novel-storyboard

给 AI 短剧出分镜——管线里第一个直接面对视频模型的层。前提刻在骨子里：镜头是生成出来的，多切一镜的成本几乎为零，所以这里不心疼镜头数量，上限只有一个：视频模型单段生成的时长（默认 15 秒）。

核心机制：镜头认领节拍。 每个镜头声明它覆盖剧本某场的哪几个连续节拍（sceneIndex + beats: [起, 止]），镜头不许跨场次——换景必换镜。这让分镜和剧本的关系变成可机械对账的：

交付	解决什么
节拍认领	每个节拍被恰好一个镜头认领、顺序不乱——剧本改了重跑 validate，失效的镜头当场点名
单镜头 ≤ 15 秒	AI 视频单段生成上限，长对话在这里被强制拆镜（`params.maxShotSeconds` 按模型改）
台词装得下	认领节拍的台词秒数 ≤ 镜头秒数——逐镜检查，不是拍脑袋
分镜图提示词 + 镜头正文	分镜图提示词（`frame`，中文，直呼角色名）给图像模型配合设定图出图；镜头正文（`shot`，中文，通用身份）写这几秒发生什么。景别是枚举，中文景别词必须写进分镜图提示词
H3 视频提示词（每段一条）	MiniMax H3 的 I2VA 结构：固定对齐指令 + integrated_multimodal_description + overall_soundscape + non_diegetic_music。认领节拍的台词逐字进 `<d>[Chinese] …</d>` 块——对白、声景、配乐一段提示词全带上
Seedance 视频提示词（每段一条，程序拼）	跟 H3 并列。由脚本按官方结构拼：参考图声明、段级走位、逐镜量化字段、台词 `{}`、音效 `<>`、配乐 `（）`、编号约束。模型只写每切的 `shot`，不写秒数、编号和图片引用
构图量化字段	每段 `blocking`（谁在左谁在右、间距），每镜焦距／机位／构图／视线落点／焦点／稳定性——不出分镜图时，它们就是构图的全部来源
生成批次单	同场景 + 同光照的镜头归一批，共用同一张环境参考图——AI 版的顺场表，脚本自动汇总
配音对齐单	每句台词对到镜号——TTS 音频贴到哪一段视频，脚本自动汇总

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