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漫画生成工作流 v2 更新说明
新增功能
1. 双模式支持
工作流现在支持两种输出模式：
模式A：传统漫画分镜
- 适用场景：小说段落、静态场景描述
- 输出：3-5个分镜，不强调时间轴
- 示例输入：
李阳推开厚重的木门，月光透过窗户洒在地板上。他看到父亲坐在书桌前...
模式B：时间线漫画分镜
- 适用场景：连续动作描述、动态场景（如15秒画面描述）
- 输出：带时间标记的分镜（如"0-3秒"、"3-6秒"），分镜数量由AI根据动作节奏自动决定
- 示例输入：
冰凉的夜雨如密集的银针般倾泻，王雪的长发湿漉漉地黏在惨白的脸颊... - 示例输出：
### 分镜1：[0-3秒] 雨中疾奔 **时间点：** 0-3秒 **场景描述：** 王雪在雨中奔跑，长发湿漉漉贴在脸上... **图片提示词：** ... ### 分镜2：[3-6秒] 惊惶回眸 **时间点：** 3-6秒 ...
2. 智能关键帧提取
- 时间线分析AI：自动识别动作转折点
- 时间标记：AI自由决定时间点（如"0-3秒"、"3-5秒"，不一定是固定间隔）
- 动态分镜数：根据动作节奏自动决定分镜数量（3-8个）
使用步骤
1. 导入DSL
- 访问 https://dify.wutongshucloud.com
- 应用 → 创建应用 → 导入DSL
- 选择
workflow/漫画生成工作流-v2.yml
2. 运行工作流
- 输入文本：粘贴你的描述
- 选择模式：
- 传统漫画分镜：适合小说段落
- 时间线漫画分镜：适合连续动作描述
- 查看输出：根据选择的模式生成对应格式的分镜
3. 测试用例
测试用例1：传统模式
输入：
李阳推开厚重的木门，月光透过窗户洒在地板上。他看到父亲坐在书桌前，手里拿着一封信。房间里弥漫着淡淡的墨香，父亲的背影显得格外孤独。
模式：传统漫画分镜 预期：3-5个分镜，不标注时间
测试用例2：时间线模式
输入：
冰凉的夜雨如密集的银针般倾泻，将整条街道浸泡在闪烁的霓虹与破碎的水光里。王雪的长发湿漉漉地黏在惨白的脸颊，她逆着稀疏而模糊的人影，在湿滑反光的柏油路上踉跄疾奔，每一次仓促的呼吸都在冰凉的空气中扯出白雾。惊惶回眸——那道追赶者的漆黑剪影，被身后惨白的路灯无限拉长、扭曲变形，紧贴地面疾速蔓延，仿佛噩梦具现的触角。
心脏在胸腔里疯狂擂动，震耳欲聋。就在窒息般的恐惧攥紧喉咙的瞬间，她眼角瞥见右前方一道极其狭窄的缝隙：那是两栋旧楼之间一道被遗忘的巷口，幽深，黑暗，像大地的一道伤口。求生的本能压倒一切，她猛地拧身折向，如离弦之箭般将自己彻底投进那片浓稠的、仿佛能吸收一切光线与声响的阴影之中。
巷内弥漫着潮湿的霉味与杂物堆积的腐朽气息。王雪的背脊紧紧抵住冰冷湿滑的砖墙，尖锐的碎石硌着皮肉。她用尽全部力气捂住自己的口鼻，将几乎冲喉而出的剧烈喘息与战栗死死压回身体深处，只剩下瞪大的双眼，死死盯向巷口那一方被雨幕朦胧的、危险的光亮。
模式：时间线漫画分镜 预期：带时间标记的分镜（如"0-3秒"、"3-6秒"等）
节点说明
开始节点
- 输入文本：小说段落或连续动作描述
- 输出模式：
- 传统漫画分镜
- 时间线漫画分镜
模式选择器
根据"输出模式"变量选择处理路径：
- 传统漫画分镜 → 小说编辑AI → 传统分镜AI
- 时间线漫画分镜 → 时间线分析AI → 时间线分镜AI
传统路径
- 小说编辑AI：润色文本，增强画面感
- 传统分镜AI：生成3-5个传统漫画分镜
时间线路径
-
时间线分析AI：
- 分析连续动作描述
- 识别关键动作转折点
- 标注时间点（AI自由决定）
- 提取每个时间点的画面描述
-
时间线分镜AI：
- 将时间线分析转换为带时间标记的分镜
- 每个分镜包含：时间点、场景描述、图片提示词
- 增加"叙事节奏建议"部分
输出节点
合并两个路径的输出（根据选择的模式只显示对应结果）
技术细节
条件分支实现
使用 question-classifier 节点实现模式选择：
- query_variable_selector:
开始.output_mode - classes:
- 传统漫画分镜
- 时间线漫画分镜
变量传递
- 传统路径：
开始.input_text→小说编辑AI→传统分镜AI→输出 - 时间线路径：
开始.input_text→时间线分析AI→时间线分镜AI→输出
输出合并
输出节点使用：{{#1740748800002.text#}}{{#1740748800006.text#}}
由于只有一条路径会执行，所以只显示对应模式的输出
注意事项
-
模式选择很重要：
- 静态场景描述 → 选择"传统漫画分镜"
- 连续动作描述 → 选择"时间线漫画分镜"
-
时间标记是估算值：
- AI会根据动作节奏自由决定时间范围
- 不是精确的时间码，而是帮助理解叙事节奏的参考
-
分镜数量：
- 传统模式：固定3-5个
- 时间线模式：AI根据动作复杂度自动决定（通常3-8个）
后续优化建议
- 增加示例提示：在开始节点增加示例文本，帮助用户选择正确的模式
- 自动模式识别：训练AI自动判断输入适合哪种模式
- 细化时间粒度：允许用户指定时间精度（如"每2秒一个分镜"）