Video Agent Visual 专注把分镜变成 2K 视觉素材
在 PromptHub 的 Skill 目录里，Video Agent Visual 是视频团队里的美术师。它读取 storyboard.json，通过 GPTIMG2 批量生成 2K 图片素材，输出 visuals/.png、visual-timeline.json 和 visual-report.md。
Video Agent Visual 专注把分镜变成 2K 视觉素材
Video Agent Visual 是什么
在 PromptHub 的 Skill 目录里，Video Agent Visual 是视频团队里的美术师。它读取 storyboard.json，通过 GPTIMG2 批量生成 2K 图片素材，输出 visuals/*.png、visual-timeline.json 和 visual-report.md。
它不重新设计画面内容，画面设计由分镜师负责；它的任务是把分镜里的生成类镜头可靠落地。
它只生成该生成的镜头
源文件说明脚本会过滤掉 is_post_production: true 的镜头。数据图表、文字动效、分屏这类后期镜头不会被拿去生成静态图，而是交给剪辑师或后期制作。
这个边界很实用。把所有镜头都交给图像模型，会导致数据不准、文字乱码和素材不可控。
它把素材变成时间轴资产
Video Agent Visual 不只是下载图片。它会生成 visual-timeline.json，记录每个镜头的文件、描述、开始时间、结束时间、时长、素材类型、获取方式和情绪。
对于剪辑来说，这比一堆图片文件更有用。剪辑师能知道 001.png 对应哪句稿、什么时候出现、情绪是什么。
一个具体示例
假设 storyboard 里有 50 个镜头，其中 30 个是概念画面，10 个是数据图表，10 个是截图或手动素材。Video Agent Visual 会只生成那 30 个 AI 图片，跳过数据和手动项，并在报告里标出成功、失败和需要后期制作的镜头。
如果选择 tech 风格，所有生成 prompt 会附加科技类视觉指令；如果是知识视频，则可以走 knowledge 风格。
适合什么场景
它适合长视频批量视觉素材、知识视频概念画面、科技类视频、认知成长内容和需要 2K 静态素材交给剪辑的项目。
如果需要真实人物照片、产品截图或数据图表，不应让它硬生成，应在 storyboard 阶段标为 manual 或 post_production。
使用边界与失败排查
如果输出素材比例不统一，检查 --aspect-ratio 参数。16:9 对应 2560x1440，9:16 对应 1440x2560。
如果某些镜头缺图，先看 visual-report.md，确认是生成失败、被跳过，还是文件名和镜头编号不匹配。
更多说明可以看 Video Agent Visual 的 PromptHub 页面 和 GitHub 原始 Skill 文件。
结论
Video Agent Visual 的价值，是把结构化分镜稳定转成可剪辑的图片资产和视觉时间轴。
它适合自动化视频团队里的批量美术生产环节。