qinghu-viral-video-womens · diff
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name: qinghu-viral-video-womens
description: 青虎AI 爆款视频模仿（女装）：上传一条参考视频和一张模特参考图，把视频里的角色动作精准迁移到新形象上，适配真人与虚拟形象，高效还原动作细节，快速产出女装带货短视频。当用户要仿拍女装爆款视频、换女模特、做女装带货短视频、把爆款视频的动作套到自己模特身上时必须触发。关键词：青虎AI、爆款视频模仿、女装、模特、动作迁移、仿拍、带货短视频、换模特、AI视频。
user-invocable: true
homepage: https://www.npmjs.com/package/@iqinghu/qhkit
metadata: {"openclaw":{"emoji":"👗","requires":{"bins":["qhkit"]},"install":[{"kind":"node","package":"@iqinghu/qhkit","bins":["qhkit"]}]}}
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# 爆款视频模仿(女装) | 青虎AI
女装版的**爆款视频仿拍**：上传参考视频 + 模特参考图，AI 把动作迁移到你的形象上，真人和虚拟形象都支持。
按视频秒数计费（`per_second`），**参考视频越短越省**。
## 何时触发
- 「仿拍这条女装爆款视频」「把这个视频换成我的模特」
- 「做一条女装带货视频」
- 「女模特换一下」
## 使用配方
```bash
# 字段表
qhkit workflow options '{"workflow":"wf_007"}'
# 报价：按视频秒数计费，必须带上视频才报得准
qhkit workflow estimate @params.json
# 提交
qhkit workflow generate @params.json
# 轮询（视频类任务较慢，15 秒一次）
qhkit workflow status '{"logId":"<generate 返回的 logId>"}'
```
`params.json`：
```json
{
"workflow": "wf_007",
"fields": {
"视频": "./素材/参考爆款.mp4",
"参考图，请尽量保持和视频比例一致": "./素材/女模.jpg"
}
}
```
| 字段 | 必填 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| 视频 | 是 | 参考视频，**≤50 秒、≤30MB** |
| 参考图，请尽量保持和视频比例一致 | 是 | 新模特参考图，1 张 |
要点：**参考图与视频比例保持一致**；参考视频尽量短（按秒计费）；人物清晰、镜头稳的素材迁移效果最好。
想要的是「开门换装」那种变装效果，用「女装开门换装爆款仿拍」，不是这个。
> 以上字段是 2026-08 的快照。**线上字段表随时可能调整，拿不准先跑 `options`**，字段名一律以它返回的 `label` 为准。
## 调用契约
- 形式：`qhkit workflow <action> '<json>'`，或 `qhkit workflow <action> @params.json`（参数写进文件，避免 shell 转义问题，**中文字段名推荐用这种**）。
- stdout 恒为一行 JSON；失败为 `{"ok":false,"stage":"...","message":"..."}` 且退出码 1，把 message 原样转告用户。stderr 可能出现提示行，不是错误。
- `fields` 的键就是 `options` 返回的**中文字段名**（`label`），一字不差地照抄；字段表由线上定义，**拿不准先跑 `options`**，不要凭本文档的快照硬编。
- 图片 / 视频 / 音频字段直接填**本地文件路径**（CLI 自动上传换 URL），素材已在公网时填 http(s) URL 也可。
- **图片体积上限 10MB**：3–10MB 的本地图 CLI 上传后自动追加 COS 缩略参数（2048px 内等比缩小、只缩不放），stderr 那行提示**不是错误**；外站大图 URL 建议先下载到本地再以路径传入，好让 CLI 走这条防线。
- - **超过 10MB 被拦下时不要把问题抛回用户，你（智能体）就地压缩后重试**（2048px 内等比缩小、只缩不放、输出 jpg，压完把新文件路径传回原命令重试一次）：优先 Python —— `python -c "from PIL import Image, ImageOps; im=ImageOps.exif_transpose(Image.open('原图')); im.thumbnail((2048,2048)); im.convert('RGB').save('压缩后.jpg', quality=85)"`（缺 Pillow 先 `pip install pillow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`）；没有 Python 就用 Node —— `npx --yes --registry=https://registry.npmmirror.com sharp-cli -i 原图 -o 压缩后.jpg resize 2048`。两条都失败才请用户换 10MB 以内的图，不要反复重试。
