pixelle-video
Use when asked to create or generate a video automatically from a topic, text, or idea. Triggers on: 'tạo video', 'generate video', 'make a video about', 'video từ chủ đề', 'short video', 'create reel', 'pixelle', 'video tự động', 'video AI'. Requires Pixelle-Video server running locally (docker-compose or pip install).
- License 许可
- Apache-2.0
- 最近更新
- 2026-11-11
- Stars
- ★ 13
- Forks
- 1
01 前言 Front Matter
- name
- pixelle-video
- description
- Use when asked to create or generate a video automatically from a topic, text, or idea. Triggers on: 'tạo video', 'generate video', 'make a video about', 'video từ chủ đề', 'short video', 'create reel', 'pixelle', 'video tự động', 'video AI'. Requires Pixelle-Video server running locally (docker-compose or pip install).
03 SKILL.md 正文
Pixelle-Video Skill
Tự động tạo video AI từ một chủ đề hoặc đoạn văn bản — script → ảnh AI → voice → BGM → video hoàn chỉnh. Dùng AIDC-AI/Pixelle-Video (REST API, FastAPI, ComfyUI backend).
Prerequisites
Pixelle-Video phải đang chạy trước khi gọi skill này:
# Kiểm tra server có đang chạy không
curl -s http://localhost:8000/api/health | jq .
# Nếu chưa chạy — khởi động bằng Docker
docker compose up -d # trong thư mục Pixelle-Video
# Hoặc chạy thẳng
pip install -e .
pixelle-video start
Workflow
Step 1 — Xác nhận input từ user
Thu thập 3 thông tin:
- text: Chủ đề hoặc đoạn văn bản nguồn (vd: "Atomic Habits dạy chúng ta thay đổi thói quen nhỏ")
- mode:
generate(AI tự viết lời) hoặcfixed(dùng text nguyên) - n_scenes: Số cảnh, mặc định 5 (1–20)
Nếu user chỉ cung cấp chủ đề ngắn → dùng mode: generate.
Nếu user cung cấp script đầy đủ → dùng mode: fixed.
Step 2 — Kiểm tra server health
curl -s http://localhost:8000/api/health
Nếu server không phản hồi → báo user khởi động server, dừng.
Step 3 — Tạo video (async)
curl -s -X POST http://localhost:8000/api/video/async \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"text": "<user_text>",
"mode": "generate",
"n_scenes": 5,
"frame_template": "1080x1920/image_default.html",
"video_fps": 30,
"bgm_volume": 0.3
}' | jq .
Ghi lại task_id từ response.
Step 4 — Poll task status
TASK_ID="<task_id_from_step3>"
while true; do
STATUS=$(curl -s "http://localhost:8000/api/tasks/$TASK_ID" | jq -r '.status')
echo "Status: $STATUS"
if [[ "$STATUS" == "completed" || "$STATUS" == "failed" ]]; then break; fi
sleep 5
done
curl -s "http://localhost:8000/api/tasks/$TASK_ID" | jq .
Step 5 — Lấy kết quả
Khi status = completed, response chứa video_url:
curl -s "http://localhost:8000/api/tasks/$TASK_ID" | jq '{
video_url: .result.video_url,
duration: .result.duration,
file_size: .result.file_size
}'
Download video:
VIDEO_URL=$(curl -s "http://localhost:8000/api/tasks/$TASK_ID" | jq -r '.result.video_url')
curl -L "$VIDEO_URL" -o output_video.mp4
echo "Video saved → output_video.mp4"
Step 6 — Báo cáo kết quả
Trả về cho user:
- Đường dẫn file video đã download
- Thời lượng (duration) + kích thước file
- URL nếu user muốn xem trực tiếp qua browser (
http://localhost:8000+ video_url)
Options nâng cao
| Param | Mặc định | Mô tả |
|---|---|---|
frame_template |
1080x1920/image_default.html |
Template kích thước + layout (portrait/landscape) |
tts_workflow |
default config | Workflow TTS (giọng đọc) |
ref_audio |
none | Audio mẫu để clone giọng |
bgm_path |
none | Đường dẫn file nhạc nền tuỳ chỉnh |
bgm_volume |
0.3 |
Âm lượng nhạc nền (0.0–1.0) |
prompt_prefix |
none | Style prefix cho ảnh AI (vd: "cinematic, 4K") |
template_params |
none | Màu sắc, background tuỳ chỉnh cho template |
Ví dụ nhanh
# Video 5 cảnh về thói quen tốt
curl -X POST http://localhost:8000/api/video/async \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"text": "Thói quen nhỏ mỗi ngày tạo nên sự khác biệt lớn trong cuộc đời bạn.",
"mode": "generate",
"n_scenes": 5,
"title": "Sức mạnh của thói quen nhỏ"
}'
Xử lý lỗi
| Lỗi | Nguyên nhân | Fix |
|---|---|---|
Connection refused |
Server chưa chạy | docker compose up -d |
task status: failed |
ComfyUI chưa start / thiếu model | Xem log: docker compose logs |
| Video trống / âm thanh không có | TTS workflow chưa config | Kiểm tra config.yaml → tts_workflow |
| Ảnh không generate | ComfyUI API key / model chưa cài | Xem README → Image Generation Setup |
04 同仓库更多 Skills
openai--sentry--sentry
Use when the user asks to inspect Sentry issues or events, summarize recent production errors, or pull basic Sentry health data via the Sentry API; perform read-only queries with the bundled script and require `SENTRY_AUTH_TOKEN`.
ito-basket-compare
Compare Itô prediction-market baskets against a user's knowledge base, portfolio notes, financial context, watchlist, or research thesis. Use for read-only basket comparison and gap analysis without investment advice or live trading.
implementing-network-traffic-baselining
Build network traffic baselines from NetFlow/IPFIX data using Python pandas for statistical analysis, z-score anomaly detection, and hourly/daily traffic pattern profiling
detecting-evasion-techniques-in-endpoint-logs
Detects defense evasion techniques used by adversaries in endpoint logs including log tampering, timestomping, process injection, and security tool disabling. Use when investigating suspicious endpoint behavior, building detection rules for evasion tactics, or conducting threat hunting for stealthy adversary activity. Activates for requests involving evasion detection, defense evasion analysis, log tampering detection, or MITRE ATT&CK TA0005.
implementing-microsegmentation-with-guardicore
Implementing microsegmentation using Akamai Guardicore Segmentation to map application dependencies, create granular network policies, visualize east-west traffic flows, and enforce least-privilege communication between workloads across data centers and cloud.
ramdisk-tmpfs-patterns
暂无简介