静止画から、構図を保った無音のWeb用ループ動画を生成・検査・配信用に加工する。既定はKamui、Magnific指定時は専用coreを使う。
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Kamuiを使う場合、モデル選択、MCP設定、逐次生成、再開、音声除去、検査、比較HTML、基本出力契約は kamui-i2v-core を読む。モデル名、MCP URL、ツール名、価格、解像度は models.json だけで管理する。モデル更新時にこのスキルのスクリプトへ値を直接追加しない。
Magnificを使う場合だけ magnific-i2v-core を読み、専用のAPIスクリプトで実行する。APIで扱えない条件や明示された画面操作はcoreのUI fallbackに従う。Kamui用scripts/generate.pyへMagnificを渡さない。
入力画像を表示し、寸法と比率を確認する。元画像がない場合は、先に目的に合う画像作成スキルで静止画を作る。LP、記事LP、企業サイト、サービスサイト向けのアイソメ画像なら generate-t2i-web-isometric を読む。
<task>: 今回の目的を表す小文字英数字とハイフンの名前詳細は quality-guide.md を読む。Web上の表示幅から必要解像度を決める場合は web-delivery.md も参照する。
まずproviderを決める。
Magnificの明示指定、または選択されたサイトがMagnificであることを確認できる場合: Magnific。モデル名だけでproviderを推測せず、指定モデルを既定経路で扱えるか確認する。Kamuiの場合、ユーザー指定がなければ、モデルを指定せず実行する。共通JSONカタログから動的に選択させ、モデル名をこの本文へ固定しない。<skill>/scripts/generate.pyはKamui互換ラッパーで、内部では ../kamui-i2v-core/scripts/generate.py --mode loop を実行する。
python3 <skill>/scripts/generate.py INPUT_IMAGE \
--task TASK_NAME \
--mode loop \
--prompt-file PROMPT_FILE
モデル指定時は--modelを繰り返す。
python3 <skill>/scripts/generate.py INPUT_IMAGE \
--task TASK_NAME \
--mode loop \
--model kling-o3-standard \
--model seedance-2.0-fast \
--prompt-file PROMPT_FILE
利用可能モデルは次で確認する。
python3 <skill>/scripts/generate.py --list-models
Magnificのモデル、秒数、解像度、比率、費用確認は専用coreのカタログと--dry-runを使う。UI経路を使う場合だけ画面の設定・消費表示を確認する。要求条件と許可済み費用に収まることを確かめ、高価なモデルや比較候補を無断追加しない。
prompt-guide.md のテンプレートを基準に、入力画像の内容へ合わせて英語で具体化する。
モデル比較では全モデルに同じpositive promptを渡す。モデル固有のnegative promptは、比較条件を変えるため既定では追加しない。
Kamuiの場合、MCP設定は kamui-i2v-core の手順に従う。generate.pyは../kamui-i2v-core/scripts/setup_mcp.pyを通じて、対象プロジェクトに.mcp.jsonがなければ初期配置元からコピーし、実行対象モデルの設定をマージする。
python3 <skill>/scripts/setup_mcp.py --project PROJECT_ROOT --model MODEL_SLUG
設定だけ行う場合は上記を使う。.mcp.jsonの初期配置、既存設定とのマージ、KAMUI_CODE_PASS_KEYの扱いはこのスキル側で再定義しない。
詳細は mcp-setup.md を読む。
Magnificの場合、MCP設定は不要。専用coreのAPI経路、または条件に合うUI fallbackを使う。
Kamuiの場合、generate.pyへ複数モデルを渡しても、内部では次をモデルごとに直列実行する。
submitstatusをポーリングresultを取得中断後は同じコマンドを再実行する。保存済みMP4はスキップし、送信済みrequest_idがあるジョブは再課金せずポーリングから再開する。意図的に再生成する場合だけ--overwriteを使う。
課金前の計画確認には--dry-runを使う。
Magnificも専用coreで1件ずつ実行・保存する。終了画像を扱えるAPIモデルまたはUIでは開始と終了に同じ画像を指定する。未対応の場合はプロンプトで一致を指定し、制御上の制限を記録する。出力をffprobeとループ再生で確認する。
Kamuiでは生成後、generate.pyがinspection.jsonと_inspection/内の5点コンタクトシートを作成する。MagnificではMP4を出力契約に合わせて保存した後、同じ検査スクリプトを手動実行する。必要に応じて再検査する。
python3 <skill>/scripts/inspect_videos.py output/TASK_NAME
次を確認する。
SSIMは静止フレームの近さだけを測る補助指標であり、シームレスループを保証しない。必ずindex.htmlで複数回ループ再生して目視確認する。
複数モデル時は自動作成する。単一モデルでも必要なら実行する。
python3 <skill>/scripts/build_comparison.py output/TASK_NAME
HTMLは comparison-template.html を使い、全動画にautoplay muted loop playsinlineを設定する。全体の再生、停止、先頭から再生、速度変更を提供する。
比較と検査で採用動画を決めた後、元動画を上書きせず_delivery/へ配信用成果物を作る。
python3 <skill>/scripts/postprocess.py output/TASK_NAME \
--model MODEL_SLUG \
--repair none
既定ではループ補修を加えず、H.264 MP4、VP9 WebM、WebP posterへ変換する。目視で境界問題がある場合だけtrim、crossfade、pingpongを選ぶ。補修方式の判断は loop-repair.md、HTML実装と配信解像度は web-delivery.md に従う。
文字やロゴの変形、カメラ移動、構図変化は後処理で隠さず再生成する。後処理条件を変更する場合は--overwriteを明示する。
基本出力はKamuiの場合 kamui-i2v-core、Magnificの場合 magnific-i2v-core の出力契約に従い、このスキル側で再定義しない。
Web配信用の後処理を行った場合だけ、タスク出力ディレクトリ内の_delivery/へH.264 MP4、VP9 WebM、WebP poster、delivery-manifest.jsonを追加する。
ユーザーへは動画、比較HTML、主要な検査結果、未解決の品質問題を報告する。生成料金の概算と実課金が一致するとは断定しない。
ffmpegとffprobe。無音化と検査に使う。依存コマンドがない場合は課金ジョブ開始前に停止する。
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Rebuild a degraded AI image to remove crunchy textures and repeated-edit artifacts while preserving identity, style, and composition. Use for clean remakes, not ordinary retouching or upscaling.
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責務・依存方向・状態や副作用の境界を監査し、既存挙動を保って段階的にリファクタリングする。read-only監査にも対応する。
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AGENTS.mdや既存スキルをGPT-6 Astra向けに監査・整理するときに使う。契約と意図的な他モデル委譲を保ち、重複、過剰な手順、曖昧な停止条件を修正する。
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人物の参照写真から、同一性を保った複数アングルのキャラクターシートを生成・修正する。指定された身だしなみや撮影表現も整える。
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既存キャラクター画像を、承認制でピクセルアートの正準画像へ変換し、3状態パイロット、クロマ前処理、状態間ジオメトリ検証、9状態生成、遷移QA、仮配置、アプリ内確認、ロールバック可能な正式配置まで行う。キャラクターからCodexペットを作る依頼に加え、ジャンプで小さくなる、状態ごとに身長が変わる、足元が跳ねる、クロマ縁が出る、アニメーションを修復したい依頼で使用する。
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