비디오 스킬

inference.sh CLI를 통해 AI 아바타 및 토킹 헤드 비디오를 생성합니다. 권장: P-Video-Avatar (가장 빠르고 저렴하며 내장 TTS 제공). 또한: OmniHuman, Fabric, PixVerse. 오디오: Inworld TTS-2 (100개 이상 언어, 캐릭터 감정 조절), ElevenLabs, Kokoro. 기능: 오디오 기반 아바타, 텍스트-투-아바타, 립싱크 비디오, 토킹 헤드 생성, 가상 프레젠터, UGC 콘텐츠. 용도: AI 프레젠터, 설명 비디오, 가상 인플루언서, 더빙, 마케팅 비디오, UGC 광고, 게이밍 아바타,...

Create AI avatar, talking-head, and lip-sync videos on RunComfy via the `runcomfy` CLI. Routes across ByteDance OmniHuman (audio-driven full-body avatar), Wan-AI Wan 2-7 (audio-driven mouth sync via `audio_url` on a portrait), HappyHorse 1.0 (Arena #1 t2v / i2v with in-pass audio), and Seedance v2 Pro (multi-modal cinematic with reference audio + reference subject). Picks the right model for the user's actual intent — UGC voiceover, virtual presenter, dubbed product demo, lip-synced...

Create AI avatar, talking-head, and lip-sync videos on RunComfy via the `runcomfy` CLI. Routes across ByteDance OmniHuman (audio-driven full-body avatar), Wan-AI Wan 2-7 (audio-driven mouth sync via `audio_url` on a portrait), HappyHorse 1.0 (Arena #1 t2v / i2v with in-pass audio), and Seedance v2 Pro (multi-modal cinematic with reference audio + reference subject). Picks the right model for the user's actual intent — UGC voiceover, virtual presenter, dubbed product demo, lip-synced...

inference.sh CLI를 통해 AI 아바타 및 토킹 헤드 영상을 생성합니다. 권장: P-Video-Avatar (가장 빠르고 저렴하며 TTS 내장). 추가: OmniHuman, Fabric, PixVerse. 오디오: Inworld TTS-2 (100개 이상 언어, 캐릭터 감정 조절), ElevenLabs, Kokoro. 기능: 오디오 기반 아바타, 텍스트-투-아바타, 립싱크 영상, 토킹 헤드 생성, 가상 프레젠터, UGC 콘텐츠. 용도: AI 프레젠터, 설명 영상, 가상 인플루언서, 더빙, 마케팅 영상, UGC 광고, 게이밍 아바타,...

inference.sh CLI를 통해 AI 아바타 및 토킹 헤드 영상을 생성합니다. 권장: P-Video-Avatar (가장 빠르고 저렴하며 TTS 내장). 추가: OmniHuman, Fabric, PixVerse. 오디오: Inworld TTS-2 (100개 이상 언어, 캐릭터 감정 조절), ElevenLabs, Kokoro. 기능: 오디오 기반 아바타, 텍스트-투-아바타, 립싱크 영상, 토킹 헤드 생성, 가상 프레젠터, UGC 콘텐츠. 용도: AI 프레젠터, 설명 영상, 가상 인플루언서, 더빙, 마케팅 영상, UGC 광고, 게이밍 아바타,...

Create AI avatar, talking-head, and lip-sync videos on RunComfy via the `runcomfy` CLI. Routes across ByteDance OmniHuman (audio-driven full-body avatar), Wan-AI Wan 2-7 (audio-driven mouth sync via `audio_url` on a portrait), HappyHorse 1.0 (Arena #1 t2v / i2v with in-pass audio), and Seedance v2 Pro (multi-modal cinematic with reference audio + reference subject). Picks the right model for the user's actual intent — UGC voiceover, virtual presenter, dubbed product demo, lip-synced...

inference.sh CLI를 통해 Google Veo, Seedance 2.0, HappyHorse, Wan, Grok 및 40개 이상의 모델로 AI 비디오를 생성합니다. 모델: Veo 3.1, Veo 3, Seedance 2.0, HappyHorse 1.0, Wan 2.5, Grok Imagine Video, OmniHuman, Fabric, HunyuanVideo. 기능: 텍스트-투-비디오, 이미지-투-비디오, 참조-투-비디오, 비디오 편집, 립싱크, 아바타 애니메이션, 비디오 업스케일링, 폴리 사운드. 용도: 소셜 미디어 비디오, 마케팅 콘텐츠, 설명 비디오, 제품 데모, AI 아바타. 트리거: 비디오 생성, AI 비디오,...

