Portfolio · 个人作品集
Chang
视频 · 图文 · 产品设计
中国
长期围绕品牌内容、案例叙事和产品落地工作。重视判断逻辑、节奏感和长期可维护性，不堆砌素材，把过程拆开讲清楚。
Featured work
代表作品
精选四件代表作做开篇：视频两件、图文与开发各一件。点击进入详情页可以看完整拆解，更多作品在对应分类页。
2026 复杂情绪依次转换 · 15 秒一镜到底 6 种微表情
一镜到底、无剪辑的 9:16 竖版头肩特写微表情短片。15 秒内让同一张面孔依「克制高兴 → 笑意迟疑 → 压抑伤心 → 强压哭意 → 含泪释怀 → 平静收回」连续流转，用自建的「电影级微表情提示词框架」把情绪落到毫米级动作与生理传导顺序上，一次性成片、无需逐帧剪辑。
《复杂情绪依次转换》是一支 15 秒、9:16 竖版头肩特写的 AI 微表情短片，全程一镜到底、无剪辑、一次性生成。它要解决 AI 人物视频最难的一环——情绪的连续可信度：不靠切镜与配乐煽情，而让同一位人物在十几秒里独自完成 6 段复杂情绪的接力。核心方法是把情绪从「表演」翻译成可执行的物理规则：确立毫米级动作边界（拒绝五官大幅位移、设额头为绝对静止区）、遵循「先眼周 → 再口唇 → 后下颌」的生理传导顺序、赋予情绪物理惯性（眼眶红润与泪光在下一阶段缓慢减弱、保留残留、杜绝跳变），并用「保持真实皮肤纹理、维持恒定景别」这类正向参数约束替代冗长的否定清单，精准锚定真实摄影质感。
2026 回声 · 全流程 AI 生成情感剧情短片
全流程 AI 生成的剧情短片——2 分 17 秒 / 21 个镜头 / 5 位角色 / 5 处场景。母亲离世后，女儿委托 AI 影像修复复原母亲的动态影像，带回家陪伴独居的父亲；父亲从抗拒到接受，最终能对着屏幕里的老伴安静地吃完一顿饭。一人独立完成编剧、分镜、模型编排、生成与剪辑全流程，不炫技，所有技术只服务于一条情绪线。
《回声》是一支全流程 AI 生成的情感剧情短片（2 分 17 秒 / 21 个镜头 / 5 位角色 / 5 处场景）。核心命题是「用 AI 影像让逝者陪伴生者」。制作上以 Claude 写剧本、人物小传、21 场镜头表与镜头级提示词，用 gpt-image-2 出角色定妆图与场景锚点图先把「人和屋子长什么样」钉死成资产，再用 Seedance 2.0 图生视频以多图参考锁定外貌、服装与空间关系、并生成原生同期声。全片靠「资产锚定 → 分镜驱动 → 质检回环」的方法把一致性与情绪连贯做扎实，由一人完成传统需编剧、导演、摄影、美术、剪辑多工种协作的短片。
2026 ComfyUI 工作流自建套件 · Qwen×Flux×LTX 姿态迁移与 I2V 流水线
30+ 个自建 ComfyUI 工作流的横向拼接套件——姿态迁移 v1→V4 FaceID 五代迭代、LTX 2.3 I2V 带音频首末帧、SAM2 9 节点极简抠图、Kontext 多图参考、zImageTurboBase v60 双轨基线,沿同一审美约束串成从静帧到视频的一条端到端管道。
这不是一个工作流,是一份沿同一参考图与同一审美约束反复迭代的 ComfyUI 工作流套件。覆盖 6 个主题:zImageTurboBase v60 基线出图(GGUF/bf16 双轨)、单张分镜 + ColorMatch 后处理、Qwen-Image-Edit 2511 AnyPose 从 V2 到 V4 FaceID 五次重写(加 ReActor 换脸 + CFGNorm + LoRA 堆)、Kontext 多图参考(Flux Kontext + StyleModel + CLIPVision + Nunchaku INT4)、SAM2 9 节点坐标点击式抠图、LTX 2.3 I2V 带音频生成(GGUF 12GB 定点版)。所有工作流共享同一个参考图与同一份 LoRA 堆,让「静帧 → 视频 → 抠图」三个能力能以统一审美走完一个项目。
2026 RippleClio · 内容信用平台
RippleClio×Wabifair 双轮生态里的「精神家园」线。12 个 Go 服务 + pgvector 向量检索 + 容器内 Ollama(qwen2.5:3b)推理,把「艺术创作平权」翻译为可被治理的 涩漪 / 证言 / 礼赞 三协议。RippleClio×Wabifair 双轮生态里的「精神家园」线。12 个 Go 服务 + pgvector 向量检索 + 容器内 Ollama(qwen2.5:3b)推理,把「艺术创作平权」翻译为可被治理的 涟漪 / 证言 / 礼赞 三协议。
RippleClio 是 RippleClio×Wabifair 双轮生态的「精神家园」线:视频社交 + AI 创作平台,核心命题是「艺术创作平权」。后端 12 个 Go 服务(video / creation / social / ticket / honor / agora / knowledge / recommendation / content-review / live / value-tag / worker)围绕「内容信用 + 共创 + 金票投票」展开。pgvector + 容器内 Ollama(qwen2.5:3b)做嵌入与推理——推理就近、不出网,不依赖任何外部 LLM API。value-tag-service 提供 TAF(Truth / Aesthetics / Future)标签语言,被 wabifair 的 catalog 反向调用实现「内容-商品双锚点」。Agora 信用引擎(涟漪 / 证言 / 礼赞)由 content-review / recommendation / honor 三服务消费。启动顺序硬约束:必须先 core-platform 再 rippleclio-content。0048+ DB 迁移全幂等 + Outbox 可靠事件。前端两端:观众/创作者 web(:5173)+ 运营审核 admin-console(:5174)。
Capability
工作方向 · 具体能力
按方向列出现在能稳定输出的事项，作为代表作之外的快速参考。
视频与影像
图文与叙事
产品与开发
软件开发
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