以下是关于通过分镜头生成 MG 动画的相关内容：
动态叙事动画生成器
方案效果：
通过 NAG 模块，用户能够轻松创建出具有叙事性和连贯性的动画视频，同时保持人物特征的一致性。这将大大提升 AnimateDiff 框架的创作能力和应用范围，为用户提供更加丰富和多样化的动画创作体验。
系统处理流程：
1. Prompt 解析器（Prompt Parser）：处理解析 Prompt，提取关键信息，如主要人物、场景、活动以及时间线索。
2. 分镜生成器（Storyboard Generator）：根据提取的信息生成分镜脚本，每个季节一个分镜，每个分镜包含具体的背景、人物动作和情感状态。例如春天公园里女性坐在画板前，夏天海滩上女性吃冰淇淋等。
3. 视频渲染引擎（Video Rendering Engine）：将分镜脚本转换为视频帧，并渲染成连贯的视频动画。使用 AnimateDiff 框架生成每一帧的图像，确保人物动作的连贯性和场景的平滑过渡，并对每个季节的场景应用不同的色调和光影效果。
模块设计：
1. Prompt 解析器（Prompt Parser）：
模块目的：准确解析用户的描述性 Prompt，提取关键信息。
模块功能：包括自然语言处理、实体和关系抽取、场景和动作映射。
技术实现：利用预训练的 NLP 模型，应用依存解析和实体识别技术，使用知识图谱和语义理解来确定实体之间的关系。
2. 分镜生成器（Storyboard Generator）：
模块目的：根据解析出的信息生成详细的分镜脚本，为视频生成提供蓝图。
模块功能：分镜脚本创建、时序和逻辑校验、风格和情感适配。
技术实现：使用脚本编写规则和模式识别技术，通过有限状态机或 Petri 网来管理和调整分镜的时序，集成风格迁移和情感分析工具。
3. 视频渲染引擎（Video Rendering Engine）
尾鳍 Vicky：AI 动画短片制作全流程《月夜行》森林篇
分镜头写作：
假如已有简单的故事梗概，1 分钟的视频大概需要 25 30 个镜头，需要写出 30 个镜头的分镜头脚本，并将其翻译成英文，放到 Dalle3 或者 Midjourney 中去进行文生图的工作。文生图的逻辑是要写清楚画面内容。
模板包括景别、风格、角色、环境、比例等。例如：Closeup macro shot,A white flower blooms,the sun shines on the white flower,in the forest，Makoto Shinkai style,Japanese anime style ar 235:100 。以下是最开始写的分镜内容（超级简化版本）作为参考，如 1. 主观，海边电闪雷鸣；2. 特写，树干被折断等。
2024-09-08