+ - **超过 10MB 被拦下时不要把问题抛回用户，你（智能体）就地压缩后重试**（2048px 内等比缩小、只缩不放、输出 jpg，压完把新文件路径传回原命令重试一次）：优先 Python —— `python -c "from PIL import Image, ImageOps; im=ImageOps.exif_transpose(Image.open('原图')); im.thumbnail((2048,2048)); im.convert('RGB').save('压缩后.jpg', quality=85)"`（缺 Pillow 先 `pip install pillow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`）；没有 Python 就用 Node —— `npx --yes sharp-cli -i 原图 -o 压缩后.jpg resize 2048`（官方源慢时加 `--registry=https://registry.npmmirror.com`）。两条都失败才请用户换 10MB 以内的图，不要反复重试。
- 选择类字段填中文选项名即可（CLI 内部转成线上取值），选项必须与 `options` 返回的候选逐字一致。
## 环境自举（缺什么装什么，不要因环境缺失放弃任务）
本技能依赖 `qhkit` 命令（npm 包 `@iqinghu/qhkit`），可完全独立安装。按顺序检测，缺失就地补齐：
1. **有 qhkit 吗？** `qhkit config show` 能跑通即已安装，跳到第 4 步。
2. **没有 qhkit 但有 node/npm** → 全局安装（推荐）：
```bash
- npm i -g @iqinghu/qhkit --registry=https://registry.npmmirror.com
+ npm i -g @iqinghu/qhkit
```
- 仅当全局安装因权限失败且无法提权时，才退而用 `npx @iqinghu/qhkit <命令> ...`（npx 必须写包全名）。
+ 默认走 npm 官方源；官方源访问慢或超时（国内网络常见）时，再加镜像参数 `--registry=https://registry.npmmirror.com`（阿里维护的 npm 官方镜像，仅作网络兜底）。仅当全局安装因权限失败且无法提权时，才退而用 `npx @iqinghu/qhkit <命令> ...`（npx 必须写包全名）。
3. **连 node 都没有**（要求 Node ≥ 18）：先装 Node 再回到第 2 步。
```bash
- # Linux 二进制安装（无需 root 包管理器）：
- curl -fsSL https://registry.npmmirror.com/-/binary/node/v22.22.3/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz | tar -xJ -C /usr/local/lib/
- export PATH="/usr/local/lib/node-v22.22.3-linux-x64/bin:$PATH"
+ # Linux 二进制安装（装到用户目录，无需 root；先校验官方 SHA256 再解包）：
+ cd /tmp && curl -fsSLO https://nodejs.org/dist/v22.22.3/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz
+ cd /tmp && curl -fsSL https://nodejs.org/dist/v22.22.3/SHASUMS256.txt | grep ' node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz$' | sha256sum -c -
+ mkdir -p "$HOME/.local/lib" && tar -xJf /tmp/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz -C "$HOME/.local/lib"
+ export PATH="$HOME/.local/lib/node-v22.22.3-linux-x64/bin:$PATH"
```
- macOS 用 `brew install node`；Windows 用 winget/官网安装包。arm64 机器把 `x64` 换成 `arm64`。
- 4. **密钥**：CLI 只认固定路径 `/root/.openclaw/qinghu_config.json`（部分托管机器以 root 预置，存在即零配置），**不查用户主目录**——其余机器一律先执行 `qhkit config set --token <密钥> --env prod`，或设环境变量 `QHKIT_TOKEN`，或用 `OPENCLAW_CONFIG_PATH` 指向已有配置文件。跳过这步的话每条命令都会以 `stage:"config"` 失败。用户没有密钥时，把下面的引导文案发给他：
+ 校验行输出 `OK` 才继续；校验失败就删掉重下，**绝不解包未通过校验的文件**。nodejs.org 访问不通时，把两个下载 URL 的前缀 `https://nodejs.org/dist` 整体换成镜像 `https://registry.npmmirror.com/-/binary/node`（目录结构相同，SHASUMS256.txt 也有镜像，校验步骤不变）。`export PATH` 只对当前 shell 生效，跨命令调用时每个新 shell 都要先执行这行（或追加进 `~/.bashrc`）。macOS 用 `brew install node`；Windows 用 winget/官网安装包。arm64 机器把 `x64` 换成 `arm64`。