We need to translate the given text from English to Korean, preserving the specified name 'ai-video-generation' and other technical terms, product names, protocol names, URLs, numbers, etc. The instruction says: "Do not include the name unless it appears in the source text." The name 'ai-video-generation' does not appear in the source text, so we should not add it. Also, do not add labels like "description" or "skill name". Just translate the text inside <text>. The text describes generating AI videos on RunComfy via the runcomfy CLI, listing various models and capabilities. We need to translate naturally into Korean while keeping all proper nouns and technical terms as is. For example, "HappyHorse 1.0", "Wan-AI Wan 2-7", etc., should remain unchanged. Also, terms like "text-to-video (t2v)", "image-to-video (i2v)" should be kept as is or with Korean parentheses? Probably keep the English abbreviations. The instruction says "Preserve product

Generate AI videos on RunComfy via the `runcomfy` CLI — a smart router across the full video-model catalog: HappyHorse 1.0 (Arena #1, native in-pass audio), Wan-AI Wan 2-7 (open weights, audio-driven lip-sync), ByteDance Seedance v2 / 1-5 / 1-0 (multi-modal cinematic), Kling 3.0 / 2-6, Google Veo 3-1, MiniMax Hailuo 2-3, ByteDance Dreamina 3-0. Covers text-to-video (t2v), image-to-video (i2v), and Veo's video-extend endpoint. The skill picks the right model for the user's intent (Arena-#1...

inference.sh CLI를 통해 Google Veo, Seedance 2.0, HappyHorse, Wan, Grok 및 40개 이상의 모델로 AI 비디오를 생성합니다. 모델: Veo 3.1, Veo 3, Seedance 2.0, HappyHorse 1.0, Wan 2.5, Grok Imagine Video, OmniHuman, Fabric, HunyuanVideo. 기능: 텍스트-비디오, 이미지-비디오, 참조-비디오, 비디오 편집, 립싱크, 아바타 애니메이션, 비디오 업스케일링, 폴리 사운드. 사용처: 소셜 미디어 비디오, 마케팅 콘텐츠, 설명 비디오, 제품 데모, AI 아바타. 트리거: 비디오 생성, AI 비디오,...

inference.sh CLI를 통해 Google Veo, Seedance 2.0, HappyHorse, Wan, Grok 및 40개 이상의 모델로 AI 비디오를 생성합니다. 모델: Veo 3.1, Veo 3, Seedance 2.0, HappyHorse 1.0, Wan 2.5, Grok Imagine Video, OmniHuman, Fabric, HunyuanVideo. 기능: 텍스트-비디오, 이미지-비디오, 참조-비디오, 비디오 편집, 립싱크, 아바타 애니메이션, 비디오 업스케일링, 폴리 사운드. 사용처: 소셜 미디어 비디오, 마케팅 콘텐츠, 설명 비디오, 제품 데모, AI 아바타. 트리거: 비디오 생성, AI 비디오,...

Generate AI videos on RunComfy via the `runcomfy` CLI — a smart router across the full video-model catalog: HappyHorse 1.0 (Arena #1, native in-pass audio), Wan-AI Wan 2-7 (open weights, audio-driven lip-sync), ByteDance Seedance v2 / 1-5 / 1-0 (multi-modal cinematic), Kling 3.0 / 2-6, Google Veo 3-1, MiniMax Hailuo 2-3, ByteDance Dreamina 3-0. Covers text-to-video (t2v), image-to-video (i2v), and Veo's video-extend endpoint. The skill picks the right model for the user's intent (Arena-#1...

Pose-conditioned generation on RunComfy via the `runcomfy` CLI. Routes across Kling 2-6 Motion Control Pro / Standard (transfer the motion / blocking of a reference video onto a target character), community Wan 2-2 Animate (audio-driven character animation with pose conditioning), and Z-Image Turbo ControlNet LoRA (pose-conditioned image generation from an OpenPose / DWPose / canny / depth control image). Picks the right route based on video vs still and stylized vs photoreal. Triggers on...

Pose-conditioned generation on RunComfy via the `runcomfy` CLI. Routes across Kling 2-6 Motion Control Pro / Standard (transfer the motion / blocking of a reference video onto a target character), community Wan 2-2 Animate (audio-driven character animation with pose conditioning), and Z-Image Turbo ControlNet LoRA (pose-conditioned image generation from an OpenPose / DWPose / canny / depth control image). Picks the right route based on video vs still and stylized vs photoreal. Triggers on...

