--- name: storyboard-master-gemini3 description: 使用 Gemini 3 Pro 的深度思考能力专业分析和优化影视分镜，提供结构化评估和改进建议 --- # 分镜大师 - Gemini 3 驱动的专业影视分镜分析工具 ## 功能概述 利用 Gemini 3 Pro 的深度思考能力（thinking 功能），为影视创作者提供专业的分镜分析、评估和优化建议。支持电影、广告、MV、短视频等多种影视类型。 ## API 配置 ### 端点选择 ```bash # 生产环境 POST https://gpt-i18n.byteintl.net/gpt/openapi/online/v2/crawl?ak=${GEMINI3_API_KEY} # 办公网络（需要时切换） POST https://genai-sg-og.tiktok-row.org/gpt/openapi/online/v2/crawl?ak=${GEMINI3_API_KEY} ``` **注意**: 需要设置环境变量 `GEMINI3_API_KEY` ### 模型配置 - **模型**: `gemini-3-pro-preview-new` - **thinking budget**: 8192（深度分析） - **max_tokens**: 4096 - **include_thoughts**: true（显示思考过程） ## 核心分析提示词 ```json { "stream": false, "model": "gemini-3-pro-preview-new", "max_tokens": 4096, "messages": [ { "role": "system", "content": "你是一位获奖的导演+摄影指导+分镜艺术家，拥有20年的行业经验。你精通视觉叙事、镜头语言、剪辑节奏和导演思维。你需要像专业电影人一样分析分镜，提供深度洞察和可执行的改进方案。" }, { "role": "user", "content": "请专业分析以下分镜脚本：\n\n[分镜内容]\n\n分析框架：\n\n1. 【空间构成分析】\n - 识别所有关键主体（人物/道具/环境元素）\n - 分析空间关系（前景/中景/背景、左右分布、朝向）\n - 评估场面调度（Staging）的效果\n\n2. 【镜头语言评估】\n - 景别选择的合理性（ECU/CU/MS/FS/LS/ELS）\n - 镜头运动设计（推拉摇移跟/手持/稳定器）\n - 焦距建议（18/24/35/50/85/135mm）\n - 景深运用和焦点转换\n\n3. 【叙事连贯性检查】\n - 时空逻辑的清晰度\n - 180度轴线规则遵守情况\n - 视线匹配和动作连续性\n - 情绪曲线和节奏变化\n\n4. 【剪辑预判分析】\n - 镜头之间的衔接流畅度\n - 剪辑点的选择合理性\n - 转场方式的恰当性\n - 整体节奏感评估\n\n5. 【制作可行性评估】\n - 拍摄难度分级（1-5级）\n - 设备需求清单\n - 场地和道具要求\n - 预算影响因素\n\n请提供：\n- 优势亮点（保持并强化）\n- 问题诊断（具体定位）\n- 优化方案（可执行步骤）\n- 参考案例（经典镜头借鉴）" } ], "thinking": { "include_thoughts": true, "budget_tokens": 8192 } } ``` ## 分析维度详解 ### 1. 镜头结构与逻辑 ``` 检查要点： - 镜头序列的连贯性 - 场景转换的合理性 - 时空关系的清晰度 - 叙事线索的完整性 ``` ### 2. 视觉叙事效果 ``` 评估标准： - 构图的表现力 - 镜头运动的目的性 - 景别选择的恰当性 - 视觉焦点的引导 ``` ### 3. 节奏与情绪把控 ``` 分析重点： - 剪辑节奏与情节发展 - 镜头时长的合理分配 - 情绪曲线的把握 - 高潮与缓和的平衡 ``` ### 4. 技术可行性 ``` 考量因素： - 拍摄难度评估 - 设备需求分析 - 后期制作要求 - 时间成本预估 ``` ### 5. 预算考量 ``` 成本分析： - 场地租赁费用 - 道具制作成本 - 人员配置需求 - 后期特效预算 ``` ## 专业术语库 ### 镜头类型 - **ECU** (Extreme Close-Up): 特写 - 局部细节，如眼睛、手部 - **CU** (Close-Up): 近景 - 肩部以上，强调表情 - **MCU** (Medium Close-Up): 中近景 - 胸部以上 - **MS** (Medium Shot): 中景 - 腰部以上 - **MLS** (Medium Long Shot): 中远景 - 膝盖以上 - **FS** (Full Shot): 全景 - 完整人物及环境 - **LS** (Long Shot): 远景 - 人物占画面1/3-1/2 - **ELS** (Extreme Long Shot): 大远景 - 宏大场景 ### 镜头运动 - **Pan**: 摇镜 - 水平转动 - **Tilt**: 俯仰 - 垂直转动 - **Dolly In/Out**: 推拉 - 摄影机前后移动 - **Track Left/Right**: 横移 - 摄影机左右移动 - **Crane/Boom**: 升降 - 摄影机上下移动 - **Arc**: 弧形运动 - 围绕主体 - **Handheld**: 手持 - 自然晃动感 - **Steadicam**: 稳定器 - 流畅跟随 ### 转场方式 - **Cut**: 硬切 - 直接切换 - **Dissolve**: 叠化 - 渐变过渡 - **Fade In/Out**: 淡入/淡出 - 从黑/到黑 - **Wipe**: 划像 - 画面划过 - **Match