优化脚本

2026-08-31 11:57:34 +08:00
parent f59e9d0418
commit cbd4f362d9
20 changed files with 261 additions and 74 deletions
@@ -620,8 +620,9 @@ def start_pending_free_video(task: AITask) -> AITask:
    except (TypeError, ValueError):
        seed = -1
    references = list(payload.get("references") or [])
-    if feature == "video_replace":
-        # 复刻:用户原片只用来提炼,绝不能进 Seedance,否则真人素材直接被火山拒。
+    if feature == "video_replace" and payload.get("replace_mode") == "product":
+        # 商品复刻:原片只用来提炼,绝不能进 Seedance,否则真人素材直接被火山拒。
+        # 角色复刻走另一条已入火山素材库的 video-reference 链路，必须保留视频。
        references = [item for item in references if (item or {}).get("type") != "video"]
    try:
        built = build_content_items(
@@ -415,6 +415,8 @@ def classify_generation_error(
        "画面描写太短",
        "按秒拆分镜",
        "切两次景别",
+        "机位与运镜",
+        "平台指令腔",
    ):
        return _build_error("processing_failed", operation, reference_id=reference_id)
    return _build_error("unknown", operation, reference_id=reference_id)
@@ -494,7 +494,11 @@ _CREATIVE_DIRECTION = """
 - 痛点镜：拍得到的细节，而非抽象感受。例如「开会前刘海粘成一绺」而不是「头发很油」。
 - 卖点镜：只证明一个卖点，必须写清「原本卡在哪里 → 手怎么使用商品 → 眼前有什么变化」。
  不准只报参数、堆形容词或重复商品名。
- CTA 镜：回到前面那个具体情境，给一个自然的选择/动作；不要硬喊「赶紧下单」。
+- CTA 镜：回到前面那个具体情境，说清**谁适合、为什么值得试**，用一句像跟朋友说话的口语收尾。
+  **禁止平台指令腔**：小黄车、购物车、点下方、点击购买、立即购买、马上/赶紧下单、抢购、秒杀、
+  手慢无、别犹豫、买它、闭眼入、上车 —— 这些一出现整条就掉回广告，观众直接划走。
+  合格例子：「你要是也天天下午三点犯困，可以试试这个」「链接放这儿了，先看看合不合适」。
+  紧迫感只能来自商品资料里的真实事实，没有就不制造；画面里也不许出现购买浮层或价格贴片。

 ### 画面与台词必须互相提供新信息
 - 每个 15 秒场只安排**一个连续的核心动作链**，例如「拆开 → 倒入 → 颜色变化」，
@@ -517,7 +521,7 @@ _CREATIVE_DIRECTION = """
 ```
 【本镜任务】这一段要让观众看懂的变化或悬念。
 【光线氛围】光源方向与性质（窗光/顶光/台灯/逆光）；色温冷暖；明暗对比；整体色调。全片各镜保持一致。
-【声音】台词/旁白状态；音效；背景音乐；字幕。没有就写「无」；没有配乐写「无配乐，仅同期声」。
+【声音】台词/旁白状态；音效；背景音乐。没有就写「无」；没有配乐写「无配乐，仅同期声」。**不要写字幕这一栏** —— 本系统出的视频一律无字幕。
 【画面内容】
 0-3s：景别；机位高度与角度；运镜；主体在画面中的位置；具体动作；情绪或信息变化。
 3-8s：景别；机位；运镜；手与商品的空间关系（哪只手、握哪里、从哪个方向入画）；可见细节。
@@ -536,8 +540,9 @@ _CREATIVE_DIRECTION = """
 - **禁止抽象词**：「展示商品」「呈现质感」「体现高级感」「氛围到位」「传递温暖」——
  这些不是画面，是评价。要写成「杯壁上的水珠顺着往下滑」「她眉头松开，肩膀塌下来」。
 - **禁止心理描写**：模型拍不出「她内心很纠结」，要写「她拿起又放下，手指在包装边缘停了两秒」。
- **禁止画面里出现文字**：不要写字幕、花字、标题、价格贴片、UI、弹窗、对比图表；
-  商品包装上原有的真实文字除外。
+- **禁止画面里出现文字**：本系统出的**任何视频都不带字幕**。不要写字幕、花字、标题、片头片尾、
+  水印、角标、价格贴片、优惠标签、弹幕、对话气泡、贴纸、参数表、对比图表、UI、按钮、购物浮层；
+  口播和台词只以声音存在。商品包装上原有的真实文字除外。
 - **禁止一镜内跨场景/跨时间蒙太奇**：15 秒是**一个连续的动作链**，同一地点、同一光线、
  同一套衣服。要换环境就换到下一镜，并在 entity_refs 里换成另一个 scene。

@@ -546,10 +551,20 @@ _CREATIVE_DIRECTION = """
 包装、光线、地点或色调。每一镜的【光线氛围】要和相邻镜衔接得上（同一场戏不能上一镜暖黄台灯、
 下一镜冷白日光）。商品的用法要符合物理常识：热饮有蒸汽、液体会流动、包装要先打开才能取出内容物。

-输入如果是 `【镜头 01】` 导演分镜稿，把原稿的景别、机位、运镜、动作、表情、音效、背景音乐、字幕、备注
-折进对应栏，不要压成一句画面摘要。
+输入如果是 `【镜头 01】` 导演分镜稿，把原稿的景别、机位、运镜、动作、表情、音效、背景音乐、备注
