virtual-singer-mv-script

v2026.09.24

Virtual singer MV script generator — audio analysis to video storyboard pipeline

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🎬 Virtual Singer MV Script Generator

为虚拟歌手生成完整的 MV 分镜剧本 — 从歌词/音频到可执行的视频制作蓝图

触发词

  • 生成MV剧本
  • MV分镜脚本
  • 虚拟歌手视频剧本
  • mv script
  • 分镜设计
  • 分析音频生成MV

输入(任选一种方式)

方式参数必填说明
音频文件audio✅MP3/WAV/M4A 文件路径(推荐,精准同步)
纯歌词lyrics✅歌词文本
角色卡character_card❌歌手角色卡路径(默认:Chloe)
风格style❌cinematic / ethereal / anime / realistic
场景数scenes❌默认 9

推荐方式:python3 scripts/audio-analyzer.py <audio_file> -s 9 -v → 自动分析时长、BPM、能量曲线,生成精准时间线

输出

  1. JSON 格式完整分镜 — 可直接对接视频生成管线
  2. Markdown 可读剧本 — 人类审阅用
  3. 情绪曲线图 — emotion_score 0-10 走势
  4. 时间轴对齐 — 精确到毫秒,与音频同步

工作流程

音频文件 / 歌词文本
        │
        ▼
┌─────────────────────────────────┐
│  0. 音频分析 (audio-analyzer)   │  ← 新增第一步
│     - mutagen 读取真实时长      │
│     - librosa BPM 检测          │
│     - 能量曲线 → 场景时间节点    │
│     - 输出: scene_timeline.json  │
└──────────────┬──────────────────┘
               │ (无音频时跳过,用歌词估算)
               ▼
┌─────────────────────────────┐
│  1. 歌词解析 (lyrics-parser) │
│     - 结构识别 (Verse/Chorus/Bridge) │
│     - 情绪曲线计算 (0-10)    │
│     - 时间轴对齐(精确到秒)  │
└──────────┬──────────────────┘
           │
           ▼
┌─────────────────────────────┐
│  2. 场景分配 (scene-assigner) │
│     - 情绪→场景类型映射      │
│     - Chloe 专属场景库       │
│     - 运镜设计              │
│     - 首尾帧衔接设计         │
│     - 音频同步校正           │
└──────────┬──────────────────┘
           │
           ▼
┌─────────────────────────────┐
│  3. 模型选择 (model-selector) │
│     - 场景复杂度评估         │
│     - 视频生成模型推荐       │
│     - 参数配置              │
└──────────┬──────────────────┘
           │
           ▼
  完整 MV 分镜剧本 (JSON + MD)

快速开始

Step 0:音频分析(推荐)

python3 ~/clawd/skills/virtual-singer-mv-script/scripts/audio-analyzer.py \
  /path/to/song.mp3 \
  -s 9 -v -o /tmp/song_analysis.json

输出:时长、BPM、9个场景的精准起止时间

Step 1:生成完整剧本

cd ~/clawd/skills/virtual-singer-mv-script

# 有音频 → 精准模式
python3 scripts/audio-analyzer.py "/path/to/song.mp3" -s 9
python3 scripts/lyrics-parser.py --lyrics "..." --bpm 88
python3 scripts/scene-assigner.py --parsed /tmp/lyrics_parsed.json \
  --timeline /tmp/song_analysis.json
python3 scripts/merge-output.py \
  --lyrics /tmp/lyrics_parsed.json \
  --scenes /tmp/scenes_assigned.json \
  --output mv_script.json

场景时间分配规则(音频同步模式)

段落时长占比情绪策略
前奏 (0-10%)10%平静 3.0
主歌1 (10-25%)15%渐升 4.5
过渡 (25-40%)15%铺垫 6.0
副歌1 (40-55%)15%爆发 8.0
副歌2 (55-70%)15%维持 8.5
高潮 (70-82%)12%巅峰 9.0
桥段 (82-92%)10%承接 8.5
终极 (92-98%)6%最高 10.0
尾声 (98-100%)2%消散 2.0

关键原则:所有场景时长基于真实音频时长计算,不可用固定值估算

帧文件规范

帧命名:scene{NN}_{first|last}.png

  • scene01_first.png — Scene 1 首帧
  • scene01_last.png — Scene 1 尾帧

必须元素(每帧 prompt 必须包含):

A beautiful young East Asian woman, long black wavy hair,
pink cherry blossom hair clip, white lace dress,
holding cherry blossom branch near her lips singing, fair skin

视频模型选择规则

场景类型推荐模型原因
静态人物+自然光kling-1.6性价比高,静态稳定
动态运镜+人物kling-2运镜理解强
360°旋转/复杂特效veo-3.1粒子/旋转效果最佳
长镜头+叙事sora-2长时一致性
国风/舞蹈seedance-3.0东方美学流畅

注意事项

  1. 音频优先 — 有音频时必须用 audio-analyzer.py 分析真实时长
  2. 首尾帧连续性 — 尾帧视觉元素必须在下一场景首帧中出现
  3. 情绪曲线连贯 — 不允许突然跳跃(除非音乐设计需要)
  4. 总时长精确 — 所有分镜时长之和 = 音频总时长
  5. BPM 同步 — 转场卡点必须落在节拍上

示例

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v2026.09.24

Published

Sep 24, 2026

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Uncategorized

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MIT

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