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节拍器
节拍表看板。内置救猫咪 15 节拍样例，每个节拍点独立分配页数，拖拽调整顺序，数据自动保存到浏览器。
BeatBoard
节拍器工作区
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剧本模块
按页维护标签和对白。新增格子直接在页面编辑区底部完成。
Script
剧本编辑
| 标签 | 对白 |
|---|
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分镜模块
先选择分镜库并「应用」，然后按页编辑分镜框位置、图片变换和对话框。
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生成模块
确认剧本和分镜后点击生成。结果保存在 output 目录，点击文件夹图标可在资源管理器中打开。
就绪
生成记录
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工具模块
这里直接执行桌面版已有工具。每个工具单独填写输入输出目录，提交后会回传执行摘要。
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角色关系图
经典文学作品角色关系可视化。选择作品查看力导向关系图，支持缩放、平移、拖拽节点。
滚轮缩放 · 拖拽平移
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设置模块
配置图片词汇库路径。工作区路径为自动检测，仅供查看。
按 类别 / 子类别 组织图片文件夹，漫画生成时根据标签自动匹配图片。
所有数据（输入、输出、设置）均存放在此目录下。输出 → output/ 分镜库 → assets/storyboards/
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使用说明
从配置素材到生成输出的流程说明与常用规则。
原理与原则
缘起
受自然语言处理和视觉图像工程的诸多启发，ComicMaster 团队致力于探索一条切实可行的漫画创作路径：既让图像这一核心载体保持白盒——创作者可随时接触、任意修改；也最大化地解放创作心智与时间成本。
ComicMaster 的开发者本身就是资深漫画创作者，从自身连载经历中提炼痛点，抽象出漫画创作过程的核心数据结构和算法，经反复迭代打磨，铸就了第一代产品。团队未跟风引入 AI 生图，正是为了让创作全程可信赖、保持有作者性。
方法
ComicMaster 把图片抽象为“词汇”，解耦了分镜特征，用结构化的剧本形式串联创作数据流，所以剧本创作不只是写文字，而是在写“可视化的叙事指令”。这也是文字创作者转换为漫画创作者很重要的思维转变。
素材组织的关键不在于堆数量，而在于标签体系是否符合你对漫画语言的理解：同一个情绪、动作、镜头，在不同作者心里可能有不同的分类方式。
我们会提供一部分官方分类（可在「素材」商店下载）。同时也尊重每一位创作者的个性化理解：你可以自由创建自己的类别、分组与层级，按自己的叙事习惯组织图片。
齐夫定律 · 漫画视觉语言的自然效率法则
齐夫定律由哈佛大学语言学家乔治·金斯利·齐夫于 1949 年提出：在自然语言语料库中，词汇出现频率与其排名呈严格反比关系——高频词出现频次约为次位词的 2 倍，呈现出"少数核心高频、大量长尾低频"的典型分布特征，与 80/20 法则高度契合。
漫画作为一套成熟的图像化视觉语言，其角色表情、动态姿势、构图范式、镜头角度等视觉"词汇"，同样遵循齐夫定律。一个角色的 80% 出镜场景，仅由 5-6 种核心表情与常用角度支撑；主流叙事构图、经典场景调度也会高频复用，构成创作的核心骨架。