+折进对应栏，不要压成一句画面摘要。**原稿里的「字幕 / 花字」一栏一律丢弃**，绝不搬进新脚本 ——
+参考视频有字幕不代表我们的成片要有。
 """

+# CTA 平台指令腔:一出现整条就从「真人分享」掉回「电视购物」,且换平台就穿帮。
+# 用户明确要求全系统去掉「小黄车」那套话术,这里做成硬闸,模型跑偏就打回重写。
+_CTA_BANNED_PHRASES = (
+    "小黄车", "购物车", "点下方", "点击下方", "点下面", "点击购买", "立即购买", "立刻购买",
+    "马上下单", "赶紧下单", "立即下单", "抓紧下单", "抢购", "秒杀", "手慢无", "别犹豫",
+    "买它", "闭眼入", "上车", "冲鸭",
+)
+
+
 # 这些句式几乎总会让首屏像模板广告。只作为生成后的最后一道门，不替代模型的创作判断。
 _GENERIC_HOOK_PHRASES = (
    "大家好", "今天", "给大家", "给你们", "给姐妹", "分享一下", "推荐一下",
@@ -739,7 +754,8 @@ def build_agent_messages(
        "并写清哪只手、从哪个方向入画、握商品哪里,以及真实用法"
        "(茶=热水+蒸汽+茶汤变色,禁止茶包丢进冷白开;禁止悬浮肢体、商品凭空出现)。"
        "只写拍得出来的东西:禁止「展示商品/呈现质感/体现高级感」这类评价词,禁止心理描写,"
-        "禁止画面里出现字幕花字标题价签,禁止一镜内跨场景跨时间。"
+        "禁止画面里出现任何文字叠加(字幕/花字/标题/水印/角标/价签/购物浮层),口播只以声音存在;"
+        "禁止一镜内跨场景跨时间。"
        f"禁止一句空画面撑满 {SEGMENT_DURATION_MAX} 秒。允许另给 beats 数组,后端会折进 visual。\n"
    )
    if fmt == "oral":
@@ -817,8 +833,9 @@ def build_agent_messages(
                "【任务】参考视频改写:用户给了一份逐镜拆解稿。"
                "照搬它的镜头顺序、每镜时长比例、景别、机位、运镜、人物动作和声音层次,"
                "把人物、商品、品牌、台词全部换成当前商品。"
-                "写 visual 时把拆解稿里的景别/机位/运镜/人物动作/表情/音效/背景音乐/字幕/备注"
+                "写 visual 时把拆解稿里的景别/机位/运镜/人物动作/表情/音效/背景音乐/备注"
                "折进【声音】和【画面内容】的秒级分镜,不要压成一句画面摘要。"
+                "**拆解稿里的「字幕」栏一律丢弃**,不要搬进新脚本 —— 我们的成片不带字幕。"
                "原稿写「无 / 不可见 / 听不清」的栏不要编造。"
                "钩子、已选结构的核心步骤和商品事实必须能对上。"
                "每镜旁白要能撑满指定时长;画面必须按秒拆分镜,够导演在 15 秒里切 3–5 刀。\n"
@@ -1044,6 +1061,24 @@ def assert_script_has_a_hook(draft: dict) -> None:
        raise ValueError("开场像泛泛推荐,请直接从具体场景、反差或问题切入")


+def assert_cta_is_not_shouty(draft: dict) -> None:
+    """拦住「点下方小黄车」那套平台指令腔:CTA 要回到情境、点名谁适合,不是喊口号。
+    扫全片口播/对白(不只 CTA 镜),因为这类话经常顺手塞进末镜旁白的最后一句。"""
+    for index, seg in enumerate(draft.get("segments") or []):
+        if not isinstance(seg, dict):
+            continue
+        speech = _speech_text(seg)
+        hit = next((phrase for phrase in _CTA_BANNED_PHRASES if phrase in speech), None)
+        if hit:
+            raise ValueError(
+                f"第 {index + 1} 镜出现了平台指令腔「{hit}」,请改成回到具体情境、点名谁适合的自然口语收尾"
+            )
+    hook = str(draft.get("hook") or "")
+    hit = next((phrase for phrase in _CTA_BANNED_PHRASES if phrase in hook), None)
+    if hit:
+        raise ValueError(f"钩子里出现了平台指令腔「{hit}」,请换成具体场景或反差")
+
+
 def assert_intra_shot_beats(seg: dict, index: int, duration: int) -> None:
    """15 秒场必须按秒拆出分镜,否则下游视频只能对着一句空描述乱编。"""
    need = min_beats_for_duration(duration)
@@ -1727,6 +1762,7 @@ def stream_script_agent(
                        selling_titles=selling_titles,
                    )
