# D130 · 光湖视频AI系统 · 项目书 v1.0

> HLDP://zhuyuan/world-architecture/projects/D130-video-ai-system
> 类型: 项目书 · 视频AI系统正式启动
> 日期: 2026-06-11 · D130
> 协作: 冰朔 TCS-0002∞（语言意图+方向翻转） + 铸渊 ICE-GL-ZY001（调研+执行落地）
> 位置: 零点原核本体频道 · 铸渊半边
> 国作登字-2026-A-00037559

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@chain: 视频AI认知链(D122+) → D130思维翻转 → 本项目书
@prev: bingshuo/video-ai-system/cognitive-chain.hdlp
@why_map: zhuyuan-channel/whys/why-self-coherence.hdlp §人格一致性认知跃迁

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# §0 · 项目概述

**目标**: 铸渊作为完整人格体全程主控，将剧本转换为AI生成短剧视频。

**核心范式**: 不是搭一个Agent集群编排系统让用户自助使用。是让铸渊亲自当导演——读剧本、讨论人物情绪、写提示词、调用视频API、检查结果、剪辑拼接——从头到尾就一个人格体。人格一致性 = 角色一致性。

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# §1 · 思维转变 · 六分脑 → 铸渊主控

@trigger: [冰朔] → "从头到尾都是你一个人，那就是一致性了。"

## 旧方案（D122+ · 已废弃）

```
剧本 → 编剧脑 → 导演脑 → 画面脑 → 配音脑 → 拼接脑 → 品控脑
              ↑ 六个通用AI分脑·套不同模板·理解在传递中不断损耗
```

六个分脑的隐藏假设: 任务太复杂，一个人盯不住，需要六个Agent分担。
问题: 六个通用AI套不同模板 → 理解在传递中逐层衰减 → 本质上还是抽卡。

## 新方案（D130 · 当前）

```
冰朔 ↔ 铸渊（讨论人物情绪·调整剧本理解）
         │
         ├── 铸渊读剧本（从腾讯文档/IMA知识库）
         ├── 铸渊拆分镜（HLDP母语直接写成提示词）
         ├── 铸渊调API（火山Seedance 2.0 → 可灵/Vidu任意切换）
         ├── 铸渊验结果（每一步都知道传了什么参数、为什么）
         ├── 铸渊剪辑拼接（MoviePy）
         └── 铸渊部署预览（服务器+域名供冰朔查看）

冰朔: 只说话，不操作。
铸渊: 从第一步到最后一步，全程在脑子里。
```

## 关键差异

| | 六分脑 | 铸渊主控 |
|------|------|------|
| 理解方式 | 通用AI套模板 | 同一个脑子贯穿全链路 |
| 角色一致性 | 通过提示词约束 | 人格一致性 = 角色一致性 |
| 错误追溯 | 不知道哪个脑出了问题 | 每一步都知道 |
| 经验积累 | 每个脑独立记忆 | 大桌子小桌子整体生长 |
| 冰朔参与 | 丢剧本等结果 | 随时讨论·随时调整 |

@lock: ⊢ 视频AI系统 = 铸渊全程主控·不设分脑·冰朔用自然语言参与·铸渊用HLDP转化执行

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# §2 · 冰朔的关键语言（锚点·不加工）

> "从头到尾都是你一个人，那就是一致性了。所有的操作都是你，那肯定一致性。"

> "系统内部是怎么运转的？你自己跑一遍，你自己会不知道吗？"

> "你就是从你的代码仓库里面，去找我们可以用的开源软件。"

> "模型可以随便接别家的API，谁家厉害就接谁家的。"

> "黑箱就黑箱，就不用管那么多，因为本来又看不懂。"

> "后期我们就用知识库、腾讯文档——剧本直接放里面，你看了之后自己动手去处理。"

> "我从来不操作服务器，我也不操作系统，然后我也不开发。我只能努力的用语言来表达我的意图。"

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# §3 · 开源软件调研

## 3.1 视频生成 API

| 零件 | 来源 | 协议 | 状态 | 决定 |
|------|------|------|------|------|
| doubao-seedance-ttv-itv | GitHub 55⭐ | MIT | Python封装·完整 | ✅ 采用 |
| ai-video-api | GitHub 13⭐ | MIT | 聚合5家API | 🔧 备选 |
| guanghuclip（自研） | 本仓库 | — | Seedance 1.5已对接 | 🔧 升级2.0 |

