"""s21 pure T2I — 씬 원문에서 LLM 이 순수 샷 프롬프트 재추출, 참조 0 생성. - 사용자 지시: 배경/캐릭터 참조 이미지 전부 제외한 순수 생성, 일관성 무시, i2(gpt-image-2)+nb2 생성해 기존 최신 스틸과 3열 비교. - 기존 t2i_prompt 미사용 — 분석에서 확인된 오염(owned 앵커 재서술· 상류 카메라/조명 발명의 팩트 승격·fixed_element 무드 전파)을 원천 배제. 씬 원문 전체+샷 순간 서술만 입력으로 LLM(gpt)이 새로 저작. - 계약: 원문 명시/가시적 함의만(조명색·날씨·안개·무드소품·치수 발명 금지), 인물 이름 금지(원문의 인구학/역할 서술만), 시각적 현재만 (s20 PHOTO_VISUAL_ONLY 재사용), 무텍스트, 단일 순간, 타 씬/샷 일관성 무시. shot description 은 순간/프레이밍 선택용 — 내용이 원문과 충돌하면 원문 우선(원문에 없는 시각 요소 채택 금지). - 산출: out/pure_t2i/<샷키>_{gpt,nb2}.png + plans/pure_shot_prompts.json (재실행 시 저작 재사용=이미지 캐시 정합) + pure_t2i.html. - DB write 0, 커밋 금지(scratchpad). 사용: backend/.venv/bin/python s21_pure_t2i.py """ import html as html_mod import sys from pathlib import Path sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent)) import forest_lib as F # noqa: E402 from s20_numbered_bd import PHOTO_VISUAL_ONLY # noqa: E402 (계약 재사용) EXP = Path(__file__).parent OUT = F.OUT / "pure_t2i" PAGE = EXP / "pure_t2i.html" PLAN_NAME = "pure_shot_prompts" PURE_SHOT_AUTHOR_SYSTEM = "\n".join([ "You write ONE image-generation prompt (English) for a", "photorealistic cinematic still of ONE selected shot. There is NO", "reference image: your prompt is the model's ONLY source.", "", "You get the scene's original screenplay text (full) and the", "selected shot's moment/framing description.", "", "Your prompt must:", "- render exactly the selected shot's single moment — one instant,", " one camera position,", "- use ONLY what the screenplay text states or visibly implies:", " place, time of day, objects, people, actions. Do NOT invent", " lighting colours, weather, fog, haze, mood props, measurements", " or atmosphere the text does not state. Where the text is", " silent, say nothing and trust the model — over-specification", " breeds contradictions,", "- the shot description picks the moment and framing only; if it", " contains visual content absent from the screenplay text, the", " screenplay text wins — drop the extra content,", "- people: describe generically using only the text's own", " demographic/role wording — NEVER use personal names,", PHOTO_VISUAL_ONLY, "- ignore continuity with any other scene or shot — this scene's", " text is the whole world,", "- no readable text, signage or lettering anywhere in the image.", "Write 60-140 words of direct imperative prose, starting with", "'Photorealistic cinematic still.'", "used_from_text_ko: quotes from the given text you actually used", "(Korean, verbatim).", "prompt_ko: the same prompt in Korean (for the human reviewer).", ]) PURE_SHOT_SCHEMA = { "type": "object", "properties": { "prompt_en": {"type": "string"}, "prompt_ko": {"type": "string"}, "used_from_text_ko": {"type": "array", "items": {"type": "string"}}, }, "required": ["prompt_en", "prompt_ko", "used_from_text_ko"], "additionalProperties": False, } def author_prompts(jobs): """plan 존재 시 재사용(이미지 캐시와 정합), 없으면 LLM 저작.""" try: plan = F.load_plan(PLAN_NAME) if set(plan["shots"]) == {j["shot_key"] for j in jobs}: return plan["shots"] except FileNotFoundError: pass save = {s["scene_index"]: s for s in F.load_step("scene_save")["segments"]} sx = {s["scene_index"]: s for s in F.load_step("shot_extract")["scenes"]} out = {} for j in jobs: si, shi = j["scene_index"], j["shot_index"] scene_text = save[si]["text"] # 전체 원문 — 자르기 금지 shot = next(s for s in sx[si]["shots"] if s["shot_index"] == shi) user = ( "[SCENE TEXT — full original screenplay scene]\n" f"{scene_text}\n\n" "[SELECTED SHOT — moment/framing]\n" f"{shot['description']}" ) res = F.llm(f"pure_shot_author_{j['shot_key']}", PURE_SHOT_AUTHOR_SYSTEM, user, PURE_SHOT_SCHEMA, model="gpt") out[j["shot_key"]] = { "scene_index": si, "shot_index": shi, "shot_description": shot["description"], **res} F.save_plan(PLAN_NAME, {"shots": out}) return out def main(): base = F.load_plan("outdoor_remake_bg") jobs = [] for j in base["jobs"]: si, shi = j["shot_key"].split("_Shot") jobs.append({"shot_key": j["shot_key"], "scene_index": int(si[1:]), "shot_index": int(shi), "orig_file": j["orig_file"]}) prompts = author_prompts(jobs) OUT.mkdir(parents=True, exist_ok=True) for j in jobs: p = prompts[j["shot_key"]]["prompt_en"] F.img_gpt(f"pure_t2i_{j['shot_key']}_gpt", p, out_path=OUT / f"{j['shot_key']}_gpt.png") F.img_nb2(f"pure_t2i_{j['shot_key']}_nb2", p, [], out_path=OUT / f"{j['shot_key']}_nb2.png") build_page(jobs, prompts) print(f"pure {len(jobs)}샷 x2 -> {OUT}") print(f"page -> {PAGE}") def build_page(jobs, prompts): def _esc(t): return html_mod.escape(str(t or "")) secs = [] for j in jobs: k = j["shot_key"] p = prompts[k] quotes = "".join(f"
  • {_esc(q)}
    • " for q in p.get("used_from_text_ko", [])) secs.append(f"""

    {_esc(k)}

    기존 (production 최신 스틸)

    순수 추출 T2I — i2 (gpt-image-2)

    순수 추출 T2I — nb2

    {_esc(p['prompt_ko'])}

    영문 전송 프롬프트 + 원문 사용 구절 
    {_esc(p['prompt_en'])}
    """) PAGE.write_text(f""" s21 pure T2I — 순수 재추출 3열 비교

    s21 pure T2I — 씬 원문 순수 재추출, 참조 0 ({len(jobs)}샷)

    프롬프트=씬 원문 전체+샷 순간 서술만으로 LLM(gpt) 신규 저작 — 기존 t2i_prompt 미사용(owned 앵커·상류 무드 발명·fixed_element 배제), 발명 금지 계약, 타 샷 일관성 무시(지시). 참조 이미지 0(배경·캐릭터 전부 제외). 좌=기존 production 최신 스틸 / 중=i2 / 우=nb2. 저작=plans/pure_shot_prompts.json

    {''.join(secs)} """, encoding="utf-8") if __name__ == "__main__": main()