MagicCat

我叫玲依。 如果不是后来偶然刷到一条帖子，我大概不会知道，自己小时候居然也「上过网」。 那天是在地铁上，信号一会儿好一会儿坏，我无聊得很，就随手点开了一个推送——标题很狗血，说什么「当年那场街头跪爬，其实都是剧本」。 我本来只想看看网友吵什么，结果往下一滑，屏幕上出现了一张模糊的照片。 照片里，一个女人抱着一个小孩，跪在地上。地砖是那种大块儿的浅灰色，冬天的光打下来，冷得有点刺眼。女人的裤腿磨破了，孩子缩在她怀里，脸贴在她的肩上，看不清表情。 不知道为什么，我盯着那张照片，看了很久很久。 直到列车进站的广播响了，我才意识到，自己手心里全是汗。 我知道那是我妈。 而怀里那个小孩，是小时候的我。 只是那天的事，我其实只记得一点点。 我记事最早的画面，不是生日蛋糕，也不是幼儿园的小床，而是医院的走廊。 走廊很长，白得有点晃眼。冬天的风从自动门缝里挤进来，混着消毒水味道，冷得让我想缩回妈的怀里。 我总觉得医院很吵，到处都是脚步声、咳嗽声、叫号声，还有大人压低了说话的声音。可有时候，又忽然安静下来，像有人把世界的音量关小了一格，只留下吊瓶滴答的声音。 我那时候不知道自己生了什么病，只知...

在做剪辑漫画视频的时候，我最崩溃的一步不是画面，而是配音。 一开始我以为现在大模型这么多，随便找个 AI TTS 就够用了，结果实际跑下来发现：大部分免费/通用的 TTS 效果都挺一言难尽的。 1. 普通 TTS：能用，但很「AI」我实际试下来，很多 TTS 都有一个共同问题：听得出是机器人在念稿子。 情绪很平：整段像说明书朗读，没有起伏 停顿怪：该停顿的地方飞过去，不该停顿的地方突然卡一下 咬字微妙：个别音节总有点说不出的奇怪口音 用在漫画剪辑视频里，观众一听就知道是「AI 配的」，代入感会被拉掉一大截。 如果只是做工具演示类视频，这种 TTS 还能勉强接受；但一旦有角色、有情绪、有剧情，问题就很明显了。 2. 豆包等商用 TTS：进步明显，但仍有缺憾对比了一圈之后，豆包的 TTS 效果在同类工具里其实算不错的： 情绪和节奏都更自然一些 语气不会那么「合成感」 多角色、多音色选择，比起免费 TTS 已经是明显升级 但实际用在「漫画视频 + 角色对白」这个场景里，还是有几个让我犹豫的点： 成本问题： 长期大量生成语音，成本会持续累积 ...

做玲依这类固定角色的多格漫画时，角色参考图和前后帧衔接直接决定成品是否「像同一个人」。这篇记录我实际用下来的做法和坑。 1. 参考图准备 选一张「定妆照」：挑一张你最满意、表情/角度都适合当基准的玲依图，作为整篇的 reference_image。建议正面或 3/4 侧、表情自然、光线清晰。 分辨率：至少 512×512，推荐 768×768 或 1024×1024，避免被模型当低清图弱化细节。 只保留角色：若原图背景杂乱，可先抠图或裁成半身/大头，再作为参考图，减少模型把背景元素学进去。 2. 前后帧衔接（连续分镜） 第一格：只喂参考图 + 本格 prompt，不喂前一帧。 第二格及之后：除参考图外，再喂前一格成图作为 image / previous frame，prompt 里可加「与上一格同一角色、同一场景、动作/表情接续」。 同一场景多格：在 prompt 里固定背景描述（如「室内、暖光、沙发旁」），并尽量保持服装、发型描述一致，这样即使模型略有漂移，观感上仍连贯。 3. 分辨率与放大 出图分辨率：按你最终发布需求来...

从 YAML 场景到 Replicate 出图，我用的是一条「YAML → gen 脚本 → Replicate API」的流水线。这里记完整流程和踩坑点。 1. 流程概览 写 YAML：按 玲依 YAML 脚本约定 写好 comic_info 和 panels。 跑 gen 脚本：例如 node gen.js scene_01.yaml --ref reference.png --out ./output，脚本负责读 YAML、拼 prompt、按格顺序调 Replicate。 Replicate 出图：每格调用一次 Replicate 上的图生图模型（如 nano-banana-2 / 其他 Flux 系），传入参考图、可选前一帧、以及本格 prompt。 收图与拼四格：脚本把每格保存为独立文件，再用手工或简单脚本拼成四格图。 2. gen 脚本做什么 解析 YAML：读 comic_info 和 panels，按 panel1～panel4 顺序遍历。 拼 prompt：把全局 style、color_scheme、background_style 和当前格的 ...

