{"data":{"project":{"slug":"project-moviepainter","title":"MoviePainter 电影海报风格生成器","summary":"从参考海报或自定义创意出发，组织风格、场景、年代、构图、氛围、色调、景别、人物位置与事件等参数，执行 AI Draw 并保存历史与下载。","industry":"视觉创作","industry_group":"文化、教育与创意","kind":"产品项目","url":"https://deepevolutions.com/cases/project-moviepainter","api_url":"https://deepevolutions.com/api/v1/public/projects/project-moviepainter","source":"static_editorial_archive","verification_status":"not_independently_verified","source_url":"https://www.moviepainter.xyz","source_retrieved_at":"2026-08-11","disclaimer":"来源页面用于确认项目名称、范围和工作流，不等同于客户授权、验收记录或可公开的结果证据。完成内容审核与证据登记前，只作为能力演示草稿。","body_markdown":"# MoviePainter 电影海报风格生成器\n\n视觉创作\n\n从参考海报或自定义创意出发，组织风格、场景、年代、构图、氛围、色调、景别、人物位置与事件等参数，执行 AI Draw 并保存历史与下载。\n\n## 项目进程\n\n我们没有从模型或工具清单开始，而是先和使用者一起走完这项工作，确认谁提供输入、谁在中途判断，以及什么结果才算真正完成。\n\n我们先上传参考海报或输入创意，接着选择导入解析参数或自定义事件，再选择模型与画幅比例，再提交生成任务，再在结果面板比较多张生成图，最后查看历史并下载获选结果。\n\n## 背景与痛点\n\n海报生成如果只有一段提示词，很难重用参考作品中可控制的视觉要素，也难以在多次任务中比较参数和结果。\n\n在几轮讨论里，我们把问题拆成几个彼此相连的部分：参考海报上传与元素解析、AI Chat 和参数化 AI Draw、模型与画幅比例选择、任务状态、多图结果、历史与下载。这样每一步要解决什么、由谁确认，都能在动手之前说清楚。\n\n## 解决方案\n\n我们把确认过的工作步骤搭成一条可运行的管道，让 AI 负责整理、检索和生成，让关键判断仍然回到业务人员手里。\n\n最后留下来的不是一个孤立模型，而是参考海报解析、参数化生成工作台、多图结果比较、历史与图像下载。\n\n### AI 技术\n\nPOSTER_ANALYSIS / IMAGE_GENERATION / GENERATION_HISTORY\n\n### 工作流、管道与 Agent\n\n创作工作台 / 海报参数 / 生成任务 / 历史与下载\n\n参考图、生成参数、历史任务和结果按登录用户隔离；对外下载与共享前需复核素材授权。\n\n## 效果反馈\n\n项目已经形成一条可以继续运行和复盘的工作路径，让输入、处理、人工判断与交付结果不再彼此脱节。公开页面只陈述现有项目事实，不补写未经验证的业务指标。\n\n来源页面用于确认项目名称、范围和工作流，不等同于客户授权、验收记录或可公开的结果证据。完成内容审核与证据登记前，只作为能力演示草稿。\n\n## 资料范围\n\n本文是网站公开的静态编辑资料，不等于已独立核验的客户成果或客户背书。请结合项目说明与原始来源判断。\n\n原始来源：https://www.moviepainter.xyz\n\n来源读取日期：2026-08-11","content_sha256":"5f38190f70c54102e676eea65e2e3d554128b4563211243f71a161fcaa6a1149","capability_codes":["POSTER_ANALYSIS","IMAGE_GENERATION","GENERATION_HISTORY"],"deployment_mode":"PUBLIC_CLOUD"}},"meta":{"request_id":"033409a3-218b-4495-864e-bbf08d2cdfb0","timestamp":"2026-09-29T12:52:34.132Z"}}