由于我们后续要用到批处理节点去批量生成视频的各个分镜片段，而大模型每次的输出总是随机的，不一定能保持主体任务的形象一致性，主角可能在不同分镜中是不同的外表和样貌。如果对任务形象一致性的要求比较高，可以添加一个设计人物形象的分支，专门生成人物形象图，供后续生成视频时参考。
任务形象的设计由批处理节点完成，此节点接收用户指定的视频模式（图解视频、漫画视频），并基于前序节点生成的核心人设生成人物形象图。其中：

文本处理节点：拼接前序节点生成的核心人设和用户指定的画风。
图片生成节点：生成人物形象图需要用到文生图的模型，这里我们选取的是 Seedream4.0。
代码节点：用于对任务形象的数组进行数据类型转换，以便后续节点处理。

步骤三：分镜设计

有了剧本之后，就可以开始制作分镜了，这里我们让模型来设计每个分镜的细节。一般分镜要求有以下几个要素：场景描述、台词、人物动作、音效说明等，本文主要是面向入门的开发者，所以简化整体流程，只需要让模型设计旁白、场景和运镜方式即可。详细的分镜设计提示词可参考模板。
大模型节点的输出我们设置为一个字符串数组，其中每个元素是一个分镜，其中包括：

content：分镜字幕，也就是分镜画面上要显示的文案内容。
scene：图像提示词，用于后续生成该分镜的视频片段。
act：运镜方式，使画面更加生动逼真。

步骤四：视频制作

分镜设计完之后，就是“拍摄”了。在 AI 生成视频的场景，我们依然需要生成旁白的音频、制作首帧图片，并且通过视频剪辑技术将视频内容与音频、首帧图合成起来。
这个环节同样由批处理节点完成，批量制作各个分镜，再将其合并为一个完整的视频即可。

生成首帧图片

首先，我们需要先制作首帧图片。此环节由大模型节点完成，所以生图模型的提示词至关重要。
为了保证主角人物形象的一致性，我们在步骤二中已经为每个角色设计了对应的人设参考图，后续的环节都可以参考此图片去生成。当然这里也可以通过 Seedream 模型的过拟合的特性去实现，也就是描述的人物的提示词没有变化，出来的人物图基本一致。
所以在生成首帧图片的环节，我们需要保证每个分镜的人物的描述都是一致的，那么我们就需要模型在描述分镜的时候也把人物形象也塞进去，所以，分镜设计的环节中我们输入了人物形象，让“分镜设计”的节点结合人物形象去生成分镜。

生成分镜视频

生成首帧图之后，我们可以通过首帧图驱动分镜视频视频合成，以达到图像元素的一致性。这里我们可以选取“Seedance-lite”或者“Seedance-Pro”进行视频合成。Pro 模型的价格相对较高，但是效果更好。
需要注意的是，这个工作流支持生成两种类型的视频，我们通过工作流入参 mode 来指定视频类型：

1：通过图片驱动视频合成，这是直接生成的视频，流畅度和效果会更好。对应下图中 mode=1 的链路分支，也就是红框中上部的分支。此分支通过视频生成节点来生成视频。
其他值：PPT 视频，可以理解为不会动的图片，通过动效拼接成了视频。对应下图中 mode 为其他值的链路分支，也就是红框中靠下的分支。此分支通过视频剪辑节点来拼接图片，生成视频文件。

生成旁白与字幕

直接将分镜设计中的生成的旁白进行文字转语音进行播放，这里当然可以指定特定的音色进行生成。然后通过视频剪辑插件，我们将语音添加到视频当中，并且配上字幕。核心节点如下：

语音合成插件节点：将前序节点生成的字幕转为音频文件。
音视频合成节点：将音频文件和制作好的分镜视频文件合并为完整的视频。
代码节点：为字幕内容添加时间戳，便于添加字幕。
视频添加字幕节点：为视频添加字幕。

合成视频

最后一步就是将前面的分镜进行合成，生成整段视频。这里我们通过视频剪辑工具（concat_videos）插件实现，该插件将批处理节点制作好的分镜数组合成为一个完整的视频文件。

常见问题

如何保证人物形象的一致性？

有以下两种方式：

通过 Seedream 模型的过拟合的特性来保证一致性。指的是使用统一的人物提示词，生成的人物形象通常是一致的。我们需要保证每个分镜的人物的描述都是一致的，那么我们就需要模型在描述分镜的时候也把人物形象也塞进去，所以，我们可以看到分镜设计的时候，我们输入了人物形象，让“分镜设计”的节点结合人物形象去生成分镜。
通过参考图来保证一致性。先生成一张人物形象图，后续视频分镜视频中，涉及这个任务的视频都参考这张图来生成。此方式生成的任务一致性效果会更好。