작업 방식
video-generation은 영상 브리프를 구조화된 JSON으로 구성하고 DeerFlow의 Python 생성 워크플로로 실행합니다. 프롬프트에는 배경, 캐릭터, 카메라, 대사, 오디오와 선택적 레퍼런스 이미지를 넣을 수 있습니다. 원문은 프롬프트 파일과 생성 결과를 작업 공간의 서로 다른 위치에 보관합니다.
제공업체는 환경 설정에서 선택합니다. 문서의 경로에는 Gemini와 MiniMax가 있으며 레퍼런스와 화면비 처리가 다릅니다. 실패는 명확히 보고해야 합니다. 자격 증명 누락이나 작업 실패는 오류를 반환해야 하며, 오래된 파일을 새 생성 결과로 제시하면 안 됩니다.
예상 산출물
- 구조화된 영어 JSON 프롬프트 파일.
- 설정된 제공업체가 생성한 영상.
- 선택적 레퍼런스 이미지와 정확히 보고된 생성 상태.
브리프에서 검토까지
- 01브리프를 구조화하세요
피사체, 배경, 스타일, 카메라, 기술적 의도를 기록하세요. 작업 제출 전에 레퍼런스 이미지를 확정하세요.
- 02설정된 제공업체를 사용하세요
프롬프트 파일, 레퍼런스, 출력 위치를 워크플로에 전달하세요. 자격 증명은 런타임 환경에 보관하고 제공업체별 동작을 확인하세요.
- 03현재 결과를 검증하세요
명령이 성공적으로 완료된 뒤에만 파일을 제시하세요. 이번 실행의 결과인지 확인하고 실제 영상을 프롬프트와 대조해 검사하세요.