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expert-video 内部数字人口型视频工具。用百炼 Wan S2V 检测肖像、按原声生成、恢复任务、登记口型审查和合并同源分段。

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80%

Does it follow best practices?

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Adds up to 20 points to the overall score

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No findings from the security scan

Fix and improve this skill with Tessl

tessl review fix ./crews/content-producer/skills/expert-video/tools/avatar/SKILL.md
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按 expert-video 的 deck-talk Brief 与闸门执行。使用 WORKSPACE_ID + MODELSTUDIO_API_KEY(或 DASHSCOPE_API_KEY),不使用 Token Plan Key。声音优先用用户原录音;合成声音须获明确批准并沿用 awk-tts 音色档案。肖像与声音须有使用授权。

avatar generate --image /absolute/portrait.png --audio /absolute/narration.wav --output /absolute/render/presenter.mp4
avatar resume --job /absolute/render/presenter.avatar.json
avatar review --job /absolute/render/presenter.avatar.json --verdict pass --reviewer main --notes '已审看全段口型、人像和尾部'
video-producer deck-compose --mode avatar --avatar-job /absolute/render/presenter.avatar.json --base /absolute/base.mp4 --output /absolute/composed.mp4
  • generate 校验图片,调用 wan2.2-s2v-detect 的 check_pass,再用 wan2.2-s2v 创建异步任务。--resolution 480P|720P 默认480P;--timeout 1..3600 默认900秒。输出新视频及 .avatar.json,内部记录真实 provider/model。
  • 图片 JPEG/PNG/BMP/WebP,宽高均400–7000像素。音频 WAV/MP3,应为清晰人声,无BGM或环境噪声。脚本解码原声、提取指定时间窗,末尾默认追加0.75秒精确静音作为驱动余量;--tail 0..2 可调整。驱动音频含静音必须严格小于20秒、文件小于15MB。模型视频不足以覆盖完整原声时停止,不定帧、不循环、不变速、不自动重提。
  • 本地和 HTTP(S) 媒体均支持;临时上传按检测与生成模型分别执行,勿跨模型复用 URL。只在独立派生目录保存驱动 WAV,不修改原声。合成时丢弃模型自带音轨。
  • api_succeeded 仅表示服务端成功;timing_pass 表示视频覆盖原声音频且量化误差≤0.12秒;lip_sync_review_pass 必须由实际审片后通过 review 登记,并绑定当前音视频哈希。不得因时长通过自动填写口型通过。deck-compose 在人工审查前阻断新任务合成。
  • 先生成5–10秒样片,核验人物、嘴型、尾部和小窗裁切;按 GATE B 已批准范围再做全量。review 不代替 GATE B,也不等于批准新一轮模型调用。
  • 已有 job 用 resume,不再 generate。无 task_id 的 SUBMITTING 表示提交不确定,先查控制台;已确认失败也不自动重提。已下载且通过哈希校验的本地产物可恢复,不因远端任务过期而重复付费。旧 .liveportrait.json 仍由 avatar resume 兼容续查。

长音频分段与合并

每段均从同一条完整原声取窗口,避免累计 MP3 容器时长。--start、--duration 按解码 PCM 计时;按句边界选择窗口,原始说话时间不得裁掉。每段都要审片,再写一个有序 job 路径数组到工作区 manifest:

["segments/01.avatar.json", "segments/02.avatar.json"]
avatar generate --image /absolute/portrait.png --audio /absolute/locked.mp3 --start 0 --duration 5 --output /absolute/render/segments/01.mp4
avatar assemble --manifest /absolute/render/jobs.json --audio /absolute/locked.mp3 --output /absolute/render/presenter-all.mp4

assemble 校验每段API状态、时长、口型审查、原声哈希和逐窗PCM,要求从0开始无缝覆盖完整原声。仅重叠的驱动静音会被舍弃;不冻结或补造视频帧。输出汇总 .avatar.json,使用完整原声作最终音轨。对汇总视频审看全段及接缝后再 avatar review,之后交 deck-compose。

参考:检测、生成。

Repository

TeamWiseFlow/xiaobei

Path

crews/content-producer/skills/expert-video/tools/avatar/SKILL.md

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If you maintain this skill, you can claim it as your own. Once claimed, you can manage eval scenarios, bundle related skills, attach documentation or rules, and ensure cross-agent compatibility.