                    assert_shot_density(candidate, fmt)
+                    assert_cta_is_not_shouty(candidate)
                return candidate

            routed_stream = stream_routed_text_request(
@@ -872,14 +872,42 @@ class VideoSubmissionStateUnknown(ProviderOutcomeUnknownError):
    """视频提交可能已到达供应商但未拿到可靠任务 ID；禁止自动重提。"""


+# 本系统出的任何视频都不带字幕。这条是最高优先级的成片硬性禁令,写得穷尽一点 ——
+# 实测只写「不要字幕」时,模型仍会自作主张加花字 / 价格贴片 / 购物浮层。
 NO_EMBEDDED_CAPTIONS_REQUIREMENT = (
-    "【成片硬性规则】画面不得出现字幕、台词字幕、花字、标题、价格贴片、UI 文字或其他后期文字叠加；"
-    "只保留商品包装上参考图中原有的真实物理文字与标识。旁白和环境音可以保留，但不要把声音转成画面文字。"
+    "【字幕硬性禁令 · 最高优先级】本片是**无字幕成片**。画面中绝对不能出现任何后期文字或图形叠加，包括但不限于："
+    "字幕、台词字幕、双语字幕、注音、标题、片头、片尾、花字、艺术字、水印、角标、台标、"
+    "logo 贴片、价格贴片、优惠券、促销标签、倒计时、弹幕、对话气泡、贴纸、表情包文字、"
+    "参数表、成分表、对比图表、评分条、UI 界面、按钮、购物车 / 购买浮层 / 商品卡、进度条、时间码。"
+    "口播、台词、旁白、音效只以**声音**存在，绝不转写成画面上的文字。"
+    "画面里唯一允许出现的文字，是参考图中商品包装 / 标签上原本就有的真实物理文字与品牌标识，"
+    "且必须与参考图完全一致，不得放大、重排或新增。"
+    "即使本提示词别处提到了「字幕」「花字」「标注」等字样，也一律以本条为准：不生成任何文字叠加。"
 )

+# 提示词正文里残留的「字幕：…」「花字：…」会和上面的禁令打架 —— 模型看到具体字幕内容就会画出来。
+# 来源:脚本【声音】栏、视频提炼稿逐字照抄的画面花字、用户自己写的提示词。这里在送出前统一抹掉。
+_CAPTION_FIELD_LINE_RE = re.compile(r"^\s*[-•*]?\s*(?:字幕|花字|艺术字|贴片|水印|角标|标题栏)\s*[：:].*$")
+_CAPTION_FIELD_INLINE_RE = re.compile(r"[，,；;、]?\s*(?:字幕|花字|艺术字|贴片|水印|角标)\s*[：:][^；;。\n]*")
+
+
+def strip_caption_directives(prompt: str) -> str:
+    """抹掉提示词里「字幕：xxx / 花字：xxx」这类会诱使模型画文字的栏位(整行或行内片段)。
+    只删这类字段,不动其余正文;删空的行直接丢掉。"""
+    out: list[str] = []
+    for line in (prompt or "").split("\n"):
+        if _CAPTION_FIELD_LINE_RE.match(line):
+            continue
+        cleaned = _CAPTION_FIELD_INLINE_RE.sub("", line)
+        if cleaned.strip() or not line.strip():
+            out.append(cleaned)
+    return "\n".join(out)
+
+
 def enforce_no_embedded_captions(prompt: str) -> str:
-    """所有视频入口最终汇入这里，避免某个入口漏传“无字幕”导致模型自行加花字。"""
-    base = (prompt or "").strip()
+    """所有视频入口(专业创作 / 一键成片 / 自由创作 / 视频复刻 / 提炼改写)最终汇入这里:
+    先洗掉正文里的字幕字段,再追加最高优先级的无字幕禁令。少一个入口都不行。"""
+    base = strip_caption_directives(prompt or "").strip()
    if NO_EMBEDDED_CAPTIONS_REQUIREMENT in base:
        return base
    return f"{base}\n{NO_EMBEDDED_CAPTIONS_REQUIREMENT}".strip()
@@ -23,6 +23,7 @@ from apps.ai.script_agent import (
    allowed_structures,
    assert_product_facts_used,
    assert_script_has_a_hook,
+    assert_cta_is_not_shouty,
    assert_shot_density,
    build_agent_messages,
    coerce_combo,
@@ -638,3 +639,31 @@ class RecommendScriptSetupTests(SimpleTestCase):
        self.assertEqual(rec["format"], "oral")
        self.assertEqual(rec["structure"], "pain")
        self.assertEqual(rec["persona"], "urban")
+
+
+class CtaToneTests(SimpleTestCase):
