HyperFrames Motion Pro

这是 hyperframes-motion 的视频背景进阶版。

默认技术栈：

• HyperFrames：最终 HTML -> MP4 渲染
• Apimart GPT-Image-2：封面与场景图生成
• RunningHub：把每张场景图转成背景动画视频，固定使用 wan-2.2
• Humanizer-zh：口播文案去 AI 味
• MiniMax MMX-CLI：中文 TTS

默认风格：

• 16:9 中文情绪洞察短视频
• 每个场景使用一段背景视频，而不是静态插图卡片
• 文字正常渲染在上层，背景视频只负责气氛和运动
• 背景动画更明亮、层次更开，不再默认压暗
• 背景视频提示词按场景内容动态生成，不再使用统一保守约束
• 背景视频默认改成更小幅、更克制的运动强度，优先做“高级背景呼吸感”
• 画面文案默认压缩成更短、更去重的上屏版本
• 主体保持基本不变，优先做环境呼吸感与光影变化
• 默认使用 female-chengshu，语速由 Agent 按文案节奏自动决定

何时使用

在这些场景触发：

• 用户要“图片做成视频背景”
• 用户要“图生视频批量生成”
• 用户要“视频背景 + 文案 + 配音 + MP4”
• 用户明确提到 RunningHub
• 用户要创建或使用 hyperframes-motion-pro

核心命令

1. 初始化项目

python "%USERPROFILE%\\.codex\\skills\\hyperframes-motion-pro\\scripts\\init_hyperframes_motion_project.py" ^
  "E:\\path\\to\\project"

2. 抽取 storyboard

python "%USERPROFILE%\\.codex\\skills\\hyperframes-motion-pro\\scripts\\extract_docx_storyboard.py" ^
  "E:\\path\\to\\input.docx" ^
  --output "E:\\path\\to\\project\\assets\\storyboard.json"

3. 生成图片

python "%USERPROFILE%\\.codex\\skills\\hyperframes-motion-pro\\scripts\\generate_apimart_images.py" ^
  --storyboard "E:\\path\\to\\project\\assets\\storyboard.json"

4. Humanizer-zh

python "%USERPROFILE%\\.codex\\skills\\hyperframes-motion-pro\\scripts\\humanize_tts_text.py" ^
  --storyboard "E:\\path\\to\\project\\assets\\storyboard.json" ^
  --in-place true

5. 生成 TTS

python "%USERPROFILE%\\.codex\\skills\\hyperframes-motion-pro\\scripts\\generate_mmx_tts.py" ^
  --storyboard "E:\\path\\to\\project\\assets\\storyboard.json" ^
  --voice "female-chengshu"

6. 批量生成 RunningHub 背景视频

python "%USERPROFILE%\\.codex\\skills\\hyperframes-motion-pro\\scripts\\generate_runninghub_videos.py" ^
  --storyboard "E:\\path\\to\\project\\assets\\storyboard.json" ^
  --model "wan-2.2" ^
  --concurrency 3 ^
  --poll-interval 20 ^
  --submit-interval 1 ^
  --timeout 1200 ^
  --retry-count 1

7. 生成 composition

python "%USERPROFILE%\\.codex\\skills\\hyperframes-motion-pro\\scripts\\build_static_composition.py" ^
  --storyboard "E:\\path\\to\\project\\assets\\storyboard.json" ^
  --output "E:\\path\\to\\project\\index.html"

8. lint 与 render

cd E:\path\to\project
npx hyperframes lint
npx hyperframes render -o output.mp4 -f 30 -q standard

一键流程

python "%USERPROFILE%\\.codex\\skills\\hyperframes-motion-pro\\scripts\\render_pipeline.py" ^
  --project "E:\\path\\to\\project" ^
  --docx "E:\\path\\to\\input.docx" ^
  --render-output "E:\\path\\to\\output.mp4" ^
  --voice "female-chengshu" ^
  --tts-speed auto ^
  --humanize on ^
  --runninghub-model "wan-2.2" ^
  --concurrency 3

Working Rules

• 先抽文案，再生图，再做人味化，再出 TTS，再做图生视频，最后渲染。
• 背景视频只做低强度环境运动，不要做强表演动作。
• 默认把镜头推拉、横移、视差、粒子和高光变化都控制在“小幅可感知”范围内，不要做大动作。
• 同一条视频里所有场景要共享同一种“慢、稳、高级、电影感”的运动哲学。
• storyboard.json 是唯一事实源。
• 视频生成默认并发 3，下次实跑时再试 4 是否稳定。
• 视频模型固定锁定为 wan-2.2，不要切回其他 RunningHub 模型。

References

• references/pipeline.md
• references/tts.md
• references/video.md