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四个 16B 后训练检查点加四阶段配方可复用，能落到视频产线与本地模型部署，代价是要 Linux 加 NVIDIA GPU 和 Docker，且短跑通不等于收敛。

视频产线可换成先低分辨率草稿、再靠多轮对话改细节、最后升到 1080p 或 4K 的流程，代价是 720p 每秒 $0.07，且快速运动和复杂物理仍是已知短板。

用 ffmpeg signalstats 的 YDIF 逐帧差分找尖峰，再用前后帧 PSNR 区分换镜头与闪烁，门槛取 max(中位+8×MAD, P95×1.5) 防塌陷，可挂进视频产线的发布闸门，代价是只抓高运动切低运动一个方向。

能拿走 9 个开源项目的仓库地址和各自风格数量，落到视频产线，代价是多数要配 Claude Opus 5.5 或 Claude Code，手绘类还需本地 Node、Chrome、FFmpeg 和配音环境。

可复用其 MCP 接入 Resolve 的配置步骤与提示词结构，把选条、跳剪、标题、导出串成一条视频产线；前提是付费 Studio 21.1 加 Deepgram 词级时间戳，否则内置转写漏词会让剪辑点错位。

能拿走的是本地渲染的完整配置清单，Windows 向导装 ComfyUI、节点包和 MiniMax H3 系列 LoRA，接自建 ComfyUI 需 v0.34.0 以上、三个节点包和约 54 GB 模型，代价是 NVIDIA 8 GB 显存起步、约 63 GB 磁盘，且脚本与参考图离线需另装本地 LLM 和图像模型组。

能拿走的是六步去噪加两套 LoRA 适配器的组合，把 50 步教师模型蒸馏到 6 步且合并适配器后不增加步数，可接到视频产线的草稿筛选环节；代价是要有 MiniMax H3 基础权重和本地推理环境，1080P 以上增强仍得走 Pika API。

能拿走的是只训细化 LoRA、主干与 VAE 冻结，再叠社区适配器三步去噪做 2K/4K 重生成；落到视频产线可把低分辨率草稿放大成片，代价是要 B200 级算力和潜空间放大器等社区组件配合。

能拿走的是 8 GB 卡跑 22B 视频模型的三招，单模型独占 GPU 租约、权重留内存按需流式上卡、在 latent 空间接长镜头；代价是 Windows 独占、64 GB 内存和 211 GB 权重，且只在一台机器上测过。

能拿走 skill 文件、需求转 brief 模板和含消息与工具调用的生产日志，复刻写代码渲染再改的产线；代价是只适合动效与图表类视频，实拍风格不适用。

可照搬它的七阶段流水线拆分和角色/场景/道具参考图复用机制，落到视频产线；代价是图像视频要走火山引擎 Seedream/Seedance 付费 API，S3 和模型 key 都得自备。

视频源码改成纯 HTML 加 data-* 时间轨道，动画用可 seek 的 GSAP 时间线，无头 Chrome 逐帧截图再 FFmpeg 编码，能接进视频产线的 CI 回归；代价是需 Node.js 22+ 和 FFmpeg，且 387 个未关闭 Issue 要先对照自己场景。

能拿走 5B/14B 权重、流式推理代码和 EdenGolem skill，把交互状态与画面渲染拆开，接进游戏灰盒或具身数据增强流程；代价是要自备上游交互系统维护规则，长时复杂交互尚未验证。

能拿走按 segment_definitions 定义字段、一次请求返回带起止时间的 JSON 分段，直接接进视频产线做切片和打标；代价是单请求最长 2 小时、S3 上限 2 GB，且需在 us-west-2 开通模型权限。