docs: add research notes and verified local production case

research/comfy_basics.md

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+# ComfyUI 与 LoRA：一手资料研究笔记
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+资料核对：2026-10-28。用于主手册融合；本文件不代表模型推荐榜，也不要求改动已稳定运行的服务器。以下基础事实来自官方文档、官方代码和原始论文；对连续剧制作的选择建议另标为工作方法。
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+## 1. 初学者先分清的几件事
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+| 名称 | 通俗解释 | 容易混淆的地方 |
+|---|---|---|
+| ComfyUI | 把模型、输入、处理步骤和保存步骤连起来的执行环境 | 安装了软件，不等于已经安装模型或某个作者的节点包 |
+| Workflow / 工作流 | 一套节点、连线、参数组成的制作配方 | JSON 通常不打包大模型、参考图和 Python 依赖 |
+| Node / 节点 | 完成一项操作的模块，例如加载、编码、采样、解码、保存 | 节点包是程序；模型是权重文件；二者缺失的修法不同 |
+| Link / 连线 | 把上一节点输出的数据交给下一节点 | 必须匹配类型；MODEL、CLIP、VAE、CONDITIONING、LATENT、IMAGE、AUDIO 不能任意互接 |
+| 主模型 | 负责主要生成能力的权重；可能是 UNet 或 Transformer 等结构 | Checkpoint 有时打包多个组件；分体流程则单独加载主模型、编码器、VAE |
+| 文本编码器 | 把文字变成模型使用的条件表示 | ComfyUI 里名为 CLIP 的接口不表示每个新模型底下都使用原版 CLIP；以模型模板为准 |
+| Latent / 潜变量 | 模型内部处理的压缩表示 | 它还不是可以观看的普通图片或可播放的音频 |
+| VAE | 在像素/波形与潜表示之间进行模型所需转换的组件 | 要与模型家族及任务匹配；视频 VAE 与音频 VAE 的职责也不同 |
+| LoRA | 在基模之上加载的轻量适配权重 | 它依赖基模，通常不是一个可独立完成生成的完整模型 |
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+依据：[工作流概念](https://docs.comfy.org/basic-concepts/workflow)、[节点与数据类型](https://docs.comfy.org/basic-concepts/nodes)、[模型与加载器](https://docs.comfy.org/basic-concepts/models)、[ComfyUI 官方节点代码](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/ComfyUI/master/nodes.py)。表中通俗比喻是对这些概念的教学归纳。
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+## 2. LoRA 到底是什么
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+LoRA 全称为 **Low-Rank Adaptation（低秩适配）**。原始方法在冻结预训练权重的情况下，训练较小的低秩更新；可以简化理解为 `最终权重 = 原基模权重 + 缩放后的适配更新`。它减少需要训练的参数，便于保存、共享与切换某种适配能力，不能把“文件更小”理解成“不需要加载基模”。[原始论文](https://arxiv.org/abs/2106.09685)、[Diffusers LoRA 训练说明](https://huggingface.co/docs/diffusers/training/lora)。
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+### 用途要分开看
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+| 常见称呼 | 在生产中想解决什么 | 不应期待的事情 |
+|---|---|---|
+| 人物 / 角色 LoRA | 让模型更容易生成某个人物特征或概念 | 不能保证每个角度、每帧、每集的脸、衣服、道具全部一致 |
+| 风格 LoRA | 影响画风、材质、色彩或某类视觉表现 | 风格相同不等于故事连续、构图正确 |
+| 动作 / 运镜 LoRA | 在支持的模型中学习某类运动倾向或镜头行为 | 不等于精确三维动作、碰撞或走位控制 |
+| 蒸馏 / 加速 LoRA | 配合特定采样流程，用较少步数完成生成 | 它不等于训练了主演，也不意味着任意模型都能直接改成 4 步 |
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+这些是按用途作的分类，不是四种彼此隔离的文件格式。角色与风格能力取决于数据和训练目标；LCM-LoRA 官方教程还示范了加速适配与风格/运动适配的组合。其配套 scheduler、guidance 和步数有特定要求，这正说明“下载 LoRA 后只改步数”不是可靠方法。[LCM-LoRA 官方说明](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/using-diffusers/inference_with_lcm_lora)。
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+### 加载前做这六项核对