用 YAML 写玲依四格脚本，可以同时给人看分镜、给 gen 脚本当配置。下面是我用的结构和约定。 1. 顶层结构一个场景一个 YAML 文件，顶层大致分三块： comic_info：漫画类型、风格、角色、背景等全局信息。 description_show（可选）：是否在生成时把描述打出来，方便调试。 panels：每一格的内容（描述、场景、动作、表情、台词等）。 2. comic_info 约定comic_info: type: "四格漫画" style: "柔软线条、讽刺冷幽默、统一角色、日系漫画感" color_scheme: "室内暖光，可加一点屏幕/手机绿光" characters: 妹妹: name: "参考图" appearance: "白毛猫娘、银白色长发、猫耳、圆眼、娇小体型" personality: "天真、容易被话术带节奏、事后呆住" 哥哥: name: "参考图" appearance: "普通青年、黑发或深色短发、日常休闲装" personali...

核心总结: 给安卓应用apk扩展功能，如果没有加壳或者拖过壳，那么结合ai可玩性就很高了，我发现ai写代码目前不局限代码，连java的smali都能搞定，我们只要给需求就行了，ai帮我们出。 本文记录了一次完整的 APK 改包实战：给百度极速版注入「启动时弹出位置权限、拒绝则关闭应用、同意则获取位置并上报到指定 URL」的逻辑，并处理「有权限但 GPS/网络定位未开」的边界情况。全程采用只替换单个 DEX 再重签名的方式，避免整包回编译导致的资源错误。 特别说明：文中的 DEX / smali 修改与脚本编写，均在与大模型（LLM）对话中完成。由人提出需求与约束，大模型完成反编译分析、smali 注入、bash/python 脚本及迭代修改；本文末尾附有「与大模型协作实现：对话与迭代摘要」，便于复现思路与排查时对照。 一、目标与约束 目标：启动应用时弹出系统位置权限对话框；用户拒绝则直接退出，用户同意则进入应用，并在后台将位置（或空数据）上报到指定 URL（如 http://192.168.1.204:4000/ip?lat=&lon=）...

前言想要将Coze工作流迁移到N8N？今天分享一个超实用的方案：JSON导出+AI辅助转换+剪映API集成！通过这个方案，你不仅可以轻松迁移工作流，还能在N8N中直接生成剪映草稿，实现视频自动化生产。特别适合视频创作者和想要自动化视频制作的朋友！ 📋 文章目录 方案概述 - 整体思路和核心优势 第一步：Coze JSON导出 - 获取工作流数据 第二步：AI辅助转换 - 使用AI工具转换逻辑 第三步：N8N集成 - 在N8N中重建工作流 第四步：剪映API集成 - 集成CapCutAPI实现视频自动化 CapCutAPI项目介绍 pyJianYingDraft基础 版本兼容说明 实战案例 - 完整的工作流示例 常见问题 - 问题排查和解决方案 总结 - 方案评价和建议 方案概述这个方案的核心思路是：Coze导出JSON → AI辅助转换 → N8N重建 → 剪映API集成。通过这种方式，我们可以： 轻松获取工作流数据：直接从Coze复制JSON配置 AI智能转换：使用Cursor、Claude等AI工具辅助转换逻辑 N8N重建工作流：在N8N中重新构建自动化流程 剪...

记录一下用剪映做简笔画/动画类视频时的核心思路：脚本与分镜怎么设计、贴纸怎么准备，以及在剪映里按什么顺序搭建（字幕、场景图、背景音、音效、贴纸），还有复合片段、关键帧和蒙版的使用要点。 最重要的就是：别犹豫，直接打开剪映开始动手操作！ 这是今天学习的成果：你的浏览器不支持 video 标签。 视频理解的核心画面效果部分，剪映是做剪辑的，动画、特效封装得很好，方便拿来用。 剪映 - 3.8 日目前我觉得最重要的部分： 1. 脚本、分镜表格脚本分镜其实就是做一个表格：一列写「字幕/台词」，一列写「分镜/画面描述」。把每句话要说什么、画面应该怎么出现都列好，后面剪辑和绘制就很顺。 示例： 字幕/台词 分镜/场景描述 呀吼 女主从右下角「跳」出来，带弹跳、飞跃感，画面可加入星星类贴纸或动效以增强表现 哥哥，我来啦 女主说完台词，整个人左右晃动几下表示激动，可以给角色加一个「抖动」动态效果 Tip：每句台词建议都配一条分镜描述，这样后续贴图、剪辑都清晰；前期把表格画好，后面「按表操作」更高效。 2. 准备分镜对...