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、複数ステップの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 --input '{"image_url": "<url-from-previous>"}'

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：調査 -> 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 ショート動画のパイプライン

トピックをもとに、短尺動画を一貫して作成します。

# 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 infsh/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 --input '{
  "image_url": "<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/media-merger --input '{
  "video_url": "<video-url>",
  "audio_url": "<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 infsh/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_url": "<portrait-url>",
  "audio_url": "<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 --input '{
  "image_url": "<product-url>",
  "prompt": "slow 360 rotation, smooth motion"
}' > product_video.json

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

# 4. Add background music
belt app run infsh/media-merger --input '{
  "video_url": "<upscaled-url>",
  "audio_url": "https://your-music.mp3",
  "audio_volume": 0.3
}'

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 --input "{
    \"image_url\": \"<image-$i-url>\"
  }" > "video_$i.json"
done

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

# 5. Merge all clips
belt app run infsh/media-merger --input '{
  "videos": ["<video1>", "<video2>", "<video3>", "<video4>", "<video5>"],
  "audio_url": "<narration-url>",
  "transition": "crossfade"
}'

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
調査	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	代替の画像生成
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	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	トーキングヘッドを作成

音声

ステップ	アプリ	目的
TTS	infsh/kokoro-tts	音声ナレーション
音楽	infsh/ai-music	BGM
フォーリー	infsh/hunyuanvideo-foley	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-video	字幕を追加

ベストプラクティス

1. まずパイプラインを計画する - 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 - 反復作業に備えて出力を保存します
3. 適切な品質設定を使う - ドラフトには高速モデルを、最終版には高品質モデルを使います
4. 解像度をそろえる - 全体を通し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 - 次に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