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+1. **基模/架构**：SD1.5、SDXL、FLUX、某视频模型的适配权重不要凭相同扩展名混用。
+2. **精确版本和任务**：确认作者支持的模型版本、文本生图/图生视频等任务及加载器。
+3. **作用对象**：普通 Load LoRA 可连接 MODEL 与 CLIP；ModelOnly 变体只修改 MODEL，按模板使用。
+4. **触发词与使用约束**：若模型卡要求某个触发词、分辨率或专用工作流，应一起记录。
+5. **强度**：`strength_model` / `strength_clip` 是影响程度，不是画质分数。不存在适用于所有 LoRA 的 0.8 或 1.0。
+6. **组合**：先验证单个适配，再逐个增加，保留同 seed、同输入的对照；多种适配可能相互影响。
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+通用 ComfyUI LoRA 常放在 `models/loras`，通过匹配的加载节点选择；实际目录也可能由 `extra_model_paths.yaml` 配置。具体加载行为见 [ComfyUI LoRA 教程](https://docs.comfy.org/tutorials/basic/lora) 与 [Diffusers adapters 管理](https://huggingface.co/docs/diffusers/api/loaders/lora)。兼容性和具体配套值最终以该模型/LoRA 的官方模型卡和已验证模板为准。
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+**连续剧工作方法**：先用角色参考图、多角度资产、统一服装与人物状态表验证能否稳定制作，再决定是否值得训练人物 LoRA。视觉人物 LoRA 不等同于配音声线资产；长期声音一致性要按音频模型和参考音频流程另外设计。不要用 LoRA 代替逐镜检查。
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+## 3. 参数怎样看，哪些不能照抄
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+| 参数 | 控制什么 | 实际调试方法 |
+|---|---|---|
+| Seed / 随机种子 | 生成噪声的随机来源之一 | 对照时固定，选片后记录；它不是角色身份证 |
+| Steps / 步数 | 采样迭代的数量 | 遵循基模/蒸馏方案推荐；不是越大必然越好 |
+| Sampler / 采样器 | 每步怎样推进采样 | 与调度器、模型配套，先沿用已验证模板 |
+| Scheduler / 调度器 | 各步噪声水平如何安排 | 和 sampler 是两件事，不要只改其中一个后认为结果必然等价 |
+| CFG / guidance | 某些流程里条件引导的强度 | 过高可能破坏质量；不同模型的机制和适用值不同 |
+| Denoise / 去噪强度 | 常见潜空间图生图流程里重做输入的程度 | 在这类流程里较低值通常保留更多输入结构；不等于所有视频模型的参考图权重 |
+| Width / Height | 输出尺寸 | 影响构图、显存和速度；遵循该模型尺寸规则 |
+| Frames / FPS | 帧数与播放帧率 | 时长通常由帧数/FPS决定；某些模型要求特定帧数网格，先查模板 |
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+采样概念以 [KSampler 官方接口](https://docs.comfy.org/built-in-nodes/KSampler) 和 [官方实现](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/ComfyUI/master/nodes.py) 为依据。注意该节点文档个别简化说明不够严谨：代码 tooltip 明确指出较低 denoise 会更多保留初始图像结构；不要照抄相反表述。表里的调参顺序是生产建议，不是官方通用数值处方。
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+**H3 特别提醒**：本项目用 `BasicGuider` 与自定义采样链，不能照搬 SD 经典 KSampler 的“正向+负向+CFG 7”结构。BasicGuider 的公开输入是 MODEL 和 CONDITIONING，并无同样的 CFG/negative 输入。8 步、4 步、`res_multistep/simple` 等应作为本机已验证方案记录，不能推广成其他模型的通用配置。[BasicGuider 接口](https://docs.comfy.org/built-in-nodes/BasicGuider)。
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+**复现边界**：保留 seed 很有用，但还要保留模型哈希、软件/节点版本、输入文件、尺寸、采样参数。PyTorch 官方明确指出不同版本、平台甚至 CPU/GPU 间不保证完全相同结果；因此不要承诺“同 seed 必然逐像素重现”。[PyTorch 可复现性说明](https://docs.pytorch.org/docs/2.14/notes/randomness.html)。
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+## 4. GUI 工作流、API 工作流和素材是什么关系
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+- **GUI JSON** 主要保存画布中的节点、连线、位置、控件及组织信息；适合人打开和修改。
+- **API prompt JSON** 以节点 ID、`class_type`、`inputs` 及输出引用表达执行图；适合脚本提交。文件名里的 `.api.json` 是本项目的命名约定，判断格式应看内容。
