關於

製作說明

《鎮遠侯府不要的二小姐》是 AI 輔助製作的 2D 動畫。這一頁寫清楚：誰決定什麼、用了哪些工具、一集是怎麼做出來的。

人與 AI 的分工

• 創作者：決定故事、角色、世界觀、每一集的分鏡與取捨，並逐支審片；不合格的片段退件重做。
• 生成式 AI：產出參考圖與影片片段。它不決定劇情；每一支生成結果都要經過人工驗收才會進入成片。
• Claude（Anthropic）：協助整理設定、撰寫生成用的意圖與批次清單、操作雲端機器、維護創作用的知識庫，以及開發這個官方網站。

成片規格

• 畫面：直式 9:16，日式 2D 賽璐璐風格。
• 長度：單集劇情平均約 50 秒，發布時約 60 秒。
• 結構：一集由 4 支各 15 秒的影片片段組成，剪接成一集。
• 發布：YouTube 以 Shorts 形式上架。

一集是怎麼做出來的

1. 設定與劇本：先有角色設定圖、場景與道具設定，再把一集拆成 4 段 15 秒的鏡頭，每段只安排一個主動作與一個轉折。
2. 參考圖：場景、道具與過場人物，用 GPT Image 2 生成；大量圖片以自製的批次工具一次送出。參考圖的形式會依鏡頭調整（只有臉、完整身體、三視圖等），不同搭配的效果仍在持續摸索。
3. 影片生成：把參考圖與文字意圖交給影片模型，產出 15 秒片段。每個鏡頭通常會生成多個版本（take），挑出最好的。
4. 補片段：成功的片段若接不上，會取前一段的最後一幀，先用 ChatGPT 生成下一幀，再用 Vidu 的圖生影片補出銜接片段，貼回原片。
5. 驗收：由創作者逐支審片，不合格就退件、改寫意圖後重做。
6. 後製與剪輯：劇中出現的文字（例如飯牌、名冊、紙條）在後製加上，因為生成式影片模型無法穩定畫出文字。最後剪成一集。

技術棧：影像與影片

• 參考圖：OpenAI 的 GPT Image 2（以 API 批次生成）、ChatGPT（補單張畫面）。
• 影片模型：MiniMax 的 H3，搭配 OpenH3-IR 流程，在 ComfyUI 裡運行。
• 補片段：Vidu（圖生影片）。
• 運算環境：租用雲端 GPU（曾使用 GPUtw、RunPod、Vast.ai）。第三季後半段以單張 NVIDIA RTX 5090 自架生成：一支 15 秒片段約 15 分鐘，一集 4 支約 1 小時；多台機器可以並行。
• 備用方案：RunningHub 的雲端工作流。

各季的做法

• 第一季：13 集，每集約 60 秒。
• 第二季：3 集；影片曾透過 RunningHub 生成。
• 第三季：8 集；從 EP5 起改用租用的雲端 GPU 自架 ComfyUI 與 OpenH3-IR 生成。

技術棧：創作管理

• 知識庫：以 Markdown 寫成的創作知識庫（人物、地點、物件、劇情與製作決策），用 Obsidian 的連結格式互相串聯，由 Claude 協助維護。每個結論都要能追溯到原始資料。
• 生成流程管理：由 Claude 撰寫意圖與批次清單、開機、下載成果，創作者負責審片與決策。

技術棧：這個官方網站

• 框架：Astro 5，純靜態輸出；內容是 Markdown，欄位用 Zod 驗證。
• 前端：手寫 CSS，沒有 UI 框架；預設不載入任何 JavaScript，只有 YouTube 影片使用「點了才載入」的小程式。
• 託管：Cloudflare Pages；程式碼推上 GitHub 後自動部署。
• 統計：只使用不用 cookie 的 Cloudflare Web Analytics，沒有追蹤碼。
• 劇透閘門：每一則內容都標記它出自哪一季，只要晚於公開範圍（目前到第三季），建置就會失敗，內容不會上站。
• 給 AI 讀的版本：同一份內容另外輸出 llms.txt、每頁 Markdown 與結構化 JSON，說明見〈給 AI 的入口〉。

為什麼要寫這麼詳細

這部作品大量使用 AI。我們希望觀眾與同行都清楚知道它是怎麼做出來的，也希望它的故事與角色仍然由人決定。