Director Intent OS — 本地優先的 AI 電影創作與製作作業系統
案例所證明的能力 識別未被充分解決的行業痛點，把隱性專業判斷轉化為可治理的產品工作流
- Python
- FastAPI
- SQLite
- SQLAlchemy / Alembic
- Jinja2
- FFmpeg / ffprobe
- Local multimodal AI
一套由創作者主導的創作意圖操作系統，把難以言傳的創意沉澱為可追溯知識，並跨素材、劇本、鏡頭、剪輯與質檢持續傳遞。
這是一套獨立設計與開發的電影製作創意技術系統。Director Intent OS 把 AI 放進可持續、可審查的工作流，讓創作意圖跨工作階段與製作環節保持連貫。
項目概覽
角色 獨立設計與開發者——產品架構、可跨工作階段恢復的創作流程、跨格式編劇工作台、離線製作編排與本地渲染管線
場景
一部電影由一連串相互依賴的創作決策組成：素材理解、故事、劇本、鏡頭、表演與剪輯。單次模型呼叫無法在整條鏈上保留導演權威、前後連貫、素材來源與修訂歷史。缺少製作治理，後續產出容易偏離已核准意圖，也難以說清哪一版被接受、改了什麼、為什麼。
產品策略
Director Intent OS 把整條創作鏈視為同一場可追溯、可審查的製作：素材保留來源並被抽取為候選知識，知識經人工簽核後才成為創作依據；故事由創作提要發展至劇本與分鏡；電影中間表示層（Cinematic IR）和不綁定特定模型的鏡頭製作包，把已核准意圖帶入鏡頭規劃；鏡頭裝配計劃（Assembly Plan）協調離線製作；選定的候選鏡次（Takes）再進入修復、剪輯、本地渲染與以證據為基礎的品質檢查。
評測
以固定的本地多模態流程對 24 個鏡頭形成 168 條原子觀察，鎖定知識抽取與提示行為；這組離線測試驗證知識審核邊界，不將其包裝為成片質量驗證。
成果與當前階段
本地創作鏈與離線製作工作台已能在同一項目中持續使用：工作可跨階段恢復，故事可在劇本與分鏡之間延續，鏡頭規劃可一路推進至候選鏡次、修復、剪輯、本地渲染與品質檢查。下一階段將以合格的影片生成模型延伸這條鏈，加入真實鏡頭生成與成片組裝。
我的工作
- 多模態知識抽取：把文檔、掃描書籍、圖片、音訊與影片轉為候選知識，每一條都可追溯至原始素材
- 以人工簽核區分機器解讀與導演正式接受的創作依據
- 跨格式編劇工作台覆蓋創作種子、提要、劇本與分鏡，並讓項目可跨工作階段恢復
- 把已核准的創作意圖整理成不綁定特定模型、可審查的鏡頭規劃與製作安排
- 離線製作工作台涵蓋製作素材、候選鏡次、修復、多軌剪輯、可重現的本地渲染與品質檢查
技術證據
- 以來源為先的設計，讓每項創作決策可追溯至支持它的素材與簽核
- 不可變修訂歷史與復原機制並列保留已接受的工作與最新機器產出
- 缺少必要人工簽核或製作證據時，流程會停止推進
- 創作與製作決策不綁定特定模型，未來接入的媒體模型可分開評估
從頭到尾的一場受治理製作
Director Intent OS 把電影開發視為一份連續的製作記錄。來源證據形成經核准的知識，知識支撐故事，故事經劇本與分鏡發展，鏡頭意圖再進入規劃與製作安排。每個階段都為下一階段提供可檢查的上下文，避免創作意圖散落在互不相關的指令與文件中。
把原始素材讀成可供審核的候選知識
一部電影通常從形態各異的素材開始：劇本草稿、掃描書籍、訪談錄音、參考影片。Director Intent OS 讓它們進入同一份項目記錄：系統從各類素材中抽取候選知識，並讓每一條候選都保留其來源，因此很久之後才做的創作決定，仍然可以回頭核對它的依據。
候選知識按創作職能分組——編劇、導演、場景、道具與連續性——每一條在產出時就已經對應到下游要用它的環節。
抽取產出的是候選，不是結論。導演改寫並簽核，只有經簽核的知識才會成為故事、劇本與分鏡的依據。這是決定後續工作是否還在講同一部電影的第一道關口。
人工權威貫穿整條管線
導演判斷是系統的最高依據。知識、劇本、鏡頭、候選鏡次與品質決策都要經明確人工簽核才會前進；自動化可以準備選項與證據，卻不能自行把產出升格為已核准事實。即使更多流程得到輔助，作者身份與責任仍清楚可見。
跨格式的故事發展
電影故事不只存在於單一文件：同一個戲劇選擇會在創作提要、劇本、分鏡與鏡頭計劃中呈現為不同形式。跨格式編劇工作台把這些內容保留在同一項目中，讓創作者切換格式時，不必每次重建整部電影的上下文。
下一階段——從受控鏡頭到完整影片
目前，系統已提供鏡頭製作的受控本地流程：規劃、候選鏡次、選擇、修復、剪輯、可重現渲染與品質檢查。下一階段將從模型評估與真實鏡頭生成開始，再把這些鏡頭帶入現有的剪輯、渲染與品質檢查流程，逐步完成整片組裝。