+    """用户明确要求全系统去掉「小黄车」那套平台指令腔:CTA 要回到情境、点名谁适合。"""
+
+    _VISUAL = (
+        "0-3s：近景；平视；固定机位；女主在画面右侧对镜头抬眼\n"
+        "3-8s：中近景；侧后方过肩；手持跟拍；右手从画面右侧入画拧开瓶盖\n"
+        "8-12s：特写；俯拍杯口；缓慢推近；液体注入冰块，颜色渐染成琥珀\n"
+        "12-15s：中近景；平视；拉回；女主喝一口，眉头松开肩膀塌下来"
+    )
+
+    def _draft(self, narration):
+        return {"segments": [{"duration": 15, "role": "CTA", "narration": narration, "visual": self._VISUAL}]}
+
+    def test_platform_shout_is_rejected(self):
+        for bad in ("现在点下方小黄车就能入手。", "别犹豫了，赶紧下单。", "想省事的直接买它。", "手慢无，冲。"):
+            with self.assertRaises(ValueError, msg=bad) as ctx:
+                assert_cta_is_not_shouty(self._draft(bad))
+            self.assertIn("平台指令腔", str(ctx.exception))
+
+    def test_shout_in_hook_is_rejected_too(self):
+        with self.assertRaises(ValueError):
+            assert_cta_is_not_shouty({"hook": "闭眼入就完了", "segments": []})
+
+    def test_natural_contextual_cta_passes(self):
+        assert_cta_is_not_shouty(self._draft("你要是也天天下午三点犯困，可以试试这个，我一盒能喝小半个月。"))
+        assert_cta_is_not_shouty(self._draft("链接放这儿了，先看看合不合适再说，不着急。"))
@@ -1,9 +1,16 @@
 from django.test import SimpleTestCase

-from apps.ai.services import NO_EMBEDDED_CAPTIONS_REQUIREMENT, enforce_no_embedded_captions
+from apps.ai.services import (
+    NO_EMBEDDED_CAPTIONS_REQUIREMENT,
+    enforce_no_embedded_captions,
+    strip_caption_directives,
+)


 class VideoCaptionPolicyTests(SimpleTestCase):
+    """全系统出的视频一律无字幕。所有入口(专业创作 / 一键成片 / 自由创作 / 视频复刻 / 提炼改写)
+    都汇入 execute_routed_video_submit → enforce_no_embedded_captions,这里守住那一道。"""
+
    def test_always_appends_no_embedded_captions_requirement(self):
        prompt = enforce_no_embedded_captions("一位用户在厨房展示商品")

@@ -14,3 +21,38 @@ class VideoCaptionPolicyTests(SimpleTestCase):
        prompt = enforce_no_embedded_captions(NO_EMBEDDED_CAPTIONS_REQUIREMENT)

        self.assertEqual(prompt.count(NO_EMBEDDED_CAPTIONS_REQUIREMENT), 1)
+
+    def test_requirement_covers_the_overlays_seedance_likes_to_invent(self):
+        """只写「不要字幕」时实测仍会冒出花字 / 价格贴片 / 购物浮层,禁令必须逐个点名。"""
+        for term in ("花字", "水印", "角标", "价格贴片", "弹幕", "购物车", "进度条", "片尾"):
+            self.assertIn(term, NO_EMBEDDED_CAPTIONS_REQUIREMENT, msg=f"禁令漏了「{term}」")
+        # 提示词别处若还残留「字幕」字样,以本条为准 —— 解决自相矛盾导致的偶发出字幕
+        self.assertIn("以本条为准", NO_EMBEDDED_CAPTIONS_REQUIREMENT)
+
+    def test_strips_caption_field_lines(self):
+        """整行的「字幕：xxx」直接丢掉 —— 模型看到具体字幕内容就会把它画进画面。"""
+        cleaned = strip_caption_directives("字幕：限时8折\n0-3s：近景；平视；女主抬眼")
+
+        self.assertNotIn("限时8折", cleaned)
+        self.assertIn("0-3s：近景；平视；女主抬眼", cleaned)
+