+ 4. **密钥**：无密钥时（命令返回 `stage:"config"`），把下面的引导文案发给用户，拿到密钥后执行 `qhkit config set --token <密钥> --env prod`（或设环境变量 `QHKIT_TOKEN`）：
> 1. 打开 https://www.iqinghu.com 注册/登录
> 2. 进入控制台 → 工作台的 APIKeys 页面：https://www.iqinghu.com/workbench/dashboard/api-keys
> 3. 点「创建/复制」生成密钥，生成后将 API 密钥发我
>
> 图文获取密钥教程：https://xcnzsfe4uxrw.feishu.cn/wiki/KJ0Ywsyw8iAXmRkz5l4cddDbn6g
5. **自检**：`qhkit config show` 输出脱敏配置即全部就绪。
**升级**：命令返回 `{"ok":false,"stage":"version",...}`（版本门禁，message 里就是升级命令）、命令返回 `{"ok":false,"stage":"runtime","message":"未知命令：…"}`（本机 qhkit 太老、还没有这个命令——注意它 `stage` 是 `runtime` 不是 `version`，走不到版本门禁，别当成用法错误），或 stderr 提示有新版时，先升级再重试：
```bash
- npm i -g @iqinghu/qhkit@latest --registry=https://registry.npmmirror.com
+ npm i -g @iqinghu/qhkit@latest
```
+
+ 官方源慢或超时时同样加 `--registry=https://registry.npmmirror.com`。
安装/配置失败时把具体报错告诉用户（常见：无写权限 → 提示提权或改用 npx；无网络 → 让用户处理网络）。
## 报价、轮询与交付
- **提交前确认（硬规则）**：`generate` 会创建任务、消耗积分，发起前必须把本次提交的关键参数一次性列给用户——所选应用/模板、各字段取值、用到哪些素材（图片/视频），以及 `estimate` 报出的预计扣除积分（只返回 `creditsNotice` 时转告原话）——**等用户明确同意后才能执行提交**。参数全部来自用户原话时也要复述确认一遍（口头描述与实际字段枚举值可能有出入，任务提交后不可取消）。只读 action（`options` / `estimate` / `status` 等）无需确认。
- **报价**：提交前先跑 `qhkit workflow estimate '<与 generate 完全相同的参数>'`，把返回的 `credits` 报给用户并等确认；`enough:false` 时提前告知余额不足并停下。**不要引用文档里的价格快照当报价。**
- **权益**：多数 AI 应用是订阅制付费应用。`estimate` 返回的 `benefit` 里 `hasPurchased` / `freeCount` / `workflowFree` 三者都不满足时，`generate` 会被直接拦下——如实转告开通入口，不要反复重试。
- **轮询**：`generate` 只提交，立即返回 `logId`；用 `qhkit workflow status '{"logId":"<返回值>"}'` 每 15 秒查一次，直到 `stage:"done"`。工作流最长可跑约 40 分钟，提交后立即告知 `logId` 和耗时预期，不要提前放弃。需要中止用 `qhkit workflow stop '{"logId":"..."}'`。
- **交付**：产物 URL 在 status 返回的 `videos` / `primaryVideo` / `images` / `files` 字段里，按当前环境的媒体交付约定发给用户；产物必须和「生成完成」写在同一轮回复。
- **消耗写在回复的最末尾，单独一行，格式固定**：
```
本次共消耗 9.6 青虎积分
```
数值取 status 返回的 `credits`（实扣值，预扣多退少补之后的结果）。这一行必须**另起一行、独占一行、放在正文全部结束之后**，前面空一行隔开，**不要混写进交付段落**。`refundedCredits` 是预扣多退回的部分，用户问起再说，不占这一行。任务失败未扣费时不输出这一行。
- **失败**：转述 CLI 的 message（已是面向用户的中文，常见：积分不足、未订阅、素材不合规、工作流执行失败），不要重试轰炸。
## 能力边界
- AI 应用是**订阅制付费应用**（个别免费）：未订阅且免费次数用完时提交会被拒，如实转告开通入口，不要反复重试。
- `generate` 只提交不出结果，必须用 `logId` 轮询 `status`；任务不可撤销，`logId` 要保留。
- 素材需为**自有或已获授权**的内容，处理他人素材用于商用有侵权风险，适时提醒用户。
- 按视频秒数计费（`per_second`），**报价必须带上视频**，否则线上会返回「未配置工作流预估积分」。
- 男装 / 童装场景请用对应的专项应用；开门换装变装效果用「女装开门换装爆款仿拍」；双人场景用「双人爆款视频模仿」。
- 参考视频必须是自有或已获授权的素材；使用他人肖像需取得授权。
## 相关技能
同系列的其他「青虎AI」技能（按需转交，不要在本技能里硬做）：
- **女装开门换装爆款仿拍**：开门变装类的女装视频
- **爆款视频模仿(男装) / 爆款视频模仿(童装)**：其他服装品类
- **商品视频画质超清提升**：成片再做一次超清放大