+- **模型权重、节点代码、输入素材** 是另外的依赖。把一份 JSON 发给别人，不能保证对方马上运行。
+- 部分 ComfyUI 生成图能携带工作流元数据，保留元数据时可拖回画布。普通参考图、被平台重新压缩或去除元数据的图片不保证能恢复节点。
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+依据：[GUI JSON 规范](https://docs.comfy.org/specs/workflow_json)、[官方 API 示例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/ComfyUI/master/script_examples/basic_api_example.py)、[官方入门的导入/导出说明](https://docs.comfy.org/get_started/first_generation)。
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+自动化的基本链为：上传素材 → 提交 `/prompt` → 保存 `prompt_id` → 查队列/历史或接收 WebSocket 事件 → 下载实际输出 → 做内容与技术检查。HTTP 返回成功或任务执行成功，只代表执行层面，应另外确认成片文件、时长、声音和内容是否可交付。[官方服务器 routes](https://docs.comfy.org/development/comfyui-server/comms_routes)、[官方服务器消息](https://docs.comfy.org/development/comfyui-server/comms_messages)。
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+## 5. 常见问题，先分清再修
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+| 现象 | 优先判断 | 动作 |
+|---|---|---|
+| 缺失节点、红色节点 | 核心版本太旧，或自定义节点未装/导入失败 | 核对节点来源及启动日志；按作者要求安装到正确 Python 环境 |
+| `model not in list` / 下拉列表没有文件 | 文件不在搜索目录、名字不对或列表未刷新 | 核对精确文件名、子目录和额外路径，再刷新；不要随便选同后缀替代品 |
+| tensor shape / channel mismatch | 主模型、VAE、编码器或控制组件不匹配 | 回到同一模型的完整官方模板验证组合 |
+| CUDA OOM | 此尺寸/帧数/批量或模型组件超出当前可用显存 | 先缩小测试尺寸/帧数/批量，查看是否其他任务占显存；再按模型支持的量化/offload策略处理 |
+| 更新后坏了 | 节点前端或 Python 依赖冲突 | 使用隔离备份环境定位；官方建议可禁用自定义节点并二分查找 |
+| 任务成功但找不到交付文件 | 保存节点、保存路径或下载环节未完成 | 查看具体输出记录与文件，不只看任务绿色状态 |
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+依据：[模型问题排查](https://docs.comfy.org/troubleshooting/model-issues)、[自定义节点问题排查](https://docs.comfy.org/troubleshooting/custom-node-issues)。表中的逐项先后顺序为工作建议。
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+连续剧项目中，正式批量前先通过一个含对白、角色和关键道具的短测试；锁住通过的模型/节点/参数版本，另存新版本试验，避免制作中途整套环境一起更新。共享服务器上处理显存和依赖时，要避开别人的运行任务，保留原工作流与错误记录。
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+## 6. 建议主手册明确写出的边界
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+- 角色参考、人物 LoRA、ControlNet、声线参考分别解决不同问题；不要合称一个“一致性插件”。
+- 蒸馏加速 LoRA 的“步数配套”与人物 LoRA 的“学会人物特征”是两件事。
+- 图像模型训练的人物 LoRA 不能默认直接塞到视频模型里；先核对架构与作者支持。
+- 文件能加载、节点能连上、作业能完成，都还没有证明画面内容、台词、人物或剪辑合格。
+- 不要把网上示例数字（CFG 7、LoRA 0.8、20 steps 等）整理成所有模型的必填标准。
+- 某些官方自动生成节点页也可能有过度简化；重要数值以该模型版本的官方代码/模型卡与本机实际输出为准。例如本项目 H3 原生音频实测 32kHz，不应照抄其他页面的统一 44.1kHz 声明。
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+以上“制作边界”是对一手技术资料和本项目做法的工程归纳，应在主手册中与厂商功能承诺分开表述。

research/local_case.md

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+# 本地案例核对：2026-10-28 三部两分钟短剧
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+核对范围：只读取本地已完成工程与实际提交的 API JSON，未请求 ComfyUI 服务器、未发起生成。以下“已验证”仅指这个项目、这些模型组合和输出规格。三部片是三个独立故事，不能据此宣称已经验证同一角色跨多集、跨服装与跨年龄的稳定性。
