关于 muapi-product-ad-cinematic
这是一个 muapi 技能,可根据产品照片和品牌简介制作 5–10 秒的电影感产品广告。流程先探索主视觉,再经用户选择后生成视频、放大图像并制作配乐。
主要功能
- 01生成 4 种主视觉方案
- 02用户选定画面后再生成视频
- 03放大选定图像
- 04生成视频和背景音乐
- 05视频生成失败时提供静帧备用方案
适用场景
- 01根据产品照片制作短篇产品广告
- 02在制作广告视频前比较视觉方向
- 03制作配有匹配音乐的电影感产品展示
MCP 相关
这是一个由 LLM 编排的技能,指导 Agent 调用 muapi 命令行;输入未说明 MCP 服务或专用 MCP 接口。
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
$
npx skills add https:/ / github.com/ samuraigpt/ generative-media-skills --skill muapi-product-ad-cinematic安装后在 Claude Code 中输入/muapi-product-ad-cinematic确认已加载。
详细介绍
电影感产品广告
根据产品照片和品牌简介制作 5–10 秒的电影感产品广告。
输入
| 名称 | 类型 | 必填 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
product_image | image_url | 是 | — | 产品照片的 URL(必须已上传)。 |
brand_brief | text | 是 | — | 氛围/风格方向(例如“奢华极简”“活泼”)。 |
duration_sec | int | 否 | 6 | 最终视频时长,单位为秒(5–10)。 |
步骤
此技能分为两个阶段,中间需由用户选择。将它们作为两个 单独的计划调用提交,切勿将后续步骤合并到第一个计划中。
阶段 A — 变体探索(成本低)
提交一个仅包含以下内容的计划:
- 主视觉画面变体 — 4 个独立的
muapi image generate节点 (默认 model=nano-banana-2、aspect_ratio=16:9)。- 每个提示词都根据品牌简介中的氛围重新设计产品风格。在各个变体间调整 光线、配色、构图和镜头。保持产品几何形状不变。
- 如果模型支持图像条件控制,请引用用户的
product_image;否则请详细描述产品。
计划执行后,结束本轮并简短列出 4 个 asset_id, 询问用户要选哪一个继续(例如 “选择一个主视觉(asset_1、asset_2、asset_3 还是 asset_4)?”)。等待回复。
阶段 B — 以选定的主视觉为基础制作成品(成本高)
用户回复选项后,提交第二个计划:
- 放大选定的画面 —
enhance_image(operation=upscale)。 - 制作动画将放大后的画面制成动画 —
muapi video from-image(model=kling-v3.0-standard-image-to-video, duration={{duration_sec}},prompt="slow cinematic push-in, soft volumetric light, subtle product micro-rotation")。引用 放大步骤的 URL,使用$nX.url。 - 背景音乐 —
muapi audio create(kind=music)——与放大/动画步骤并行运行。 风格根据brand_brief确定(奢华 → "ambient cinematic, warm strings, slow tempo, instrumental")。时长 ≈ 视频时长。 - 返回放大后的主视觉图片和最终视频。
说明
- 如果简介提到“奢华”,配色倾向金色/黑色;如果提到“活泼”, 配色倾向明亮/高饱和度。
- 如果视频生成在故障转移后仍失败,则改用静态画面幻灯片 (仅返回放大后的主视觉图片和音乐)。
- 不要自动确认步骤 4——其成本(约 80 cr)值得先征求用户同意。
触发关键词
product ad、commercial、cinematic ad、product video
执行 Agent 注意事项
- 此流程由 LLM 编排:阅读每个阶段,向用户收集任何缺失的输入,然后调用
muapiCLI 命令。如果未设置MUAPI_API_KEY,请先使用muapi auth configure。 - 对于尚无 CLI 别名的模型 ID,请改用
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/<endpoint> -H "x-api-key: $MUAPI_API_KEY" -H 'content-type: application/json' -d '{...}'调用原始端点,并使用muapi predict wait <request_id>轮询。 - 在发起每次调用前,将
{{input_name}}占位符替换为用户提供的实际输入。
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