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# 1
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先暂停具体的具体的出图工作。先讨论
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现在总纲、分镜清单骨架都GPT提出了，然后GPT提供了一个最小测试包，来测试3个镜头的出图情况。
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我们发现出图不太理想，现在是优化出图。
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我觉得可能有两部分：
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1. 定妆照阶段，人物定型不足
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2. 出图提示词，约束不足
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然后GPT给了优化定妆照的方向。我们测试了一个，后续没跑（任务我中断了）。
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原因是，人物与之前相差比较大，不能用。
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我们需要基于以上讨论，对这个工作流进行一个优化。
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1. 对GPT的定位，原先考虑到具体图片提示词。现在考虑到Codex具有`GPT image 2 skill`，其`Advisor 模式`下，如果再叠加GPT的知识库，出的图片提示词质量应该比GPT高。
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2. GPT我也可以打造一个Local的，而不用WEB的。
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综上，GPT应该只需要出总纲和分镜头清单就可以了。
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GPT image 2 skill
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面向 GPT Image 2 的图像生成 / 编辑技能。可在 3 种环境下使用：(A) Garden 本地模式，通过 OpenAI 兼容接口直接出图并落盘；(B) Host-Native 模式，把本 Skill 当作提示词工程指引，把渲染好的 prompt 交给宿主 Agent 自带的图像工具出图；(C) Advisor 模式，宿主无任何图像工具时退化为高质量 prompt 顾问。涵盖 18 大类、80+ 个结构化模板，覆盖海报 / UI / 产品 / 信息图 / 学术图 / 技术架构图 / 漫画 / 头像 / 流程板 / 电影分镜 / IP 周边 / 编辑工作流等场景。
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第二个，比较复杂的/棘手的，或者核心问题在视频部分，就是人物一致性保持的问题。
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所以，这个部分，你能否联网搜索一下，最建议的方式是什么，而不是我这边猜测。
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