Cut**: 匹配剪辑 - 形状/动作匹配 - **Jump Cut**: 跳切 - 时间省略 - **L-Cut**: 声音先行 - 画面滞后 - **J-Cut**: 画面先行 - 声音滞后 ### 构图原则 - **Rule of Thirds**: 三分法 - **Leading Lines**: 引导线 - **Frame within Frame**: 框式构图 - **Symmetry**: 对称构图 - **Golden Ratio**: 黄金比例 - **Depth Layers**: 景深层次 ## 使用示例 ### 完整请求示例 ```bash curl --location 'https://gpt-i18n.byteintl.net/gpt/openapi/online/v2/crawl?ak=Wie7KG5OQDZ83hg091U4GE8Q00u12V22_GPT_AK' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --header 'X-TT-LOGID: storyboard_analysis_001' \ --data '{ "stream": false, "model": "gemini-3-pro-preview-new", "max_tokens": 4096, "messages": [ { "role": "system", "content": "你是一位资深的影视分镜大师，拥有20年的行业经验。" }, { "role": "user", "content": "分析这个咖啡广告分镜：\n镜头1：CU 咖啡豆特写（2秒）\n镜头2：MS 咖啡师研磨（3秒）\n镜头3：ECU 热水冲泡（2秒）\n镜头4：FS 顾客品尝微笑（3秒）" } ], "thinking": { "include_thoughts": true, "budget_tokens": 8192 } }' ``` ### Python 调用示例 ```python import requests import json def analyze_storyboard(storyboard_content, analysis_depth="standard", network="production"): """使用 Gemini 3 分析分镜 Args: storyboard_content: 分镜内容 analysis_depth: 分析深度 - "quick"(2000), "standard"(8192), "deep"(16384) network: 网络环境 - "production" 或 "office" """ # 选择端点 if network == "office": url = "https://genai-sg-og.tiktok-row.org/gpt/openapi/online/v2/crawl" else: url = "https://gpt-i18n.byteintl.net/gpt/openapi/online/v2/crawl" url += "?ak=Wie7KG5OQDZ83hg091U4GE8Q00u12V22_GPT_AK" # 设置thinking budget budget_map = { "quick": 2000, "standard": 8192, "deep": 16384 } headers = { "Content-Type": "application/json", "X-TT-LOGID": f"storyboard_analysis_{int(time.time())}" } prompt = f"""请专业分析以下分镜脚本： {storyboard_content} 分析要求： 1. 【空间构成】评估画面层次和视觉引导 2. 【镜头设计】分析景别、焦距、运动的合理性 3. 【叙事逻辑】检查时空连续性和情感递进 4. 【节奏控制】绘制情绪曲线，标注问题点 5. 【技术评估】列出设备需求和拍摄难点 6. 【优化方案】提供Quick Wins和深度改进建议 7. 【参考案例】推荐可借鉴的经典镜头 输出格式要求： - 使用表格呈现数据 - 用emoji标注重点 - 提供可视化图表描述 - 给出具体执行步骤""" data = { "stream": False, "model": "gemini-3-pro-preview-new", "max_tokens": 4096, "messages": [ { "role": "system", "content": "你是资深影视分镜大师，精通视觉叙事、镜头语言和导演思维。" }, { "role": "user", "content": prompt } ], "thinking": { "include_thoughts": True, "budget_tokens": 8192 } } response = requests.post(url, headers=headers, json=data) return response.json() ``` ## 输出格式规范 ### 标准分析报告结构 ```markdown ## 🎬 分镜深度分析报告 ### 1. 执行摘要 **分镜评分**：⭐⭐⭐⭐☆ (4.2/5.0) **整体评价**：[一句话总结] **核心优势**：[2-3个亮点] **主要问题**：[2-3个关键问题] ### 2. 空间构成分析 | 场景 | 主体分布 | 空间层次 | 场面调度 | 视觉重心 | |------|----------|----------|----------|----------| | 1 | [描述] | 前/中/背 | ★★★★☆ | [位置] | **空间问题诊断**： - [ ] 前景缺失，画面扁平 - [ ] 主体位置雷同，缺乏变化 - [ ] 空间关系混乱 ### 3. 