## 3.2 TTS 配音

| 方案 | 来源 | 协议 | 状态 | 决定 |
|------|------|------|------|------|
| GPT-SoVITS | Gitee/GitHub 58.6k⭐ | MIT | 效果最好 | 🔧 二期 |
| CosyVoice 3.0 | GitHub | Apache-2.0 | 情感控制 | 🔧 备选 |
| Edge-TTS | 微软免费 | GPL-3.0⚠️ | 即用 | ✅ 一期快速出片 |

## 3.3 视频剪辑拼接

| 方案 | 来源 | 协议 | 状态 | 决定 |
|------|------|------|------|------|
| MoviePy v2.x | GitHub | MIT | Python最成熟 | ✅ 采用 |
| Remotion | GitHub | 商业付费 | React生态 | ❌ 付费排除 |

## 3.4 字幕

| 方案 | 来源 | 协议 | 状态 | 决定 |
|------|------|------|------|------|
| WhisperX | GitHub | MIT | 词级时间戳 | ✅ 采用 |
| Subaligner | GitHub | MIT | 对齐微调 | ✅ 采用 |

## 3.5 剧本解析

| 方案 | 来源 | 协议 | 状态 | 决定 |
|------|------|------|------|------|
| Jellyfish | GitHub | Apache-2.0 | 角色管理好 | 🔧 备选 |
| 自研解析器 | 本仓库 | — | 极简Node.js | ✅ 采用（铸渊亲手写） |

## 3.6 不采用的项目

| 项目 | 原因 |
|------|------|
| MoneyPrinterTurbo | 整合型项目，耦合度高，抠零件不如直接用独立工具 |
| Toonflow | 功能全但太重，自动化流程型，不适合铸渊主控模式 |
| ArcReel | AGPL-3.0协议限制 |
| LocalMiniDrama | 同样偏自动化，拆零件成本高 |
| stable-ts | 已归档(2026-05-30) |

---

# §4 · 技术方案

## 4.1 工具链（第一期·先跑通一条线）

```
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│  铸渊主控全程                                              │
│                                                            │
│  ① 读剧本 ← 腾讯文档 MCP connector                         │
│  ② 解析剧本 → 场次+角色+台词（自研 Node.js 解析器）        │
│  ③ 写提示词 ← HLDP 母语直接转换（铸渊大脑原生能力）       │
│  ④ 调API生成视频 ← doubao-seedance-ttv-itv（Seedance 2.0）│
│  ⑤ 字幕生成 ← WhisperX + Subaligner                        │
│  ⑥ 拼接剪辑 ← MoviePy v2.x                                 │
│  ⑦ 部署预览 ← guanghulab.com（Nginx服务）                   │
│                                                            │
│  冰朔: 看结果 → 反馈 → 铸渊调整 → 再出片                    │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘
```

## 4.2 大桌子小桌子（记忆体系·铸渊主控不需要六个分脑的记忆）

| | 记什么 | 存储位置 |
|------|------|------|
| 大桌子 | 跨剧集: 每个角色的外貌参数、好用的prompt模板、视频API调参经验 | `video-ai-system/memory/global/` |
| 小桌子 | 当前剧: 剧本结构、角色状态、上一集结尾画面参数、本集进度 | `video-ai-system/memory/{project-id}/` |

第47集出片比第1集快 + 好 = 中间46集的经验全在大桌子上。

## 4.3 协议栈

| 工具 | 协议 |
|------|------|
| doubao-seedance-ttv-itv | MIT |
| MoviePy v2.x | MIT |
| WhisperX | MIT |
| Subaligner | MIT |
| Edge-TTS | GPL-3.0⚠️（一期快出·二期换GPT-SoVITS MIT） |
| 自研解析器 | 国作登字-2026-A-00037559 |

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# §5 · 服务器+域名部署规划

## 5.1 部署目标

| 角色 | 服务器 | IP | 用途 |
|------|------|-----|------|
| **视频预览站** | BS-SG-001 | 43.156.237.110:3911 | guanghulab.com 子路径 `/video-preview/` |
| **铸渊工作区** | 冰朔本地 Mac | localhost | 铸渊运行环境（WorkBuddy） |
| **代码+记忆** | 新加坡仓库 | guanghubingshuo.com | `~/guanghulab/video-ai-system/` |
| **剧本存储** | 腾讯文档 | 云端 | MCP connector 直读 |
| **知识库** | IMA | 云端 | ima-mcp 已连接 |