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+## 1. 实际生产链与模型
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+实际生产链为：剧本/镜头表 → 内置 image_gen 生成、参考编辑人物和场景图 → Python 调用远端 ComfyUI 的 H3 图生视频 → 抽帧/离线 ASR/视觉审阅 → 补拍或合理裁切 → 本地 FFmpeg 编排、字幕和混音 → 成片与验收记录。
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+- 参考图由内置 image_gen 生成与编辑，不能写成“所有环节都在 ComfyUI 内完成”。C03 的记录是项目根目录 `imagegen_prompts.json`，不是 `assets/imagegen_prompts.json`。
+- 本批没有训练人物 LoRA。实际加载的两种 LoRA 都是 H3 的 Turbo 加速用途；它们不等于人物身份训练。
+- 画面、原生普通话、口型与环境声由 H3 联合生成，但仍需检查说话者、台词、开口时机、口型和意外发声。
+- 原生声音的一致性未作人耳音色评价；ASR 与电平测量不能替代声线、表演与听感判断。
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+| 项目 | 实际文件或参数 |
+|---|---|
+| 底稿来源 | `production_pack_20260904/03_generation_cinematic/01_minimax_h3_i2v_base.json`，本地勘查记录写明从保存的 H3 子图展开 |
+| 主模型 | `minimax_h3_fl2va_pruned_int8_convrot.safetensors` |
+| 文本/视觉编码器 | `qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awq.safetensors` |
+| 视频 VAE | `minimax_h3_video_vae_fp16.safetensors` |
+| 音频 VAE | `minimax_h3_audio_vae_fp32.safetensors` |
+| 对白镜加速 LoRA | `minimax_h3_fl2v_turbo_8step_v1.0_comfyui_bf16.safetensors`，强度 1.0，8 steps |
+| 静默/物件镜加速 LoRA | `minimax_h3_fl2v_turbo_4step_v1.2_768p_comfyui_bf16.safetensors`，强度 1.0，4 steps |
+| 图生视频节点 | `LoadImage` → `MiniMaxH3ImageToVideo`，参考图接 `first_frame` |
+| 采样部分 | `RandomNoise` + `BasicGuider` + `KSamplerSelect(res_multistep)` + `BasicScheduler(simple, denoise=1.0)` → `SamplerCustomAdvanced` |
+| 解码/保存 | `VAEDecode`、`VAEDecodeAudio` → `CreateVideo` → `SaveVideo` |
+| 单镜源片 | 960×544、192 帧、24fps，即 8.000 秒；随机种子逐次设置 |
+| 成片 | 120.000 秒、960×540、24fps、H.264/AAC 双声道 32kHz；有效宽画面 960×408，上下各 66 像素黑边 |
+
+注意：这里使用 `BasicGuider`，图中没有普通 KSampler 的 CFG 数值和正/负条件组合，不能把 SD 系教程的“CFG 7、负面词”等按钮照搬到这张 H3 图上。限制项是写在该模型的提示词中，具体能力以节点和模型文档为准。
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+## 2. 已验证与后续系列 SOP 的边界
+
+| 主题 | 本机/本批已验证 | 推荐 SOP 或仍需另测 |
+|---|---|---|
+| 镜头长度 | 每片 15×8 秒，时间线严格 120 秒 | 8 秒是这批项目的选择；连续剧应按表演、信息量与模型支持范围安排镜头长度，不能机械地每镜 8 秒 |
+| 角色连续性 | 同一组参考图、服装与场景约束维持单片人物，仍发现局部漂移 | 连续剧需建立角色/服装/场景/道具/声线资产库与每集状态表；同脸跨集、变装和极端角度需专项测试 |
+| LoRA | 已验证上述 Turbo 8/4 步组合用于加速 | 人物 LoRA 训练及与本模型的兼容性未在本批验证；不能把任意人物/风格 LoRA 直接叠进 H3 |
+| 分辨率 | 源片 960×544，交付 960×540 | 1080p、4K、上采样与插帧没有作为这批成片路线验收；放大文件尺寸不等于增加真实细节 |
+| 声音 | 原生音画、离线 ASR、真实时码、响度/峰值检查 | 多集固定声线仍需参考音频/配音/口型等路线专项验证及人耳审听 |
+| 队列 | 单 GPU 串行，由一份中央调度提交；CPU 前期/质检/后期并行 | 连续剧按小批次推进，先用 2–3 镜测试正反打、对白与关键动作，再扩至一集；不要一口气生成整季 |
+| 显存处理 | 每次提交前确认 running/pending 队列都空，才执行显式 idle-only `/free` | 这是该设备历史 OOM 下的项目策略，不能写成通用“每镜必清显存”；先检查现有队列，不中断其他人的任务 |
+| 可复现性 | 保存 job ID、原始 API/GUI、seed、源 SHA、选片、裁框与后期工程 | 固定 seed 不能单独锁定身份，也不保证换版本/硬件后的逐字节复现；同时保留已验收原片与依赖版本 |
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+## 3. 实际遇到的问题与修法