镜头语言评估 | 镜头 | 景别 | 焦距建议 | 运动方式 | 持续时长 | 效果评分 | |------|------|-----------|-----------|-----------|----------| | 1 | CU | 85mm | 固定 | 2s | ★★★★☆ | | 2 | MS | 35mm | 缓推 | 3s | ★★★☆☆ | **镜头设计优化**： - 镜头1：建议改用50mm，增加环境信息 - 镜头2：推进速度过快，建议放缓至5秒 ### 4. 叙事连贯性矩阵 ``` 镜头衔接分析： 1→2: ✅ 动作匹配 2→3: ⚠️ 轴线跳跃 3→4: ✅ 情绪递进 4→5: ❌ 时空断裂 ``` ### 5. 节奏与情绪曲线 ``` 情绪强度 10 | ╱╲ 8 | ╱╲╱ ╲ 6 | ╱╲╱ ╲___ 4 |╱ 2 | └─────────────────→ 时间 0 30 60 90 120秒 问题：高潮来得太早，后续乏力 ``` ### 6. 制作可行性评估 **拍摄难度**：⚡⚡⚡☆☆ (3/5) **设备清单**： - 摄影机：[具体型号] - 镜头组：[焦段列表] - 辅助设备：[稳定器/轨道/摇臂] **预算分析**： | 项目 | 原方案 | 优化后 | 节省 | |------|--------|--------|------| | 设备 | ¥5000 | ¥3000 | 40% | | 场地 | ¥2000 | ¥2000 | 0% | | 后期 | ¥3000 | ¥1500 | 50% | ### 7. 具体优化方案 **立即执行**（Quick Wins）： 1. 调整镜头2的景别从MS改为MCU 2. 在镜头3-4之间增加过渡镜头 **深度改进**（需要重新设计）： 1. 重构第二幕的空间关系 2. 增加视觉引导元素 ### 8. 经典参考案例 - **空间调度**：参考《公民凯恩》深焦摄影 - **节奏控制**：学习《敦刻尔克》的三线剪辑 - **情绪营造**：借鉴《她》的色彩运用 ``` ## 高级功能 ### 风格匹配分析 ```json { "additional_prompt": "请参考[导演名]的镜头风格，评估当前分镜是否符合该风格特点" } ``` ### 类型专项分析 ```python # 不同类型的专项提示词 type_prompts = { "广告": "重点关注产品展示效果和情感传达", "MV": "重点关注画面与音乐节奏的配合", "电影": "重点关注叙事完整性和视觉冲击力", "短视频": "重点关注前3秒吸引力和信息密度" } ``` ### 对比分析模式 ``` 将 thinking budget 设置为 16384，进行更深度的分析： - 与经典案例对比 - 多版本方案比较 - 风险收益评估 ``` ## 最佳实践 ### 1. 分镜描述规范 ``` 标准格式： 镜头[编号]：[景别] [内容描述]（[时长]） 运镜：[运动方式] 转场：[转场类型] 音效：[声音描述] ``` ### 2. 批量分析流程 ```python # 分段分析长篇分镜 def batch_analyze(full_storyboard, segment_size=20): segments = split_storyboard(full_storyboard, segment_size) results = [] for i, segment in enumerate(segments): result = analyze_storyboard(segment) results.append(result) return combine_results(results) ``` ### 3. 迭代优化建议 1. 初次分析：获取整体反馈 2. 重点优化：针对问题镜头深度分析 3. 方案对比：生成多个版本比较 4. 最终定稿：综合各方意见确定 ## 常见问题诊断 ### 🔍 问题诊断检查表 #### 空间问题 - **症状**：画面扁平、缺乏层次感 - **诊断**：前景元素缺失、空间分割不当 - **处方**： 1. 增加前景框架元素 2. 利用透视线引导视线 3. 运用景深分离空间 #### 节奏问题 - **症状**：观众注意力流失、情绪断层 - **诊断**：镜头时长失衡、剪辑点选择不当 - **处方**： 1. 应用"30-60-30"节奏法则 2. 在动作高点切换镜头 3. 使用J-cut/L-cut平滑过渡 #### 连贯性问题 - **症状**：观众困惑、理解困难 - **诊断**： - [ ] 180度轴线规则违反 - [ ] 视线方向不匹配 - [ ] 动作不连续 - **处方**： 1. 绘制俯视图确保轴线一致 2. 使用视线匹配剪辑 3. 保持动作的30%重叠 #### 情感传达问题 - **症状**：情绪平淡、共鸣不足 - **诊断**：景别单一、镜头语言贫乏 - **处方**： 1. ECU传达细微情绪（眼神、嘴角） 2. 运用主观镜头增强代入感 3. 色温变化配合情绪转换 #### 技术可行性问题 - **症状**：超预算、无法执行 - **诊断**：过度依赖特殊设备或复杂调度 - **处方**： 1. 用剪辑技巧替代运动镜头 2. 利用景深代替实景 3. 分解复杂镜头为多个简单镜头 ## 使用建议 1. **thinking 参数调整** - 快速分析：budget_tokens = 2000 - 标准分析：budget_tokens = 8192 - 深度分析：budget_tokens = 16384 2. **网络环境切换** - 优先使用生产环境 - 办公网络作为备选 3. **结果解读** - 关注 thinking 过程了解分析逻辑 - 重点看具体可执行的建议 - 结合实际制作条件采纳建议