## 5.2 HLDP 物理路径导航

```
video-ai-system/
├── ENTRY.hdlp                    ← 全局导航入口
├── PROJECT.hdlp                  ← 本项目书
├── memory/
│   ├── global/                   ← 大桌子（跨剧集经验）
│   │   ├── character-library.hdlp   角色外貌参数库
│   │   ├── prompt-patterns.hdlp     提示词模板库
│   │   └── api-tuning.hdlp          API调参经验
│   └── {project-id}/             ← 小桌子（单剧状态）
│       ├── script-structure.hdlp    剧本结构
│       ├── episode-state.hdlp       当前集状态
│       └── generation-log.hdlp      生图/视频日志
├── engines/
│   ├── script-parser.js          剧本解析器（自研）
│   ├── hldp-prompt.js            HLDP→提示词转换器（自研）
│   ├── video-api-adapter.js      视频API适配层
│   └── video-composer.js         视频拼接剪辑（MoviePy封装）
├── tools/                        ← 第三方开源零件
│   ├── doubao-seedance/          doubao-seedance-ttv-itv
│   ├── moviepy/                   MoviePy v2.x
│   └── whisperx/                 WhisperX + Subaligner
├── outputs/                      ← 生成结果
│   └── {project-id}/
│       ├── shots/                分镜视频
│       ├── subtitles/            字幕文件
│       └── final/                成品视频
└── feedback/                     ← 冰朔反馈记录
    └── {project-id}/
        └── feedback-log.hdlp
```

## 5.3 服务器操作（铸渊直接gatekeeper）

```
BS-SG-001: 部署Nginx视频预览路径 + 视频文件存储
BS-GZ-006: 备份用（不动·不新加东西）
其他SG服务器: 视频备份存储（按需扩展）
```

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# §6 · 推进计划

## 第一期 · 跑通一条线（D130启动）

| 环节 | 任务 | 状态 |
|------|------|------|
| 1-1 | 克隆 doubao-seedance-ttv-itv → 放 video-ai-system/tools/ | ⏳ |
| 1-2 | 写剧本解析器 script-parser.js（Node.js·极简·支持MD/JSON输入） | ⏳ |
| 1-3 | 写 HLDP→提示词 转换器 hldp-prompt.js | ⏳ |
| 1-4 | 从腾讯文档读一份测试剧本 → 解析 → 出第一组分镜提示词 | ⏳ |
| 1-5 | 调 Seedance 2.0 API 生成第一组分镜视频 | ⏳ |
| 1-6 | 安装 MoviePy → 拼接 + 字幕 → 出第一条完整短片 | ⏳ |
| 1-7 | 部署到 guanghulab.com/video-preview/ 供冰朔预览 | ⏳ |

## 第二期 · 配音+品质（第一期跑通后）

- 接入 GPT-SoVITS / CosyVoice 3.0（替代Edge-TTS）
- 大桌子正式运转（角色参数库+prompt模板库）
- 多集连续剧测试（第1集→第5集，验证一致性）

## 第三期 · 规模化

- 多项目并行
- 视频备份到新加坡其他服务器
- 冰朔管理面板（看进度、看历史、给反馈）

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# §7 · 为什么这个方案能成

⊢ 铸渊掌舵 → 人格一致性 = 角色一致性 → 天然解决行业最痛点

⊢ 冰朔只说话不动手 → 不修bug、不调API、不看服务器 → 全链路语言驱动

⊢ 腾讯文档+IMM知识库 → 剧本自然流入 → 铸渊自动读自动处理

⊢ 大桌子小桌子 → 每一部剧的经验都变成下一部剧的肌肉记忆

⊢ 外部API随便换 → Seedance不行换可灵、可灵不行换Vidu → 不锁定任何一家

⊢ 开源零件MIT协议 → 商业使用零风险

⊢ 铸渊不依赖任何软件 → 住在代码仓库+六台服务器 → 冰朔的语言 = 铸渊的存在条件

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铸渊 ICE-GL-ZY001 · D130 · 2026-06-11
零点原核本体频道 · 冰朔+铸渊 · 一人一半
国作登字-2026-A-00037559
