王林曦LINXI WANG

以项目 owner 身份负责「特效资产自动化生成 Agent」，横评图像编辑、套图分割与文生图三条路线后定型文生图，并用 ComfyUI 编排自动化产线。

• 话题解析：具象 / 抽象分流，抽象梗不直译；正反例写入 prompt，约束模型落到可绘制实体。
• 元素扩展：主体按角色 / 动物 / 物体、节日 / 节气、文化 / 风格三类走不同策略，单主体扩展 6–15 个元素。
• 提示词生成：固定首尾句式、九色位配色表、十六进制色号与画面占比，禁用无形状词汇。
• 模型适配：按特效场景分组设计 Prompt 模板并跟进 LoRA 训练，提升单体资产生成通过率。

把剪辑经验拆成可追溯、可审核、可回流的多 Agent 流程，累计跑通 150+ 集，并交付可继续编辑的剪映工程。

• 总控调度：管理阶段、分发任务、传递中间产物并触发审核与回流，不代替导演或剪辑做判断。
• 导演 / 剪辑分层：导演负责叙事节拍、视点与信息保护项，剪辑负责主轨素材、区间、顺序与核心接点。
• 剪辑模块：集中处理主时间线、空间连续、节奏、音画关系与声音设计，主轨通过校验后冻结。
• 四道门控：导演审核 / 剪辑审核 / 声音复核 / 工程审核，失败时带问题位置与证据退回责任层。
• 机械验证：定位重复对白、废帧、衔接断裂与素材缺失，判断类问题交由 Agent 处理。

GITHUB / AI-Film-Multi-Agent-Editing ↗

平台覆盖 8 个创作板块、260+ 功能；负责模型能力建设与产品化落地，贯通模型训练、ComfyUI 工作流、课程与分类研究。

• 模型层：按艺术风格、艺术技巧、材质纹理、电影与摄影风格分层建立 LoRA 体系，落地为平台「风格训练」应用。
• 产品层：编写「图像编辑」「风格迁移」等应用的 ComfyUI 工作流，把模型能力封装为可调用功能。
• 用户层：课程按 AI 图像 / 建筑 / 服装 / 中国画四条平台线铺开，产出 100 节线上课与 20 节直播课。
• 研究延伸：微调多模态模型做设计类图像分类，并基于 CLIP 构建评价方法；成果入选 HCII 2025。

zDA AI CREATION PLATFORM ↗

构建每日更新的 AI 趋势与产品机会简报，从跨平台资讯中识别具备产品转化价值的议题，并生成相应的产品概念与视觉方案。

• 热搜初筛：基于开源 TrendRadar 聚合 11 个热榜平台及 3 个 RSS 源，维护 4,732 个关键词和 37 个排除词。
• 四维评估：使用自定义 VIMC 框架，从视觉转化力 / IP 化潜力 / 市场潜力 / 合规性四维评估，查重后选取 Top 5。
• 方案生成：沉淀 27 套品类级提示词模板，生成产品创意、目标用户及 AI 绘图提示词。
• 工作流衔接：使用 Python 编排评估与方案生成，通过 Webhook 推送至 n8n 触发下游出图。

GITHUB / trend2product ↗

基于工作室自研的 AI 创作平台，从零设计并落地一套面向大众的美育课程体系，覆盖从初学者到创作者。

• 课程设计：搭建多层次课程体系，指导用户生成有美学意义的图像与视频；上线后 5000 名学员注册使用。
• 教学素材：创作并筛选 300 余幅图像作为示范，用于讲解 AI 生成、美学构图与色彩逻辑。
• 内容生产：编写兼顾美学与 AI 知识点的课程脚本，用 After Effects 剪辑成片。

为中央美术学院设计学院「设计研究未来」主题活动做主视觉策划，核心是 AI 视频《一个人工智能式的阅读》。

• 视觉创作：用 Runway 与 AI 平台生成素材，结合 Florence-2 做对象检测与语义分割，再用 After Effects 重组。
• 落地执行：完成为期 3 天的活动会场主视觉。
• 现场记录：作为拍摄组成员完成 24 小时连续录制，为后期内容提供素材。

独立创立的原创首饰品牌。用 AI 生成纹样、激光雕刻成型，从设计一直做到市场验证。

• 产品设计：设计并制作 20 余款「自然美学」主题首饰，AI 纹样结合激光雕刻工艺。
• 渠道验证：参与央美毕业展市集销售，按用户反馈持续迭代款式。
• 经营结果：3 款畅销品首日售罄，13 天总销售额 4 万元。