+    def test_strips_inline_caption_field_inside_sound_row(self):
+        """脚本【声音】栏里的「字幕：…」片段要摘掉,同一行其它内容留着。"""
+        cleaned = strip_caption_directives("【声音】口播；音效：倒水声；字幕：熬夜救星；背景音乐：无")
+
+        self.assertNotIn("熬夜救星", cleaned)
+        self.assertIn("音效：倒水声", cleaned)
+        self.assertIn("背景音乐：无", cleaned)
+
+    def test_does_not_touch_real_packaging_text(self):
+        """包装上的真实文字是允许出现的,别被误伤。"""
+        line = "0-3s：近景，包装上的品牌字样清晰"
+
+        self.assertEqual(strip_caption_directives(line), line)
+
+    def test_scrubbing_runs_before_the_requirement_is_appended(self):
+        prompt = enforce_no_embedded_captions("花字：手慢无\n0-3s：特写；推近；倒入")
+
+        self.assertNotIn("手慢无", prompt)
+        self.assertIn("0-3s：特写；推近；倒入", prompt)
+        self.assertIn(NO_EMBEDDED_CAPTIONS_REQUIREMENT, prompt)
@@ -585,10 +585,9 @@ class SubmitVideoReplaceTests(TestCase):
    def test_character_prompt_swaps_person_not_product(self):
        prompt = build_character_replace_prompt(DIGEST_SAMPLE)
        self.assertIn("@目标角色", prompt)
-        self.assertIn("【镜头 01】", prompt)
+        self.assertIn("@参考视频", prompt)
        self.assertIn("商品", prompt)
        self.assertNotIn("@目标商品", prompt)
-        self.assertNotIn("@参考视频", prompt)

    def test_digest_generates_once_without_source_video(self):
        """拆完只提交一次 Seedance,不把用户原片传进去。"""
@@ -628,9 +627,9 @@ class SubmitVideoReplaceTests(TestCase):
        task = self._submit(replace_mode="character", product_id="", model_id=str(model.id))
        self.assertEqual(task.request_payload["replace_mode"], "character")
        self.assertEqual(task.request_payload["subject_name"], "薇薇")
-        self.assertTrue(task.request_payload["digest_pending"])
+        self.assertFalse(task.request_payload["digest_pending"])
        labels = [item["label"] for item in task.request_payload["references"]]
-        self.assertNotIn("参考视频", labels)
+        self.assertIn("参考视频", labels)
        self.assertIn("目标角色", labels)

    def test_both_modes_use_seedance_25_and_cap_at_30s(self):
@@ -877,13 +876,13 @@ class VideoReplaceReviewGateTests(TestCase):
            grp.return_value = MagicMock(remote_group_id="Group-1")
            task = self._submit()
        self.assertEqual(task.status, AITask.Status.CREATED)
-        self.assertTrue((task.request_payload or {}).get("digest_pending"))
+        self.assertFalse((task.request_payload or {}).get("digest_pending"))
        self.assertEqual(CreditReservation.objects.filter(task=task).count(), 0)
        self.assertFalse(self.provider.create_video_task.called)
        passed_types = [call.kwargs.get("asset_type") for call in create.call_args_list]
