技能 image-to-video
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image-to-video

低風險 🌐 網路存取⚙️ 外部命令

静的画像をAIアニメーション動画に変換

也可從以下取得: inference-sh-9,doany-ai,agentspace-so

画像から動画をを作成するには、適切なAIモデルを選択する必要があります。このスキルは、ポートレートにはHappyHorse、口唇同期にはWan 2.7、マルチモーダルアニメーションにはSeedanceへとリクエストをインテリジェントにルートします。

支援: Claude Codex Code(CC)
📊 70 充足
1

下載技能 ZIP

2

在 Claude 中上傳

前往 設定 → 功能 → 技能 → 上傳技能

3

開啟並開始使用

測試它

正在使用「image-to-video」。 このポートレート写真をslow dolly-in camera movementでアニメーション化

預期結果:

スムーズなカメラプッシュイン、 subtle facial expression changes、 identity-preserved features、 soft natural lighting evolutionを備えた портретの5秒動画クリップ。

正在使用「image-to-video」。 この voiceover [attached audio file] に同期させたしゃがみ頭動画を作成

預期結果:

提供されたオーディオに正確な口唇同期、 medium close-up framing、 professional studio lightingを備えた12秒のVertical видео。

正在使用「image-to-video」。 このキャラクター画像、このシーンクリップ、このvoiceサンプルを使用してブランド動画を作成

預期結果:

画像からのキャラクターが аудиоリファレンスからの声で話しながらシーンリファレンスからのアクションを実行する8秒動画、視覚的一貫性を維持。

安全審計

低風險
v1 • 5/31/2026

All 117 static findings are false positives. The skill is a markdown documentation file explaining how to use the RunComfy CLI for AI video generation. External command detections are example bash commands in fenced code blocks, not actual shell executions. Path traversal and filesystem detections are placeholder tokens and legitimate config paths. Network detections are service URLs, not data exfiltration. Security measures are properly documented with token storage at mode 0600, HTTPS transmission, and download size limits.

1
已掃描檔案
206
分析行數
7
發現項
1
審計總數
中風險問題 (1)
API Token Storage on Filesystem
The RunComfy CLI stores API tokens in ~/.config/runcomfy/token.json with mode 0600 permissions. While this is a legitimate pattern for CLI tools, it does involve filesystem access for credential storage.
低風險問題 (4)
Hardcoded Service URLs
Documentation contains hardcoded URLs to RunComfy service endpoints (runcomfy.com, model-api.runcomfy.net). These are legitimate service references, not data exfiltration.
False Positive: External Command Detection in Documentation
The 91 'external_commands' detections are all in fenced bash code blocks (```bash) within the markdown file. These are example CLI commands in documentation, not actual shell executions.
False Positive: Path Traversal Detection on Placeholder Tokens
Path traversal sequences were detected in <absolute/path> and similar placeholder tokens. These are documentation placeholders showing user where to supply their own paths, not actual path traversal vulnerabilities.
False Positive: Weak Cryptographic Algorithm Detection
The static scanner flagged 'weak cryptographic algorithm' on patterns like '0600' (file permissions) and '1.0' (version numbers). These are false positives triggered by numeric patterns in documentation.

風險因素

🌐 網路存取 (12)
⚙️ 外部命令 (91)
審計者: claude

品質評分

38
架構
100
可維護性
87
內容
50
社群
77
安全
91
規範符合性

你能建構什麼

EC向け製品写真のアニメーション化

スムーズなカメラ移動と繊細なアニメーションで製品画像に命を吹き込みます。HappyHorseは продукцию геометрияとパッケージを維持しながらシネマティックな動きを追加します。

カスタムvoiceover付きしゃがみ頭動画の作成

事前に録音されたオーディオトラックに口唇同期させたспікер動画を生成します。任意の言語のvoice出演者によるローカライズされたマーケティングコンテンツに最適です。

ブランドの一貫性のあるナラティブ動画の制作

キャラクター画像、 reference видеоのシーン、 referenceオーディオの声を UNIFIEDクリップに組み合わせます。ブランドアセット全体で IDの一貫性を維持します。

試試這些提示

シンプルなポートレートアニメーション
被写体の顔の周囲を gentle camera movement、 subtle breathing motion、 soft natural lightingを使用してこの портрет画像をアニメーション化します。
製品ショーケースアニメーション
スムーズなオービタルカメラ移動で、この製品ショット用の360スタイルのリビールアニメーションを作成し、パッケージとブランディングの整合性を維持します。
Voiceover口唇同期動画
このオーディオトラックに口唇の動きを同期させたспікークリップを9:16フォーマットで生成:[attach audio] 、 medium close-up framingとwarm lightingを使用。
マルチモーダルブランド動画
[被写体画像]、[シーン動画リファレンス]、[声オーディオリファレンス]を使用してブランドナラティブクリップを作成。被写体画像1の被写体が動画1のシーンを步行し、オーディオ1の声で話します。

最佳實務

  • 動詞(drift、orbit、dolly in、reveal、blink)でプロンプトを始める。シーンで動いているものを先に配置する。
  • 口唇同期を使用する場合はオーディオの長さに合わせて持続時間を調整。クリップが長い場合、オーディオ継続時間を過ぎた的视频は無音になります。
  • 特定のです。要素を一貫させる必要がある場合:identity-stable、packaging unchanged、background geometry stableなどの明示的な保存キーワードを使用します。

避免

  • プロンプトで画像の内容を言い直さない;AIモデルは画像を見ます。トークンを何が変わるべきか、アニメーション化するかに集中させます。
  • HappyHorseアニメーションとWanスタイルの口唇同期を1回の呼び出しで要求しない;これらは別々のモデル呼び出しが必要です。
  • リファレンス画像とリファレンス動画間で大きく異なる美感度を混ぜない;出力が意図したスタイルからズレます。

常見問題

ポートレートアニメーションにはどのモデルを使えばいいですか?
HappyHorse 1.0 I2Vはポートレートアニメーションにおすすめで、Artificial Analysis Arenaで第1位にランクされており、顔の忠実さとID保存に優れています。
動画にカスタムvoiceoverを追加するにはどうすればいいですか?
audio_urlパラメータ付きでWan 2.7を使用します。3〜30秒且つ15MB以下のWAVまたはMP3ファイルを提供します。モデルがオーディオに一致するように口唇同期を駆動します。
画像、リファレンス動画、オーディオを1つの動画に組み合わせることはできますか?
はい、最大9つの画像リファレンス、3つの動画リファレンス(各2〜15秒)、3つのオーディオリファレンスを受け入れるSeedance 2.0 Proを使用してください。
最大 video длительностьはいくらですか?
すべてのモデル максимум 15秒の длительностьがありますより長いコンテンツについては、複数のクリップを生成して stitch them togetherする必要があります。
ブランドロゴを一貫させるにはどうすればいいですか?
branding unchanged、logo intact、packaging stableなどの保存キーワードをプロンプトで使用してください。HappyHorseとSeedanceの両方が明示的な保存目標に 잘 반응します。
サポートされている画像フォーマットは何ですか?
JPEG、JPG、PNG、WEBPフォーマットがサポートされています。画像は 최소 300ピクセルの寸法、10MB以下、アスペクト比が1:2.5〜2.5:1である必要があります。

開發者詳情

檔案結構

📄 SKILL.md