Pose-conditioned generation on RunComfy via the `runcomfy` CLI. Routes across Kling 2-6 Motion Control Pro / Standard (transfer the motion / blocking of a reference video onto a target character), community Wan 2-2 Animate (audio-driven character animation with pose conditioning), and Z-Image Turbo ControlNet LoRA (pose-conditioned image generation from an OpenPose / DWPose / canny / depth control image). Picks the right route based on video vs still and stylized vs photoreal. Triggers on...

dontbesilent 短视频开头优化。诊断开头问题 + 生成优化方案。 触发方式：/dbs-hook、/hook、「帮我优化开头」「开头怎么写」 Short video opening optimization with diagnosis and solutions. Trigger: /dbs-hook, "optimize my opening", "how to write opening

短视频逐字稿逻辑延续检查。找出「观众会在哪一秒划走」的风险点：段落间逻辑衔接、段落内信息密度、句子口播流畅度。诊断完默认主动问是否标记式改稿。触发方式：/dbs-script-flow、/逻辑延续、「检查逻辑延续」「看看逻辑有没有断」「帮我看看这个稿子顺不顺」「哪里会划走」

말하는 얼굴 영상에 자막을 추가합니다. 하나의 카탈로그(CATALOG.md)에는 32가지 시각적 아이덴티티가 있으며, 두 가지 엔진으로 구성됩니다: 컬럼 플로우(장면에 합성된 자막 — 매트 오클루전 + 믹스 블렌드; 크림/잉크/에디토리얼/키노트/다큐멘터리/라우드/네온/글리치/크롬/벨로시티)와 테마별 구성(앵커/오드넌스/터미널/네온사인/스타더스트/스톰프/스코어보드/트랜짓/VHS/아케이드/도시에/레이저/썬더/홀로그램/바이오루미/오로라/스펙트럼/페이퍼컷/

웹 카메라 지원.

We need to translate the given text from English to Korean, preserving the name 'face-swap' and other technical terms like 'runcomfy', 'Wan 2-2 Animate', 'GPT Image 2 Edit', etc. The instruction says to translate only the text inside <text>, and not include the name unless it appears in the source text. The name 'face-swap' appears in the source text? Actually the source text starts with "Swap a face / character..." so 'face-swap' is not directly in the text; it's the name of the skill. But the instruction says "Do not include the name unless it appears in the source text." The name 'face-swap' does not appear in the source text. So we should not add it. However, the directory item type is 'agent skill' and the name is given as 'face-swap' but we are to translate only the text inside <text>. So we just translate the description. Let's translate carefully. The text: "Swap a face / character into video or images

We need to translate the given text into Korean while preserving the name "face-swap" and other technical terms like "runcomfy", "Wan 2-2 Animate", "GPT Image 2 Edit", etc. The instruction says to translate only the text inside <text>, and not include the name unless it appears in the source text. The name "face-swap" appears in the source text? Actually the source text starts with "Swap a face / character..." so "face-swap" is not directly in the text, but the name to preserve is "face-swap". The instruction says "Name to preserve: face-swap" but then says "Do not include the name unless it appears in the source text." Since "face-swap" does not appear in the source text, we should not add it. However, the text is about swapping faces, so we need to translate naturally. Also preserve URLs? There is no URL. Numbers: "2-2", "2", "2-6" etc. Technical terms: "CLI",

Swap a face / character into video or images on RunComfy via the `runcomfy` CLI. Routes across community Wan 2-2 Animate (audio-driven character animation + identity swap), GPT Image 2 Edit (single-shot precise face swap on still images via reference composition), Nano Banana Edit (batch identity-preserving swap), Flux Kontext (single-ref high-fidelity local face edit), and Kling 2-6 Motion Control Pro (transfer motion from one performance onto a target character). Picks the right model for...

faceless-explainer 비디오 워크플로우 - 임의의 텍스트(기사/노트/주제/요약) -> narrator_scripts.json + 오디오(음성 + 배경음악) + section_plan.md -> 타이포그래피/추상 그래픽/다이어그램/데이터 시각화 비디오. 일반적인 길이는 최대 약 3분(최적 길이 약 30-90초); 진정으로 긴 작품은 이 워크플로우가 아닌 일반 비디오입니다. 자체 내레이션(TTS)을 생성하며, 사용자가 제공하거나 사전 녹음된 음성 해설과 동기화하지 않습니다(이는 일반 비디오입니다). 웹사이트 캡처나 실제 제품 스크린샷은 없습니다....

