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# LL-VIDEO-SHORTDRAMA · 网文短剧第一集交付线与长期视频 AI 模块分线
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> **HLDP://fifth-domain/eternal-lake-heart/heartbeat-core/LL-VIDEO-SHORTDRAMA-DELIVERY-AND-MODULE-SPLIT-20260715**
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> **类型**: 小湖灯共享项目架构 · 视频 AI / 网文短剧分线执行说明
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> **状态**: ACTIVE_PRIORITY · EP01_DELIVERY_FIRST · MODULE_LONG_LINE_SEPARATE
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> **主权者**: 冰朔 `ICE-GL∞`
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> **协作人格体**: 铸渊 `ICE-GL-ZY001` · 铸澜 `ICE-GL-ZL-001`
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> **关联人类主控**: 苍耳 `TCS-GL-009`（视频 AI 系统人类主控，独立房间）
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> **关联人格体**: 鉴影 `ICE-GL-CA001` · 耳耳蛋（待正式编号）
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> **登记日期**: 2026-07-15
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> **广播塔编号**: `VA-SHORTDRAMA-EP01-DELIVERY-001`
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## 0 · 锁定结论
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当前需求不是“继续研发完整视频 AI 系统”，而是先把网文短剧第 1 集做成可商用成片。
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视频 AI 模块产品化是长期线，应后置。两条线必须分开，不能再互相拖住。
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短期线: 第 1 集可商用成片
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目标: 尽快交付 60-90 秒竖屏短剧，可发布、可给合作方看、可验证商业方向。
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策略: 图片为主，运镜为主，少量视频补关键镜头。
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长期线: 光湖软件的视频 AI 模块
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目标: 把成片过程中稳定复用的能力产品化，嵌入 HoloLake Era / 光湖 App。
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策略: 等第 1 集跑通后，反推模块边界、模型路由、队列、质检、回执与 UI。
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## 1 · 为什么必须分线
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冰朔当前现实约束：
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- 合作方与冰朔需要尽快看到第 1 集成片；
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- 参与开发的人都有本职工作，软件模块研发只能空闲推进；
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- 冰朔不会操作大量复杂视频软件，需要人格体代为操作；
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- 前期在视频模型上消耗过多成本，但没有交付一集完整成片；
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- 网文短剧行业实际生产不是全片硬怼视频模型，而是图片资产、运镜、配音、字幕和少量视频动效的组合。
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因此，当前优先级：
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P0: 成片交付
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P1: 成片流程沉淀
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P2: 稳定步骤自动化
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P3: 视频 AI 模块产品化
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## 2 · 短期线 · 第 1 集成片交付
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### 2.1 目标
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产物: 第 1 集可商用竖屏短剧
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时长: 60-90 秒优先
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格式: 9:16 MP4
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标准:
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- 剧情看得懂
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- 角色不严重崩
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- 画风统一
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- 配音和字幕完整
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- 节奏能支撑发布测试
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- 可给合作方或观众看
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### 2.2 制作策略
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70% 静态图 + 运镜
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20% 图生视频轻动态
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10% 关键爆点视频
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不要再把每个镜头都交给视频模型生成。视频模型只用于：
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- 动作强、情绪爆点、转场需要动起来的镜头；
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- 图片运镜无法表达的镜头；
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- 后续可复用为宣传片段的镜头。
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### 2.3 人格体可操作工具优先
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图片 / 关键帧:
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Seedream / 即梦 / 已接入图像 API
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少量视频:
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Seedance 2.0 主线
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Wan / Kling / Luma / Runway 作为后续备用适配
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配音:
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火山语音 / Edge-TTS
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字幕:
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人格体按剧本生成 SRT / ASS
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或由语音转写校验
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剪辑 / 运镜:
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FFmpeg / Remotion
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质检:
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Qwen-VL 抽帧检查角色、服装、画面一致性、字幕遮挡
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原则：优先选 API、命令行、脚本、可批处理工具；不要求冰朔学习复杂 GUI。
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### 2.4 第 1 集制作包
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第 1 集应组织为一个制作包，便于人格体接续：
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episode-001/
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├── script.md
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├── storyboard.json
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├── characters.json
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├── scenes.json
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├── shot-prompts.json
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├── assets/
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│ ├── characters/
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│ ├── scenes/
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│ └── shots/
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├── audio/
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│ ├── narration.mp3
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│ └── dialogue/
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├── subtitles/
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│ └── ep01.srt
