SOTA Video Agent V2.0

Industrial Operations: Async Pipelines, LOD & Self-Healing

1. 速度熔断：Map-Reduce 异步并发架构

Throughput Strategy

从“串行爬行”到“并发闪击”

痛点： V1.0 串行生成 20 个镜头需要 60 分钟（3min/shot）。
解法： 利用 Opus 的长窗口规划能力，一次性生成所有 Shot Prompt，通过 Python `asyncio` 实现并发生成。

[Opus Planner] | (Map: Split Script to 20 Tasks) | +-----+------+------+------+ ... | | | | | W1 W2 W3 W4 W5 (Workers: Kling/Veo API) | | | | | +-----+------+------+------+ | (Gather: Wait for all) -> Total Time = Max(Single Shot Time) ≈ 3 min | [Remotion Assembler]
orchestrator.pyPYTHON
import asyncio

async def produce_project_parallel(script):
    # 1. Map Phase: Opus 一次性规划所有分镜
    storyboard = await opus.plan_scenes(script) 
    
    # 2. Execution Phase: 创建并发任务
    # 使用 Anchor Image 机制解耦前后依赖，允许完全并行
    tasks = []
    for shot in storyboard.shots:
        tasks.append(generate_shot_with_retry(shot))
    
    # 3. Gather Phase: 并行等待
    # 耗时从 60分钟 压缩至 ~3分钟
    clip_urls = await asyncio.gather(*tasks)
    
    # 4. Reduce Phase: 组装
    return generate_remotion_manifest(clip_urls)

2. 成本熔断：LOD (Level of Detail) 分级渲染

LOD-0: Draft

草稿模式 (Animatic)

仅调用 Flux/Gemini 生成静态图。Remotion 应用推拉 (Ken Burns) 效果。

Cost: $0.002 / shot Time: 2 sec
LOD-1: Preview

预览模式 (Turbo)

调用 Kling Turbo 或 Luma Photon。低清、极速，用于确认动作逻辑。

Cost: $0.10 / shot Time: 15 sec
LOD-2: Final

交付模式 (Production)

仅在定稿后调用 Kling Pro / Veo。4K 分辨率，光追全开。

Cost: $1.50+ / shot Time: 3 min
renderer_config.pyPYTHON
def render_manifest(scenes, quality="draft"):
    assets = []
    for scene in scenes:
        # 核心策略: 无论什么模式，先生成静态 Anchor 以保证一致性
        anchor = get_or_create_anchor(scene.prompt)
        
        if quality == "draft":
            # 仅使用图片，Remotion 处理动画
            assets.append({"type": "image", "url": anchor, "effect": "zoom_in"})
        elif quality == "production":
            # 昂贵的 I2V 生成
            video = kling_api.i2v(image=anchor, prompt=scene.prompt)
            assets.append({"type": "video", "url": video})
            
    return assets

3. 质量闭环：VLM 自愈与场景记忆

Self-Healing System

Scene Graph (场景图谱) & VLM Critic

痛点 1： AI 生成随机崩坏。
痛点 2： 第10个镜头忘记了第1个镜头的房间布局。

memory_graph.pyPYTHON
# 1. 场景记忆 (Consistency)
# 强制复用资产，防止场景/角色突变
SCENE_GRAPH = {
    "hero_char": "s3://.../hero_face_v1.png", 
    "loc_bedroom": "s3://.../bedroom_wide_v1.png"
}

async def generate_shot_with_healing(prompt, location_tag):
    # 从图谱中提取参考图 (ControlNet/I2V Reference)
    anchor = SCENE_GRAPH.get(location_tag)
    
    # 2. 生成
    video_url = await kling.i2v(prompt, anchor)
    
    # 3. 视觉质检 (Gemini 3 Pro)
    critique = await gemini.analyze(video_url, q="Is the face distorted?")
    
    if not critique.passed:
        # 自愈：Opus 根据 VLM 反馈修正 Prompt
        new_prompt = await opus.refine(prompt, critique.reason)
        return await generate_shot_with_healing(new_prompt, location_tag)
        
    return video_url

4. 电影感后期：Audio-First & Color Grading

🎵 音频驱动 (Audio-First)

使用 librosa 提取 BGM 节拍 (Beats)。反向计算每个分镜的帧数，强制视频画面在鼓点切换 (Cut on Beat)。

🎨 统一调色 (LUTs)

Kling 偏冷，Veo 偏暖。在 FFmpeg 渲染层挂载统一的 .cube LUT 和 Film Grain，物理层面统一画风。