这一规律，正是我们产品底层逻辑的天然支撑。依托漫画视觉语言的自然分布特性，产品标签体系无需盲目堆砌海量素材，只需聚焦头部高频视觉元素做深密度，即可大幅提升创作命中率；再通过长尾视觉元素的轻量化补充，持续迭代素材库价值。让齐夫定律成为创作的底层驱动力，用更少素材实现更高复用效率，以自然规律赋能高效漫画创作。
使用步骤
节拍器（可选）：用颜色标注剧情节奏
节拍器不是刚需，但它的颜色标注能在剧本阶段持续提醒节奏与段落结构。
你要做的事
- 打开「节拍器」
- 新增节拍列：起/承/转/合 或自定义命名
- 为每列分配页数，并用颜色区分段落
提示：颜色会贯穿后续模块，帮助你在“写剧本”时不忘当前页属于哪个节奏段落。
设置：配置图片词汇根目录
通常指向工作区的 input/words；目录名即标签，你也可以自由组织自己的层级。
你要做的事
- 打开「设置」
- 把“图片词汇根目录”设置到你的素材标签根目录
- 保存设置（标签面板会刷新）
目录结构示例
input/
words/
Emotion/
正面/
开心/
a.png
b.png
Scene/
教室/
001.png
剧本：每行 = 一个分镜格
填写标签与对白；标签建议从标签面板点选，减少拼写误差。
你会用到
- 标签：例如 Emotion/正面/开心
- 对白：每行一个气泡
- * 开头：矩形气泡（旁白/内心）
对白示例
*旁白：今天是个好天气 你怎么也来了？ 那就一起走吧。
漫画：三种模式微调
先选分镜库随机布局，再切换分镜/图片/对话框进行编辑。
三种模式
- 分镜模式：拖拽分镜框位置与尺寸
- 图片模式：翻转/缩放/旋转/重置
- 对话框模式：拖拽气泡位置，必要时重置
提示：建议先把布局定好，再做图片与气泡的精修。
生成：输出到 output/ 时间戳目录
生成记录里点击文件夹按钮可直接打开输出目录。
输出会包含
- Page_1.png：正文页
- Page_1_text.png：透明文字层
- run.json：本次生成元数据
常见问题
Q：和 AI 漫画的区别是什么？有什么优势？
A：漫画创作里，从剧本到分镜往往会占用一半甚至更多时间，最后被挤压的是绘制时间。ComicMaster 打通“剧本创作 → 漫画初稿”的断层，能大幅释放前期推敲与修改的时间。AI 生图在我们看来缺乏作者性，且对创作者是黑盒；现阶段也普遍存在角色一致性等问题。我们假设用户是严肃漫画创作者。产品逻辑上并不排斥 AI：你完全可以把 AI 图作为私有的“词汇图”素材纳入本地库。从产品的数据流来看，我们可以很笃定地说，它规范了漫画创作流程；这种规范化的心智认识，即使你不借助此工具，也能让你更结构化、更踏实地创作出理想的作品。
Q：可以直接生成漫画吗？
A：理论上可行，但在目前的方法下，“工作量”和“表现的丰富性”通常只能选其一；完成度也会强依赖你词汇图片本身的质量与密度。更务实、也更经济的路径，是优先做高频词汇图片，让工具带动创作绘制，用可视化结果推动创作思考与迭代。
Q：工具是免费的吗？会不会习惯了这个突然没了？
A：免费。ComicMaster 团队自己就会高频使用这个工具进行创作；即使没有任何使用者，我们自己也有刚需。会长期迭代开发，只会越来越强大、越来越好用。
Q：词汇图片怎么分类？
A：素材商店里有官方提供的一些词汇分类，可以直接拿来用；同时也支持你按自己的创作习惯自定义类别、分组与层级。实操上建议先从高频的情绪/动作/镜头/场景做起，边创作边补齐，分类会越来越贴合你的叙事风格。
Q：分镜样式是怎么样设计的？我感觉我不懂分镜
A：我们在对几百部漫画做数据清洗与特征处理时发现，“好看且实用”的分镜在数据上往往呈现出明显的聚团规律，这也和直觉一致。乐观一点说，这类布局更“单纯”，很多特征可以被穷举与归纳。因此我们把这些实用的分镜数据包整理出来，并在素材商店提供；你可以按题材与风格按需选择，然后在生成后再做少量微调即可。
Q：标签面板没有内容怎么办？
A：检查「设置 → 图片词汇根目录」是否指向存在的目录，并且目录内按类别/子类别放置了图片文件夹；保存设置后标签面板会刷新。
Q：生成后在哪里找输出？
A：在「生成」模块点击记录右侧文件夹打开输出目录，或到工作区 output/ 下查看最新时间戳文件夹。