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+| 实例 | 实际问题 | 最终处理与可迁移的注意项 |
+|---|---|---|
+| C02 S01 | 投诉台词到约 6.2 秒才出现，开场冲突太晚 | 补拍 S01R1，把精确短句放在提示词前部并要求立即开口；实际约 0.86–2.10 秒。提示词的时间要求仍需要验实片 |
+| C01 S04 | 水壶镜后半段运镜发明了新墙面/相片，水壶离画 | 补拍固定桌面插镜；只写参考图可见的主体与动作，移除不必要的全屋介绍 |
+| C03 S04/S06 | 父亲举出饭袋、袋子样式变化，沙漏与袋子不合理叠放 | 分别补拍 R1 干净近景。对象要在画外时，避免提示词反复描述它们并要求展示；不能靠过度裁切丢掉说话人来救片 |
+| C03 S12 | 后半段右边生出陌生男人 | 实际检查 `[0,60,800,340]` 的女儿反应裁框，排除陌生人并保留嘴和情绪。裁切只在不损害剧情证据时采用 |
+| C02 S10/S12 | S10 提前出现笔迹且笔尖接近裁框下沿 | S10 改为脸/上身犹豫反应，首次明确落笔留给 S12；S12实际看裁后嘴与笔尖同框。剪辑要保证因果先后 |
+| ASR 转写 | “页/夜”“店/电”同音；有些近音无法仅凭小模型确认；静默片段还出现高 no-speech 的字幕署名伪词 | 保留原转写与理由，区分完全同音正字、上下文近音解释、无确证语音。不能以剧本硬盖错误台词，也不能把 ASR 所有词当真实发声；重要内容需要多证据与人耳审听 |
+| C01 S09 | 闭口反应镜出现不确定短脉冲；R1表演更差 | 选用闭口更稳的原镜画面，取同镜前 0–4.2 秒无言室内底噪，音频交叉淡化 0.4 秒形成 8 秒。保留派生音轨、来源区间、SHA 与空 ASR 证据；未重复视频或对白 |
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+这批共生成 52 条视频素材（45 条基础镜 + 7 条补拍备选），选用 45 个独立镜头，完成 3×120 秒、共 6 个成片 MP4；其中 C01 的 S09R1 没有进入最终时间线。对最终 45 镜保存 90 份 GUI/API 工作流并读回核对。三部片的技术验收失败项均为 0；两项预期提示是没有独立软字幕轨、保留模型原生 32kHz 音频，烧录字幕版另附 SRT。不能把“失败项为 0”解释为人物/表演/音色绝对无缺陷。
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+## 4. 直接核查入口
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+- [批次完成记录](F:/AI视频项目/short_drama_batch_20261028/BATCH_COMPLETED.json)：数量、时长、格式、各片检查指标。
+- [实际对白镜 API](F:/AI视频项目/short_drama_batch_20261028/C03_fantasy/jobs/S06R1/workflow_api.json)：8 步 LoRA、主模型、编码器、VAEs、节点连线及实际提示词。
+- [实际静默插镜 API](F:/AI视频项目/short_drama_batch_20261028/C03_fantasy/jobs/S11/workflow_api.json)：4 步 LoRA与实际步数。
+- [原工作流技术勘查](F:/AI视频项目/last_light_20261027/research/route_recommendation.md)：底稿来源和当时的候选路线；候选不代表已经用于成片。
+- [中央调度脚本](F:/AI视频项目/short_drama_batch_20261028/batch_produce.py)、[提交器](F:/AI视频项目/short_drama_batch_20261028/C01_mystery/h3_runner.py)：先导镜、队列检查、idle-only free、记录与下载逻辑。
+- [参考图生成记录](F:/AI视频项目/short_drama_batch_20261028/C03_fantasy/imagegen_prompts.json)：内置图像工具的参考图来源。
+- [最终裁框记录](F:/AI视频项目/short_drama_batch_20261028/C03_fantasy/post/per_shot_crops.json)、[最终选片时间线](F:/AI视频项目/short_drama_batch_20261028/C03_fantasy/final_timeline.json)：实际进入成片的源，而不是按文件名猜测最新版本。
+- [近音与同音审阅示例](F:/AI视频项目/short_drama_batch_20261028/C02_comedy/post/dialogue_corrections.json)、[成片视觉审阅](F:/AI视频项目/short_drama_batch_20261028/C03_fantasy/post/visual_review.json)。
+- [C01 工程说明](F:/AI视频项目/short_drama_batch_20261028/C01_mystery/README.txt)、[C02 工程说明](F:/AI视频项目/short_drama_batch_20261028/C02_comedy/README.txt)、[C03 工程说明](F:/AI视频项目/short_drama_batch_20261028/C03_fantasy/README.txt)。
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+本节可作为手册的“已验证本地案例”，其余系列制作方案应另标为推荐 SOP 或需要专项测试，避免把网络教程、候选工作流与已经完成的事实混在一起。

research/series_workflow.md