사용자 정의 HyperFrames HTML 비디오 구성 제작 시 전용 워크플로가 적합하지 않을 때 대체 도구로 사용합니다. 긴 길이 또는 여러 장면의 작품, 브랜드/시즐 릴, 몽타주, 타이틀 카드, 모션 포스터, 정적 루프, 모든 길이와 형식의 자유로운 구성을 다룹니다. 마케팅 제품 프로모션(product-launch-video), 일반 웹사이트-투-비디오 캡처(website-to-video), 주제 설명(faceless-explainer), GitHub PR 비디오(pr-to-video), 기존 영상 자막 처리 등에는 사용되지 않습니다.

기존의 토킹헤드 / 인터뷰 / 팟캐스트 영상에 시간에 맞춰 디자인된 그래픽 오버레이 카드(제목, 하단 자막, 데이터 콜아웃, 인용문, 사이드 패널, 화면 속 화면)를 레이어링하여 패키징합니다. 원본 영상은 전체 재생되며, 에이전트가 대화 중 각 카드의 HTML을 디자인 및 작성한 후 hyperframes를 통해 MP4로 렌더링합니다. 사용자가 그래픽 오버레이, 영상 내 그래픽 / 하단 자막 / 데이터 콜아웃 / 키네틱 타이틀 등을 요청할 때 사용합니다.

Alibaba HappyHorse 1.0 모델을 inference.sh CLI를 통해 비디오를 생성하고 편집합니다. 모델: HappyHorse T2V, I2V, R2V, Video Edit. 기능: 텍스트-비디오, 이미지-비디오, 참조-비디오, 자연어를 통한 비디오 편집, 캐릭터 보존, 720P/1080P, 최대 15초. 용도: 물리적으로 사실적인 비디오, 비디오 편집, 캐릭터 일관성 콘텐츠, 제품 데모, 소셜 미디어. 트리거: happyhorse, happy horse, alibaba video, happyhorse 1.0, dashscope video, alibaba...

Alibaba HappyHorse 1.0 모델을 inference.sh CLI를 통해 비디오를 생성하고 편집합니다. 모델: HappyHorse T2V, I2V, R2V, Video Edit. 기능: 텍스트-비디오, 이미지-비디오, 참조-비디오, 자연어를 이용한 비디오 편집, 캐릭터 보존, 720P/1080P, 최대 15초. 용도: 물리적으로 사실적인 비디오, 비디오 편집, 캐릭터 일관성 콘텐츠, 제품 데모, 소셜 미디어. 트리거: happyhorse, happy horse, alibaba video, happyhorse 1.0, dashscope video, alibaba...

We need to translate the given text from English to Korean. The text describes an agent skill for generating text-to-video with HappyHorse 1.0 on RunComfy. It mentions strengths, schema, routing alternatives, and CLI command. The instruction says to preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. So "HappyHorse 1.0", "RunComfy", "Artificial Analysis Video Arena", "1080p", "Wan 2.7", "Seedance 2", "LTX 2", "runcomfy run happyhorse/happyhorse-1-0/text-to-video", "CLI", "happyhorse", "happy horse" should remain as is. Also preserve the name "happyhorse-1-0" if it appears, but it's not in the text except in the CLI path. The text inside <text> is what we translate. We must not add labels or extra commentary. Just the translation. Let's translate sentence by sentence: "Generate text-to-video with HappyHorse

RunComfy에서 HappyHorse 1.0으로 텍스트를 비디오로 생성합니다. HappyHorse 1.0의 강점(Artificial Analysis Video

We need to translate the given text from English to Korean. The text describes a text-to-video generation skill using HappyHorse 1.0 on RunComfy. It mentions strengths, schema, routing alternatives, and CLI command. The instruction says to preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. So "HappyHorse 1.0", "RunComfy", "Artificial Analysis Video Arena", "1080p", "Wan 2.7", "Seedance 2", "LTX 2", "runcomfy run happyhorse/happyhorse-1-0/text-to-video", "happyhorse", "happy horse" should remain as is. Also preserve the number #1. Translate the rest naturally. The text inside <text> is: "Generate text-to-video with HappyHorse 1.0 on RunComfy. Documents HappyHorse 1.0's strengths (#1 on Artificial Analysis Video Arena, native 1080p with in-pass synchronized audio, multi-shot character consistency, 6-language