ai-content-pipeline

belt CLI スキルをインストール： npx skills add belt-sh/cli

AI コンテンツパイプライン

inference.sh CLI を使って、複数のステップから成るコンテンツ作成パイプラインを構築します。

クイックスタート

inference.sh CLI（belt）が必要です。インストール手順

belt login

# Simple pipeline: Generate image -> Animate to video
belt app run falai/flux-dev --input '{"prompt": "portrait of a woman smiling"}' > image.json
belt app run falai/wan-2-5-i2v --input '{"image": "<url-from-previous>", "prompt": "slow camera push-in"}'

パイプラインのパターン

パターン 1：画像 -> 動画 -> 音声

[FLUX Image] -> [Wan 2.5 Video] -> [Foley Sound]

パターン 2：スクリプト -> 音声 -> アバター

[LLM Script] -> [Kokoro TTS] -> [OmniHuman Avatar]

パターン 3：リサーチ -> コンテンツ -> 配信

[Tavily Search] -> [Claude Summary] -> [FLUX Visual] -> [Twitter Post]

完全なワークフロー

YouTube ショートのパイプライン

トピックをもとに、短尺動画を作成します。

# 1. Generate script with Claude
belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
  "prompt": "Write a 30-second script about the future of AI. Make it engaging and conversational. Just the script, no stage directions."
}' > script.json

# 2. Generate voiceover with Kokoro
belt app run falai/kokoro-tts --input '{
  "prompt": "<script-text>",
  "voice": "af_sarah"
}' > voice.json

# 3. Generate background image with FLUX
belt app run falai/flux-dev --input '{
  "prompt": "Futuristic city skyline at sunset, cyberpunk aesthetic, 4K wallpaper"
}' > background.json

# 4. Animate image to video with Wan
belt app run falai/wan-2-5-i2v --input '{
  "image": "<background-url>",
  "prompt": "slow camera pan across cityscape, subtle movement"
}' > video.json

# 5. Add captions (manually or with another tool)

# 6. Merge video with audio
belt app run infsh/video-audio-merger --input '{
  "video_file": "<video-url>",
  "audio_file": "<voice-url>"
}'

トーキングヘッド動画のパイプライン

コンテンツを紹介する AI アバターを作成します。

# 1. Write the script
belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
  "prompt": "Write a 1-minute explainer script about quantum computing for beginners."
}' > script.json

# 2. Generate speech
belt app run falai/kokoro-tts --input '{
  "prompt": "<script>",
  "voice": "am_michael"
}' > speech.json

# 3. Generate or use a portrait image
belt app run falai/flux-dev --input '{
  "prompt": "Professional headshot of a friendly tech presenter, neutral background, looking at camera"
}' > portrait.json

# 4. Create talking head video
belt app run bytedance/omnihuman-1-5 --input '{
  "image": "<portrait-url>",
  "audio": "<speech-url>"
}' > talking_head.json

製品デモのパイプライン

製品紹介動画を作成します。

# 1. Generate product image
belt app run falai/flux-dev --input '{
  "prompt": "Sleek wireless earbuds on white surface, studio lighting, product photography"
}' > product.json

# 2. Animate product reveal
belt app run falai/wan-2-5-i2v --input '{
  "image": "<product-url>",
  "prompt": "slow 360 rotation, smooth motion"
}' > product_video.json

# 3. Upscale video quality
belt app run falai/topaz-video-upscaler --input '{
  "video": "<product-video-url>"
}' > upscaled.json

# 4. Add background music
belt app run infsh/video-audio-merger --input '{
  "video_file": "<upscaled-url>",
  "audio_file": "https://your-music.mp3"
}'

ブログから動画へのパイプライン

文章コンテンツを動画形式に変換します。

# 1. Summarize blog post
belt app run openrouter/claude-haiku-45 --input '{
  "prompt": "Summarize this blog post into 5 key points for a video script: <blog-content>"
}' > summary.json

# 2. Generate images for each point
for i in 1 2 3 4 5; do
  belt app run falai/flux-dev --input "{
    \"prompt\": \"Visual representing point $i: <point-text>\"
  }" > "image_$i.json"
done

# 3. Animate each image
for i in 1 2 3 4 5; do
  belt app run falai/wan-2-5-i2v --input "{
    \"image\": \"<image-$i-url>\",
    \"prompt\": \"subtle camera motion\"
  }" > "video_$i.json"
done

# 4. Generate voiceover
belt app run falai/kokoro-tts --input '{
  "prompt": "<full-script>",
  "voice": "bf_emma",
  "language": "british-english"
}' > narration.json

# 5. Merge all clips
belt app run infsh/media-merger --input '{
  "media_files": [
    {"file": "<video1>", "transition_type": "crossfade"},
    {"file": "<video2>", "transition_type": "crossfade"},
    {"file": "<video3>", "transition_type": "crossfade"},
    {"file": "<video4>", "transition_type": "crossfade"},
    {"file": "<video5>", "transition_type": "crossfade"}
  ]
}' > merged.json

belt app run infsh/video-audio-merger --input '{
  "video_file": "<merged-url>",
  "audio_file": "<narration-url>"
}'

パイプラインの構成要素

コンテンツ生成

ステップ	アプリ	目的
スクリプト	openrouter/claude-sonnet-45	コンテンツを作成
リサーチ	tavily/search-assistant	情報を収集
要約	openrouter/claude-haiku-45	コンテンツを要約

ビジュアル素材

ステップ	アプリ	目的
画像	falai/flux-dev	画像を生成
画像	google/imagen-3	画像生成の代替手段
アップスケール	falai/topaz-image-upscaler	品質を向上

アニメーション

ステップ	アプリ	目的
I2V	falai/wan-2-5-i2v	画像をアニメーション化
T2V	google/veo-3-1-fast	テキストから生成
アバター	bytedance/omnihuman-1-5	トーキングヘッド動画

音声

ステップ	アプリ	目的
TTS	falai/kokoro-tts	ナレーション音声
音楽	infsh/ai-music	BGM
フォーリー	infsh/mmaudio	効果音

ポストプロダクション

ステップ	アプリ	目的
アップスケール	falai/topaz-video-upscaler	動画の品質を向上
結合	infsh/media-merger	メディアを結合
字幕	infsh/caption-videos	字幕を追加

ベストプラクティス

1. パイプラインを先に計画する - 実行前に各ステップを整理します
2. 中間結果を保存する - 繰り返し改善できるよう、出力を保存します
3. 適切な品質を選ぶ - 下書きには高速なモデルを、最終版には高品質なモデルを使います
4. 解像度を揃える - 全工程を通じてアスペクト比を統一します
5. 各ステップをテストする - 次へ進む前に出力を確認します

関連スキル

# Video generation models
npx skills add inference-sh/skills@ai-video-generation

# Image generation
npx skills add inference-sh/skills@ai-image-generation

# Text-to-speech
npx skills add inference-sh/skills@text-to-speech

# LLM models for scripts
npx skills add inference-sh/skills@llm-models

# Full platform skill
npx skills add inference-sh/skills@infsh-cli

すべてのアプリを表示：belt app list

ドキュメント

• コンテンツパイプラインの例 - 公式のパイプラインガイド
• ワークフローの構築 - ワークフローのベストプラクティス