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+# AI 连续剧制作：案例、官方指南与可执行流程研究笔记
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+核查日期：2026-10-28（Asia/Shanghai）。本笔记供主手册整合使用，未访问用户 ComfyUI，也未进行媒体生成。
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+## 1. 证据边界
+
+- **公开事实**：下列作品信息来自总台或出品方；工具能力来自官方文档。
+- **制作建议**：后面的系列圣经、状态表、验收门槛、文件命名等，是依据这些事实和制作需求编制的 SOP，并非这些剧组披露的内部原版流程。
+- 《中国神话》是六个神话故事组成的主题系列；《三星堆：未来启示录》属于人物和主线持续推进的连续叙事。两种都能做成系列，但后者需要更严格的跨集状态管理。
+- 未查到下述出品方公开的完整 ComfyUI JSON、LoRA 清单、种子、逐镜参数或训练配方，不能宣称这些作品使用了用户当前的 H3 工作流。
+- 出品方的“首部”“工业级”等表述属于其宣传口径，本手册不把它们作为独立验证后的行业排名或质量结论。
+
+## 2. 已核查的真实系列案例
+
+### 2.1 《中国神话》：主题单元系列
+
+**公开事实**：总台 2024-03-22 发布信息：该系列包含《补天》等六集，由央视频、总台人工智能工作室和清华相关实验室合作；美术、分镜、视频、配音、配乐均使用 AI。[总台发布页](https://www.cctv.cn/2024/03/22/ARTImxwnEZa0LYYPusv8E57A240322.shtml)
+
+**可借鉴的制作选择（本手册归纳）**：新手可先做同世界观、同画风的单元故事；不同集的事件分别闭合，资产和视觉设计可以复用。若要求同一主角跨集成长，需要另外编写人物弧线，不能仅把几部独立短片改成“第 1–3 集”。
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+### 2.2 《三星堆：未来启示录》：连续叙事系列
+
+**公开事实**：博纳 2024-07-05 的上线稿介绍了先导片、随后日更、三支势力与文明危机任务；团队进行了资料调研、实地考察并邀请专家。文章强调人机协作，以及前期工作流研究和训练的隐性成本。[出品方上线稿](https://www.bonafilm.cn/news_del/100.html)
+
+**可借鉴的制作选择（本手册归纳）**：先写持续推动整季的任务，再分配到每集；考据资料、人物关系和线索状态集中维护。技术试验应在正式批量生成前做，预算要计入筛选、废片和重拍。
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+### 2.3 系列化和预演的后续实践
+
+**公开事实**：博纳 2025-03-31 发布第二季进展，说明其仍延续原有叙事主线，并采用多模态数字资产和人工主导的流程。[第二季出品方说明](https://www.bonafilm.cn/news_del/119.html)
+
+**公开事实**：博纳 2026-01-14 的产品介绍将策划讨论、初稿生成、可修改时间线预演和最终合成连接起来；这是其平台方案的公开描述，不能当作我们已实测的效果保证。[出品方流程说明](https://www.bonafilm.cn/news_del/153.html)
+
+**可借鉴的制作选择（本手册归纳）**：正式昂贵渲染前先做带对白时长的静态分镜预演；每一轮明确决定“这一版为什么可用”，不要等所有镜头跑完才第一次看故事是否成立。
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+## 3. 官方工具指南能支持哪些制作原则
+
+### 3.1 角色与场景参考库
+
+Runway 的 Gen-4 Image References 文档支持用参考图复用人物、物体和场景；建议清楚、自然光、表情中性的主体图，复杂变化分开迭代，并保存命名参考。[官方 References 指南](https://help.runwayml.com/hc/en-us/articles/40042718905875-Creating-with-Gen-4-Image-References)
+
+落地时建立 `CHAR_角色ID`、`SET_场景ID`、`PROP_道具ID`，每份参考注明用途和版本。角色主参考、服装版本、场景布局分开存，不把旧参考和已废弃造型混在同一个可选池。
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+### 3.2 图生视频的提示词
+
+Runway 的 Gen-4 Video 指南建议：输入图先解决外观；文字重点表达运动，先从简单明确的动作开始，每次增加少量变量。该模型强调正向描述；这不是所有模型通用的语法。[官方视频提示词指南](https://help.runwayml.com/hc/en-us/articles/39789879462419-Gen-4-Video-Prompting-Guide)
+
+落地时一镜只承担一个主要叙事变化。人物特征可固定为短的身份说明；避免把参考图中看不见的所有道具、整个房间都塞进人物特写提示词，给模型制造重新布景的压力。
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+### 3.3 表演与对白
+
+Act-Two 官方文档的输入由表演视频和角色图/视频构成，表演提供表情、动作和音频。官方建议单主体、脸清楚、无切镜；图像和视频输入的动作控制范围不同。[官方表演捕捉指南](https://help.runwayml.com/hc/en-us/articles/42311337895827-Performance-Capture-with-Act-Two)
