合转场优化节奏。
墨韵帧行通过全流程自动化技术重构与垂直场景深度优化，构建了差异化的技术壁垒，核心创新点如下
1. 首创"文字→角色→分镜→视频"全流程可控链路：用户可随时替换单帧图像、重选配音风格或调整分镜时长， 解决传统AI生成工具"黑盒不可控"的痛点。
2. 角色一致性控制技术体系: ControlNet特征锚定、LoRA轻量化微调、提示词动态优化
3. 长文本叙事的智能拆解与生成技术：通过分级生成策略和批量分镜处理，实现长文本叙事的高效拆解与生成
4. 多模态情感协同技术：语音-画面联动引擎，语言模型分析文本情感后，同步向图像生成模块（SDXL） 和语音合成模块（CosyVoice）发送指令（如"悲伤场景→冷色调画面+低沉声线"），确保音画情感一致性达95%
5. 低成本高效能的工程化架构：Stable Diffusion XL+Flux异构部署结合Airflow工作流调度， 实现批量分镜生成与多场景并发处理；前端采用Next.js+CDN预加载技术，大大降低图片加载时间，提升用户体验。
当前市场同类产品在操作门槛、创作自由度、内容精度等方面存在显著痛点， 墨韵帧行通过全流程自动化链路与垂直场景深度优化构建差异化竞争力，解决目前行业三大核心痛点：
1. 专业视频创作工具操作复杂、技术门槛过高；
2. 类似可灵的视频生成平台不支持阶段性自由编辑，没有文字→角色→分镜→视频的完整链路，无法自由控制生成结果；
3. 对于故事型文本的细节还原度低；
是的，我们支持团队协作功能。多个用户可以同时在同一个项目上工作，共享资源和进度。
1.模型调度架构的原创设计：
开发 "统一接口层 + 模型适配层 + 路由策略" 的抽象架构
用户请求 → 标准化参数（提示词/风格） → 动态路由（SDXL/Flux智能切换） → 结果后处理（降噪/情感对齐）
例如：生成高精度角色图时自动调用 SDXL+ControlNet，批量分镜则切换至 Flux，资源利用率提升 40%， 这需要对模型底层参数（如采样策略、引导系数）进行数百次调优（非 API 直接调用）。
2.工作流引擎的深度定制：
基于 Airflow 开发专属调度系统，实现：
多任务依赖管理（如 "角色生成→分镜渲染→音频合成" 的状态机控制）；
故障重试机制（实测 AI 生成失败率从 25% 降至 3%）；
成本优化（合并同类请求，API 费用降低 30%）。
3.垂直场景的算法创新：
以多人物分镜为例，我们研发 Forge Couple 布局技术， 通过特征向量匹配算法处理多人互动场景（如 "三国演义" 群像生成）， 而竞品多依赖提示词暴力调试，角色位置易混乱。
佐证案例：前端开发中，我们重构 120 + 组件（如角色编辑表单、分镜池组件），通过 Next.js Image 优化使首屏加载时间减少 60%； 后端构建 Go 微服务集群，支持 500 + 并发请求，这些都远超 "模块集成" 的工作量。
1.模型选型与验证
文本模型：选定 DeepSeek-V3（中文精度 + 15%）与 GLM-4（数据安全），对比 GPT-4 等 6 款模型的语义理解与成本。
图像模型：采用 SDXL+Flux 组合（细节优于 DALL-E3，速度提升 37%），ControlNet+LoRA 保障角色误差＜8%。
语音模型：CosyVoice 以 95% 情感准确率、多种方言支持领先行业。
场景适配：针对教育等场景自训练 LoRA 模型，古建筑细节还原率提升 22%。
2.工程化集成方案
统一接口层：标准化输入输出格式，适配 SDXL/Flux 等模型参数映射，集成图像降噪与语音平滑后处理。
智能调度：高精度图→SDXL+ControlNet，批量分镜→Flux，敏感内容→本地 GLM-4。
负载均衡：集群负载超 80% 时自动切换模型队列
3.模型定制与优化
提示词工程："画师润色" 模块自动扩展场景（如 "古风庭院"→"青石板路 + 雕花窗棂"）与动作细节。 建立 12 类场景模板库，含 50 + 参数组合（如悲伤场景→冷色调 + 慢动作）。
角色一致性技术：ControlNet 提取 136 个面部关键点建立 "数字身份档案"。 LoRA 轻量化微调：10 张图训练耗时从 24h 缩至 2h，显存占用降 60%。
4.性能与成本优化
推理加速：Flux 版 SDXL 混合精度推理，速度 + 37%，显存占用 - 40%。
缓存与调用优化：结果缓存命中率 35%，批量 API 调用成本降 30%。
通过三层算法实现多模态协同：
1.情感标签跨模态传递
文本处理层：DeepSeek-V3 提取情感标签（如 喜悦、愤怒）；
图像生成层：根据标签调整色调（喜悦→暖色调）、构图（愤怒→近景特写）；
语音合成层：CosyVoice 控制音高（喜悦→高音调）、语速（愤怒→加速）。
2.时序同步算法
开发"语音驱动时间线"机制：
基于语音频谱数据调整分镜时长（如 10 秒语音对应 12 秒画面，预留转场时间）；
字幕与语音动态对齐（误差＜80ms，比剪映优化 40%）。
3.场景化适配模型
内置多类场景模板（如 "悬疑故事→低沉语音 + 暗色调 + 快速转场"），通过提示词模板库自动匹配参数，避免人工调试。
待补充