视频高级输入与本地图像工具
给谁看
已经能用 museav gen 出图出片，想再往下走一步的人。
这一页收三组命令：视频怎么喂素材、IP 主体怎么管、本地那几个不花钱的图像工具。
视频：首尾帧 vs 参考素材
museav gen --video 有两种进阶喂法，互斥，一次只能选一边 （MiniMax H3 的上游规则，CLI 在本地就拦，不会先让你白传一遍再报错）。
| 想做的事 | 用这组参数 | 能不能重复 |
|---|---|---|
| 指定开头和结尾，中间让它过渡 | --image（首帧）/ --last-frame（尾帧） | 各一个 |
| 给它几段参考，让它照外观/运镜/节奏来 | --reference-image / --reference-video / --reference-audio | 图 ≤ 9，视频/音频 ≤ 3 |
bash
# 首尾帧过渡
museav gen --video --image start.png --last-frame end.png --prompt '缓慢推进'
# 多模态参考：给它一段运镜当范本
museav gen --video --prompt '同样的运镜，旅行片质感' --reference-video move.mp4本地文件和 http(s) 链接都收。本地文件会自动上传，链接直接用，不重复传。
提示词增强
它只增强，不出片，所以不花出图额度（上游按 token 计费）。 适合先把粗糙想法补成结构化提示词，再拿去出片：
bash
# 只拿增强后的提示词，可以存文件、传阅、复用
museav enhance -p '一只猫在窗台伸懒腰' --duration 5 --ratio 9:16
# 增强完直接出片
museav gen --video --enhance --prompt '一只猫在窗台伸懒腰' --ratio 9:16
# 管道串起来
museav gen --video --prompt "$(museav enhance -p '一只猫伸懒腰')"IP 主体：这几张图是同一个东西
同一个角色出了五张图，在项目素材库里是五行互不相干的记录。 主体（subject）把这个关系建起来：一个角色/产品/场景/品牌本身，名下挂着它的所有图。
什么时候用它而不是素材库：当几张图确实是同一个东西的时候。
bash
# 建主体，不传 --project 就是个人主体
museav subjects create --project <项目> --name '顾栖月' --kind person --persona virtual \
--traits '{"发型":"长直发","脸型":"鹅蛋脸"}'
# 三视图一张张传
museav subjects add-asset <主体id> ./front.png --role view_front
museav subjects add-asset <主体id> --url https://... --role view_side
# 看主体 + 名下图，按 role 分组
museav subjects show <主体id>
museav subjects list --project <项目>枚举值跟服务端一致，别自己发明：
| 参数 | 取值 |
|---|---|
--kind | product / person / scene / brand（默认 person） |
--persona | real / virtual（仅 kind=person 可用，其它 kind 传了服务端会拒） |
--role | raw / standard / view_front / view_side / view_back / output |
三个会踩的坑
同一张图不能注册两次。 每个项目里一张图只占一行。要换 role，先删旧登记或者换个文件 —— 不能把它以第二个 role 再登记一遍。
主体和它的图必须在同一个项目里。 add-asset 用的是主体自己的项目，所以不用重复传 --project。
没有「按 id 查一个主体」的接口。 所以不带 --project 时，show / add-asset 会扫一遍个人库加所有项目（N+2 次请求）。这是有意的：换你不用每次重复敲 --project。
本地图像工具：免登录、不花钱
这四个纯本地跑，不调中台、不消耗额度，装在 Windows 上也能用（依赖都有预编译二进制）。
bash
museav compress ./photo.jpg --max-edge 800 --format webp --quality 70
museav remove-bg ./shoe.png # 输出 <名>-nobg.png
museav upscale ./photo.jpg --scale 4 # 输出 <名>-4x.png
museav remove-watermark ./poster.jpg # 输出 <名>-clean.png| 命令 | 干什么 | 首次会下载什么 |
|---|---|---|
compress | 缩放/重编码（sharp） | 无 |
remove-bg | 抠图 → 带 alpha 的 PNG | ISNet 模型 ~170MB |
upscale | 超分，2M 图变 10M+ | Real-ESRGAN 引擎+模型 ~65MB |
remove-watermark | 去水印（像素启发式定位 + LaMa 修复） | ~200MB，用完即释放 |
产物默认写在原文件同目录，绝不覆写原文件。stdout 只输出产物路径，方便接管道：
bash
museav remove-bg ./shoe.png | xargs -I{} museav upload {}模型下载到 ~/.museav-models（Windows 是 %USERPROFILE%\.museav-models），下次直接用。
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命令行 · 在档 L2「已经出图，要提效」的链路上 —— 第 4 / 6 步
- 1装上并登录npm 一行，三种身份挑一个
- 2命令速查全部命令和参数
- 3常见用法成组的场景配方
- 4视频与本地工具首尾帧、参考素材、抠图超分
- 5经营自己的店铺商品、壁纸专题、发货码
- 6给 Agent 用输出可解析、凭证可注入