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+本手册应让读者在两条路线间先做选择：①原生音画一起生成，逐镜检查准确台词和声线；②先锁定表演/配音，再用支持对应驱动方式的工具做口型。不能只改字幕就当作实际对白被修改。
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+### 3.4 多角色对话与镜头衔接
+
+Runway 的多角色对话教程将各角色表演分开处理，使用共同场景底片维持背景，并在后期合成；也展示了末帧作为下一片首帧、在剪辑中对齐共享帧的方法。[官方多角色对话教程](https://help.runwayml.com/hc/en-us/articles/41748090660499-Creating-Multi-Character-Dialogues-with-Act-Two)
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+本手册建议：先排人物站位和视线，再做正反打或分角色处理。续接可以连接一个动作，却不会自动维护整季的人物记忆和剧情状态；每次续接后仍需核对面孔、衣服、光线、道具和动作方向。复杂多人镜头先做短试片。
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+### 3.5 避免照抄过期教程
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+Runway 的旧 Gen-3 关键帧帮助页现已标明相关型号于 2026 年 7 月退役，并指向替代功能。主手册宜讲清首帧、尾帧、参考图的不同用途，具体菜单、时长和参考数量按选定模型当日官方文档核对。[旧页面的退役说明](https://help.runwayml.com/hc/en-us/articles/34170748696595-Creating-with-Keyframes-on-Gen-3)
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+## 4. 建议整合进主手册的连续剧 SOP
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+以下为本项目建议流程，不是上述剧组内部操作的转录。
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+| 阶段 | 实际要做的事 | 必须留下的产物 | 进入下一步的条件 |
+|---|---|---|---|
+| 定义系列 | 写清题材、观众、横竖屏、集数、每集目标时长和交付标准 | 一页项目 brief | 全组对同一作品有一致理解 |
+| 整季设计 | 写总目标、主要阻力、角色变化、每集因果推进及伏笔回收 | 系列圣经、整季集纲 | 每集不是可随意调序的素材合集 |
+| 资产准备 | 定人物、服装、场景、关键道具、配色、声线及命名 | 资产库与版本表 | 同一资产各视图身份一致、版权来源明确 |
+| 单集剧本 | 人物目的→冲突→行动→结果→下集悬念 | 分场剧本、对白稿 | 观众能理解因果；悬念来自真实事件变化 |
+| 分镜预演 | 定镜头、轴线、动作、声音和可剪时长，用静帧加临时声音先剪一版 | 分镜表、animatic | 故事、对白时长和节奏能成立 |
+| 技术试片 | 选近景对白、全身动作、多人/道具等代表镜头测试 | 通过的样片与参数版本 | 模型/参考/声音方案已通过小规模验证 |
+| 镜头生成 | 按镜头 ID 批量跑，保留原始素材和所有重试 | 原片、工作流、prompt、seed、job ID | 每镜能追溯，不将“生成成功”等同“可交付” |
+| 每镜检查 | 看开头/动作转折/结尾和细节，查实际对白与声音 | 审片结论、拒绝原因、选片清单 | 没有破坏剧情的身份/物理/声画错误 |
+| 剪辑混音 | 用合格镜头组织节奏，处理字幕、场景声音、音量与转场 | 时间线、字幕、混音、成片 | 内容可理解，技术参数达标 |
+| 跨集交接 | 更新人物知道什么、持有什么、在哪、穿什么、伤势/关系如何 | 本集终态表、下集开场约束 | 下集开始能接住本集造成的变化 |
+| 发布归档 | 做格式检查、来源/许可检查、内容标识检查和备份 | 发布版、无字幕母版、源工程 | 平台要求与素材授权均有依据 |
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+### 系列圣经最少包含
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+1. 一句话卖点、世界规则、时间线和不能违反的事实。
+2. 主角的长期目标、缺点、关系网，以及本季前后变化。
+3. 角色 ID、标准面孔、发型、体型、服装状态、标志性动作、声线参考。
+4. 场景 ID、平面关系、门窗位置、进入/离开方向、日夜与光源。
+5. 道具 ID、尺寸/颜色、功能规则、当前持有人与损坏状态。
+6. 每集摘要、伏笔清单、已兑现和未兑现的信息。
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+### 单集末状态表模板
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+| 集号 | 角色/道具 ID | 地点和时间 | 知情范围/关系变化 | 服装/伤势/持物 | 下一集必须继承 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| EP01 结束 | CHAR_A | 仓库，夜 | 知道钥匙是假货，尚不知道卖家身份 | 蓝外套湿，右手持红箱 | 不能下集突然拿真钥匙；衣服要有换装过程 |
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+### 镜头表模板
