DSH Hub
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fengyungithub/dsh-short-video-studio

dsh-short-video-studio

UIWeb UI14 GitHub stars· updated 2026-09-24

dsh-short-video-studio is a community DeepSeek Harness plugin. Read the repository README before installing.

Install

npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add dsh-lark-channel@latest

Restart `dsh web` after install. Bundle APIs can change during the developer preview.

README badge

dsh-short-video-studio DSH Hub badge
[![DSH Hub](https://dshhub.dev/badge/dsh-short-video-studio.svg)](https://dshhub.dev/plugins/dsh-short-video-studio)

Paste this into your README. The star count updates with every catalog sync.

From the README

Excerpt from fengyungithub/dsh-short-video-studio, cleaned of badges and images.

dsh-short-video-studio

完全本地 · 免费 · 零云端依赖的短剧 / 动画画布工作室,作为 DeepSeek Harness 双面插件运行。所有生成都跑在本地 ComfyUI 上——不需要任何付费云 API、不消耗额度,装好即用,一次生成、无限出片。

画质已可达 2K / 4K 交付:生成侧有两阶段潜空间放大(hires:首遍 896×512 → latent ×1.5 → 二遍重建,交付 1344×768)与学习式 3D latent 放大(…-2k 族:×2 → 交付 2688×1536);后处理侧有独立的视频超分能力 video.upscale(逐帧 CNN ×2 / ×4,音轨原样带回)——原生片段一趟 ×4 即到 4032×2304(124 帧实测 241.3s),或 2K 再 ×2 到同样尺寸(261.6s)。三条路线怎么选见分辨率与画质(2K / 4K)。

一句话:Agent 按你定义的 skill 编排流程,把生成请求派发到本地 ComfyUI 执行,产物落进可视化画布,还能通过飞书远程操控创作。

🌟 模型无关:FLUX 2 / MiniMax H3 只是插件随附的内置默认工作流,不是产品边界。本插件是通用的 ComfyUI 工作流执行器 + 能力注册表——任何 ComfyUI 能跑的模型(SDXL / SD3.5 / Qwen-Image / Wan / CogVideoX / LTX / 本地 Kling 等,图片或视频、带不带声音都可以)都能通过导入一份工作流清单接入,skill 与工具契约无需任何改动。换模型 = 加一份 JSON。

功能亮点

🖥️ 本地化、0 成本的视频工作流

  • 零云端依赖:默认图片用 FLUX 2、视频用 MiniMax H3 音视频 AV 模型(带声音、支持参考图绑定与画面内原生字幕,对白直接写进 prompt,无需后期叠加)——两者都只是内置默认,可整体替换为你自己的任何 ComfyUI 模型/工作流。
  • 画质/速度三档(tier):图片与视频同一套 fast / balanced / quality——图片长边 1024 / 1344 / 2048(文生图),视频长边 832 / 1344 / 1344;图生图按档给参考图重采样预算 768 / 1056 / 2048(quality 档可出 2K 改绘)。工具面不接受 workflow=:实现由配置决定(设置页的家族偏好 / 档位选择 / 钉实现)。加速不暴露到产品层——设置页每个能力只有一条内置默认策略,其余策略由你自己命名与组合(见下)。分辨率按画布比例 × 该档长边自动推导,支持 16:9 / 9:16 / 1:1 等任意画幅,snap32;显式传 width/height 可覆盖(只传一边时另一边按比例补出来)。
  • 图片双模(文生图 / 图生图):t2i 用 FLUX 2 直接出卡(角色卡 / 场景卡 / 分镜图),i2i 用 FLUX 2 ReferenceLatent 改绘——保持主体不变、换背景 / 场景 / 画风 / 去水印;单张参考图、尺寸跟随参考图(≤1MP),quality(20 步无 LoRA,保真)/ fast(8 步 Turbo LoRA,调试快),可一次出 1–4 张。
  • 同场景续接镜「续得上」:continuity_from=上一镜节点 id ⇒ 链式续接——把上一镜的服务端 latent 直接钉进本镜(画面逐帧接住它的结尾、音频从接缝继续,实测接缝画面差 2.6–7.0,无续接对照 32–68),不需要上传图片、也不吃画质。r2v 与 i2v 两侧都支持(i2v 链式实现另见下),跨形状续接(上一镜 r2v → 本镜 i2v)同样可用。链的硬约束见档位与加速策略与 docs/shot-chain-continuity.md。
  • 画质可上 2K / 4K:三条路线都在本地跑通——生成内两阶段放大(hires,交付 1344×768)、生成内学习式 latent ×2(…-2k 族,交付 2688×1536,可与链式续接叠用,见下)、以及独立视频超分 video.upscale(画布片段 → 逐帧 CNN ×2/×4,音轨原样带回,原生一趟到 4032×2304 只需 241.3s/124 帧)。超分建议按分镜做(失败只毁一镜、可断点重跑)。详见分辨率与画质(2K / 4K)。
  • 完整后处理:同场景续接(链式 latent 或末帧串联)、生成式转场镜、抽帧、拼接合成(本机有 ffmpeg 走零重编码,否则 ComfyUI 纯节点链路)、超分提分辨率——一条龙出片。

🎨 可视化画布

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