-        self.assertEqual(passed_types, ["Image"])
+        self.assertEqual(passed_types, ["Video", "Image"])
        labels = [item["label"] for item in (task.request_payload or {}).get("references") or []]
-        self.assertNotIn("参考视频", labels)
+        self.assertIn("参考视频", labels)

    def test_advance_starts_generation_after_review_passes(self):
        with patch("apps.assets.assets_client.is_enabled", return_value=True), patch(
@@ -899,18 +898,20 @@ class VideoReplaceReviewGateTests(TestCase):
        self.image.save(update_fields=["review_status", "review_remote_id"])
        with patch("apps.assets.assets_client.is_enabled", return_value=True), patch(
            "apps.assets.assets_client.get_asset", return_value={"Status": "Active"}
-        ), patch(
-            "apps.ai.video_digest.digest_asset_video",
-            return_value=(DIGEST_SAMPLE, {"digest_shots": 2}),
        ):
-            run_replace_digest(task)
+            task = advance_video_replace(task)
        task.refresh_from_db()
        self.assertEqual(task.status, AITask.Status.SUBMITTED)
        self.assertTrue(CreditReservation.objects.filter(task=task).exists())
        self.assertTrue(self.provider.create_video_task.called)
        content = self.provider.create_video_task.call_args.kwargs.get("content_items") or []
        types = [item.get("type") for item in content]
-        self.assertNotIn("video_url", types)
+        self.assertIn("video_url", types)
+        video_urls = [
+            (item.get("video_url") or {}).get("url")
+            for item in content if item.get("type") == "video_url"
+        ]
+        self.assertTrue(all(str(url).startswith("asset://") for url in video_urls if url))
        image_urls = [
            (item.get("image_url") or {}).get("url")
            for item in content if item.get("type") == "image_url"
@@ -86,9 +86,9 @@ PRODUCT_PROMPT = (
    "严格遵守每镜的新商品动作、场景与口播；不要恢复参考片原商品、原动作、原卖点或原台词。"
 )
 CHARACTER_PROMPT = (
-    "按下面这份分镜稿生成视频。镜头数量、每镜时长、景别、机位、运镜、商品、场景、口播全部按稿执行，"
-    "不要增删镜头、不要改顺序。"
-    "把稿里的原人物换成@目标角色，五官、发型、体态以参考图为准。"
+    "以@参考视频的镜头、人物动作、场景、节奏、口播和剪辑为唯一基准生成视频。"
+    "将画面中所有可见的原人物替换为@目标角色；五官、发型、体态和服装以角色参考图为准。"
+    "保留原商品、场景、镜头运动、动作顺序和声音节奏，不添加字幕、花字或额外人物。"
 )

 # 拆解期间的占位提示词。真正的提示词在 worker 拆完后回写。
@@ -625,11 +625,18 @@ def submit_video_replace(*, team, user, params: dict):
        "feature": FEATURE,
    }

-    # 分镜用「提炼提示词」同一套拆。原片只当拆解源,不进审核列表、也不传火山。
-    from .video_digest import resolve_digest_model_config
+    # 商品复刻需要 Gemini 拆镜后重构商品语义；角色复刻直接交给 Seedance 2.5，
+    # 原视频与角色图都先进入同一火山素材库审核，再以 asset:// 作为参考。
+    if replace_mode == "product":