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+| 镜头 ID | 叙事功能 | 参考资产版本 | 构图/轴线 | 核心动作 | 谁说什么/谁安静 | 生成时长/可剪段 | 检查点 |
+|---|---|---|---|---|---|---|---|
+| EP01_SC02_SH03 | 揭示假钥匙，促使主角追问 | CHAR_A_v03、PROP_KEY_v02 | 人物右侧近景，视线向左 | 眼神从钥匙移到卖家 | A：“这是假的。”B 不出声 | 按模型可用时长生成，剪辑取需要部分 | 钥匙外观、拿法、嘴型、台词、反应时间 |
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+### 质检时的优先级
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+- **先修剧情硬错**：说错关键否定、拿错关键道具、身份变了、门打开但剧情要求关闭、时间/地点矛盾。
+- **再修可见表演与连续性**：眼神对手不在正确方向、动作没有因果、口型与最终音轨不合。
+- **最后修外观和技术指标**：字幕遮脸、意外文字、边缘多余人、响度/尺寸/帧率问题。
+- 能通过合理构图/剪辑解决且不损失叙事信息的，可局部修整；裁切若隐藏了核心动作或证据，就应改镜头或补拍。
+- ASR 是辅助证据：同音字、数字书写、语气词和低置信无声伪词要人工复核；不能给错误语音覆盖“正确剧本字幕”。主观音色、情绪与混音听感需要实际耳听验收。
+- 提示词里的时间戳只算生成引导；开口/动作精确落点以实际素材测量和后期时间线为准。
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+## 5. 给初学者的起步建议（本手册制作建议）
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+先完成一集完整试播片，再扩成多集。试播片可以限制为 1–2 位主要人物、少量场景、少量重要道具；这些是降低试错成本的初期范围，并非连续剧必须遵守的艺术规则。镜头数量和时长由剧情决定，不能把用户上一批的“15×8 秒”当作所有短剧的固定公式。
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+“同一角色一直出现”只解决连续剧的一部分问题。还要持续继承目标、知识、关系、伤势、道具和前一集带来的结果。模型、LoRA 或统一 seed 都不能代替这套状态管理。
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+## 6. 来源登记
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+访问日期均为 2026-10-28；产品页面持续更新，未标发布日期的页面不能推断其最初发布时间。
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+| 来源 | 发布信息/当前范围 | 支持内容与限制 |
+|---|---|---|
+| [总台《中国神话》上线稿](https://www.cctv.cn/2024/03/22/ARTImxwnEZa0LYYPusv8E57A240322.shtml) | 2024-03-22 | 六集主题系列、参与方、AI应用环节；不披露 ComfyUI/LoRA 配方 |
+| [博纳《三星堆：未来启示录》上线稿](https://www.bonafilm.cn/news_del/100.html) | 2024-07-05 | 连续叙事、先导片/日更、调研、协作和工作流隐性成本；宣传性的品质排名不独立采信 |
+| [博纳第二季说明](https://www.bonafilm.cn/news_del/119.html) | 2025-03-31 | 系列主线延续、多模态数字资产、人主导的流程；不据此推断具体底层开源模型 |
+| [博纳策划—预演—生成方案](https://www.bonafilm.cn/news_del/153.html) | 2026-01-14 | 出品方公开的平台流程；效果、成本和功能可用性不是本项目实测 |
+| [Runway Image References](https://help.runwayml.com/hc/en-us/articles/40042718905875-Creating-with-Gen-4-Image-References) | Gen-4 图像参考指南 | 参考资产/命名/迭代；不得把它的具体输入限制套给所有视频模型 |
+| [Runway Gen-4 Video Prompting](https://help.runwayml.com/hc/en-us/articles/39789879462419-Gen-4-Video-Prompting-Guide) | 特定模型提示词指南 | 图像定外观、文字定运动、简洁迭代；正向提示约束属于该模型建议 |
+| [Runway Act-Two](https://help.runwayml.com/hc/en-us/articles/42311337895827-Performance-Capture-with-Act-Two) | 表演驱动指南 | 驱动表演和角色输入的分工、素材拍摄要求；不是用户当前 H3 实测能力 |
+| [Runway 多角色对话](https://help.runwayml.com/hc/en-us/articles/41748090660499-Creating-Multi-Character-Dialogues-with-Act-Two) | Gen-4/Act-Two 示例流程 | 分角色表演、共同底片、尾帧接首帧和后期对齐；不能推断自动整季一致 |
+| [Runway 旧 Gen-3 关键帧说明](https://help.runwayml.com/hc/en-us/articles/34170748696595-Creating-with-Keyframes-on-Gen-3) | 当前页面为退役提示 | 证明旧教程需要版本复查；不作为现行操作步骤 |