mcpField
A
aliyun-wan-r2v

aliyun-wan-r2v

github.com/cinienceクリエイティブ・メディア39662 回インストール11 週間前に更新
リポジトリ

aliyun-wan-r2v について

aliyun-wan-r2vは、動画制作ワークフローで参照動画から動画を生成するModel Studio Wan R2Vスキルです。プロンプトと参照動画、任意の参照画像からリクエストを準備し、非同期タスクのポーリングにも対応します。

主な機能

  1. 01参照動画からの動画生成
  2. 02プロンプトと任意の参照画像の指定
  3. 03長さ・フレームレート・サイズ・シードの設定
  4. 04リクエスト準備とレスポンス形式の検証
  5. 05非同期タスク状態のポーリング

活用シーン

  1. 01参照動画に基づく短編の作成
  2. 02一貫したキャラクタースタイルのモンタージュ生成
  3. 03非同期動画生成タスクの送信
  4. 04リクエストとタスク結果の記録

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/cinience/alicloud-skills --skill aliyun-wan-r2v

インストール後、Claude Code で/aliyun-wan-r2vを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

agents/
openai.yaml
references/
sources.md
scripts/
prepare_r2v_request.py

詳細

Category: プロバイダー

Model Studio Wan R2V

検証

mkdir -p output/aliyun-wan-r2v
python -m py_compile skills/ai/video/aliyun-wan-r2v/scripts/prepare_r2v_request.py && echo "py_compile_ok" > output/aliyun-wan-r2v/validate.txt

合格基準：コマンドが 0 で終了し、output/aliyun-wan-r2v/validate.txt が生成されること。

出力と証跡

  • 参照入力のメタデータ、リクエストペイロード、タスク出力を output/aliyun-wan-r2v/ に保存します。
  • ポーリング結果のスナップショットを少なくとも 1 つ保存します。

参照動画からの動画生成には Wan R2V を使用します。これは i2v（単一画像からの動画生成）とは異なります。

重要なモデル名

次のいずれかのモデル文字列を正確に使用してください。

  • wan2.6-r2v-flash
  • wan2.6-r2v

新しい公式リリースでは、レイテンシーとコストを抑えるため、flash バリアントが推奨される場合があります。

前提条件

  • 仮想環境に SDK をインストールします。
python3 -m venv .venv
. .venv/bin/activate
python -m pip install dashscope
  • 環境に DASHSCOPE_API_KEY を設定するか、~/.alibabacloud/credentials に dashscope_api_key を追加します。

正規化されたインターフェース（video.generate_reference）

リクエスト
  • prompt（string、必須）
  • reference_video（string | bytes、必須）
  • reference_image（string | bytes、任意）
  • duration（number、任意）
  • fps（number、任意）
  • size（string、任意）
  • seed（int、任意）
レスポンス
  • video_url（string）
  • task_id（非同期の場合は string）
  • request_id（string）

非同期処理

  • 本番環境のトラフィックでは、非同期での送信を優先してください。
  • 15～20 秒間隔でタスク結果をポーリングします。
  • SUCCEEDED または最終的な失敗ステータスが返されたら、ポーリングを停止します。

ローカルヘルパースクリプト

正規化されたリクエスト JSON を準備し、レスポンススキーマを検証します。

.venv/bin/python skills/ai/video/aliyun-wan-r2v/scripts/prepare_r2v_request.py \
  --prompt "Generate a short montage with consistent character style" \
  --reference-video "https://example.com/reference.mp4"

出力先

  • デフォルトの出力先：output/aliyun-wan-r2v/videos/
  • OUTPUT_DIR でベースディレクトリを上書きできます。

ワークフロー

  1. ユーザーの意図、リージョン、識別子、および操作が読み取り専用か変更を伴うかを確認します。
  2. 接続と権限を確認するため、まず最小限の読み取り専用クエリを 1 つ実行します。
  3. 対象の操作を、明示的なパラメーターと限定された範囲で実行します。
  4. 結果を確認し、出力ファイルと証跡ファイルを保存します。

参考資料

  • references/sources.md

コメント

Markdown 対応