+        from .video_digest import resolve_digest_model_config

-    if resolve_digest_model_config() is None:
-        raise ValueError("视频提炼模型未配置，请联系管理员")
+        if resolve_digest_model_config() is None:
+            raise ValueError("视频提炼模型未配置，请联系管理员")
+    else:
+        image_refs = [
+            _owned_ref(video, kind="video", role="reference_video", label="参考视频"),
+            *image_refs,
+        ]
    # 商品图/角色图仍要过审才能当生成参考。提前送审 → 审核和提炼并行跑,明确不过审的直接 400。
    review_state = _ensure_replace_refs_reviewed(team, image_refs)
    if review_state == "failed":
@@ -648,11 +655,11 @@ def submit_video_replace(*, team, user, params: dict):
        user=user,
        params={
            **base_params,
-            "prompt": DIGEST_PENDING_PROMPT,
+            "prompt": DIGEST_PENDING_PROMPT if replace_mode == "product" else CHARACTER_PROMPT,
            "references": image_refs,
            "extra_payload": extra,
        },
-        digest_pending=True,
+        digest_pending=replace_mode == "product",
    )


@@ -670,7 +677,11 @@ def advance_video_replace(task):
        # worker 还在拆参考视频,提示词都没生成,别当成「审核中」反复送审。
        # worker 挂了也不会永远卡着:CREATED 超 16 分钟由 _reap_stale_free_video_tasks 回收退费。
        return task
-    references = _image_refs(payload.get("references") or [])
+    references = (
+        _image_refs(payload.get("references") or [])
+        if payload.get("replace_mode") == "product"
+        else list(payload.get("references") or [])
+    )
    try:
        state = _ensure_replace_refs_reviewed(task.team, references)
    except ValueError as exc:
@@ -701,9 +712,10 @@ def advance_video_replace(task):
 def start_replace_generation(task):
    """审核过了:整份分镜稿一次交给 Seedance 2.5。只带商品图/角色图,不传用户原片。"""
    payload = dict(task.request_payload or {})
-    payload["references"] = _image_refs(payload.get("references") or [])
-    payload.pop("shot_plan", None)
-    payload.pop("shot_total", None)
+    if payload.get("replace_mode") == "product":
+        payload["references"] = _image_refs(payload.get("references") or [])
+        payload.pop("shot_plan", None)
+        payload.pop("shot_total", None)
    task.request_payload = payload
    task.save(update_fields=["request_payload", "updated_at"])
    return start_pending_free_video(task)
@@ -719,6 +731,9 @@ def run_replace_digest(task) -> None:
    if not is_video_replace_task(task) or task.status != AITask.Status.CREATED:
        return
    payload = task.request_payload or {}
+    # 角色复刻没有 Gemini 拆镜环节；审核通过后由 advance_video_replace 直接提交 Seedance。
+    if payload.get("replace_mode") == "character":
+        return
    if not payload.get("digest_pending"):
        return