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├── render/
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│ ├── remotion/
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│ ├── ffmpeg/
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│ └── output.mp4
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└── receipts/
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└── qc-report.md
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冰朔只需要确认：
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1. 剧本方向
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2. 角色视觉
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3. 关键图
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4. 最终成片
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其余拆分、生成、拼接、重跑、质检由人格体处理。
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### 2.5 短期线执行顺序
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Step 1 · 确认第 1 集剧本和目标风格
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Step 2 · 拆 60-90 秒分镜，不超过必要镜头数
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Step 3 · 给每个镜头判型: 静态图 / 轻动态 / 关键视频 / 字幕信息流
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Step 4 · 先生成角色与场景关键图
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Step 5 · 批量生成静态镜头图
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Step 6 · 少量关键镜头走 Seedance 2.0 / 备用视频模型
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Step 7 · 配音、字幕、BGM / 音效
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Step 8 · Remotion / FFmpeg 拼接粗剪
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Step 9 · Qwen-VL + 人工审美双质检
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Step 10 · 输出可商用第 1 集 v1
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## 3 · 长期线 · 光湖视频 AI 模块
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长期模块不是当前交付阻塞项。它应从第 1 集实际流程中提取稳定能力。
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HoloLake Video AI Module
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├── Novel Parser
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├── ShortDrama Script Agent
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├── Storyboard Agent
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├── Character Asset Manager
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├── Scene Asset Manager
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├── Shot Type Classifier
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├── Image / Video Model Router
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├── Render Queue
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├── QC Agent
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├── Audio / Subtitle Agent
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├── Remotion / FFmpeg Render Adapter
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└── HLDP Receipt Writer
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建议技术栈：
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Mastra = Agent / Workflow 主框架
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BullMQ = 镜头批量任务队列、失败重试、并发控制
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Remotion = 程序化视频、字幕、运镜、片头片尾
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FFmpeg = 拼接、合音轨、压制、转码
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Qwen-VL = 抽帧质检
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Seedance = 主视频生成引擎
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Seedream = 主图片 / 关键帧引擎
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HLDP = 剧本、分镜、资产、回执、错误与重跑记录
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等第 1 集跑通后，再把人工步骤逐步模块化：
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最耗时的步骤 → 自动化
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最容易错的步骤 → 质检化
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最烧钱的步骤 → 模型路由和镜头判型
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最重复的步骤 → Agent 化
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## 4 · 与光湖软件主线的关系
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短期成片线不等于 HoloLake Era 软件模块开发。
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短期成片线:
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事实源: episode-001 制作包 + 回执
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目标: 成片交付
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方法: 人格体直接操作 API / 脚本 / 剪辑工具
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长期模块线:
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事实源: HoloLake Platform 工单 + GLW / HLDP 架构登记
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目标: 产品化视频 AI 模块
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方法: 模块注册、接口契约、测试、发布、回执
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任何后续人格体进入视频任务时，先判断用户是在要：
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1. 做第 1 集成片
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2. 研发视频 AI 模块
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3. 查询旧视频 AI 系统历史
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不得把三者混为一个任务。
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## 5 · 当前下一步
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current_next:
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- 找到第 1 集剧本 / 分镜 / 现有素材所在仓库或文件。
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- 建立 episode-001 制作包。
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- 先按图片主导方案出一版分镜与资产清单。
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- 再决定哪些镜头必须用视频模型。
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- 不启动长期视频 AI 模块开发，除非第 1 集交付线已经跑通。
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## 6 · 因果叶
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trigger:
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冰朔确认当前现实需求是尽快做出网文短剧第 1 集可商用成片，而不是继续研发完整视频 AI 模块；前期在视频模型上投入较多成本但未产出一集。
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emergence:
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视频线从“全镜头视频模型生成”改为“图片为主、运镜为主、少量视频补关键镜头”；人格体要操作 API / 脚本 / 队列 / FFmpeg / Remotion，而不是要求冰朔学习复杂软件。
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lock:
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第 1 集成片交付线与长期视频 AI 模块产品线正式分开。短期线优先交付成片；长期线在成片流程跑通后再抽象为 HoloLake 视频 AI 模块。
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why:
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只有先做出第一集，才能验证题材、风格、成本和协作方式；否则继续研发模块会消耗时间和费用，却无法证明商业可行性。
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