影调工作台 PengJunchen/dsh-video-studio

DSH Video Studio · 影调工作台

English · MIT 协议

面向 DeepSeek Harness 的本地视频调色插件。选择文件夹和素材，确认相机色彩还原，按需调整明暗、肤色与颜色，预览后导出新视频。统一工作台和五个功能入口共用一个处理服务。

当前为早期版本，界面使用中文。本地统计提供可选参考，不能判断用户的创作意图。

功能

- 按相机与拍摄格式匹配 DJI D-Log、D-Log M、D-Log2 还原 LUT；有对应资源时优先 Vivid／Size 65，可切换已注册的风格和尺寸。
- 高光、暗部分别调整；可选更强的暗光增强、近似时间区间建议和手动控制。
- 可选空间降噪、人脸候选引导的肤色明亮／光滑处理、局部颜色调整。
调整默认未设置，建议需用户采纳。
- 当前帧预览、原尺寸放大、原片播放与按需生成的处理后短片。
素材列表和调整面板可收起，扩大观看空间。
- 明暗、肤色、局部颜色页提供可选 AI 建议，使用 Harness 已配置的模型。
发送画面需主动选择，插件不另外保存 API 密钥。
- 默认 10-bit HEVC 细节优先导出，可选择保存位置；结果直接显示路径、视频、系统播放器和文件夹入口。默认保存到原片目录的 Output/，原片只读。

环境要求

DeepSeek Harness 0.2.1-rc.2／rc.3（Node.js 22.19+）。完整系统包自带固定的 Python、FFmpeg／ffprobe、NumPy、OpenCV 和 18 个 DJI LUT，无需客户另外安装。
Desktop 提供系统文件夹选择器，Web 需明确配置素材目录。

| 完整安装包 | 系统要求 |
| darwin-arm64 | macOS 13+，Apple Silicon |
| darwin-x64 | macOS 13+，Intel |
| win32-x64 | Windows 10 22H2+，x64 |
| linux-x64 | Ubuntu 22.04+／glibc 2.35+，x86-64 |

按 Harness Host 所在机器及其 Node 架构选择安装包。轻量通用包只含 LUT，可在首次启动的“运行环境”区域点击“配置独立环境”，也可使用自己准备的 Python 3.10+ 及 FFmpeg／ffprobe 8+。完整包启动时不需要下载环境。
详细版本、构建方式和平台限制见独立运行环境说明。

安装

从 GitHub Releases 下载带对应系统后缀的完整 .tgz，在 Harness 插件安装界面选择该文件。GitHub 自动生成的源码 ZIP／tarball 不包含 LUT 载荷，不能当作完整安装包。

例如 Apple Silicon Mac 可直接安装：

dsh plugin --profile desktop add 'https://github.com/PengJunchen/dsh-video-studio/releases/download/v0.1.0-beta.3/dsh-video-studio-0.1.0-beta.3-darwin-arm64.tgz'

使用已下载文件时，请选择自己实际使用的 profile：

dsh plugin --profile desktop add /absolute/path/to/dsh-video-studio-0.1.0-beta.3.tgz
使用 Web Host 时，将 desktop 改为 web。

当前未发布到 npm，请使用 GitHub 地址或安装包。安装后在合适时重启 Harness，打开侧栏的 影调工作台。Desktop 首次使用点击“选择文件夹”；默认不授予任何素材目录访问权。

配置

在当前 profile 的 cordis.patch.yml 中覆盖已有 hvp-runtime 行，不要重复插入运行时。路径均指 Host 所在机器，包括浏览器在其它机器的情况。

- id: hvp-runtime
config:
allowedRoots:
- /absolute/path/to/videos
可选手动覆盖；普通用户保留包内环境即可 python: /absolute/path/to/python 可选：已安装 NumPy／OpenCV 的 Python assets: vision_python: /absolute/path/to/venv/bin/python

Web 手动输入路径扫描时需要 allowedRoots。Desktop 文件夹选择器为用户明确选中的目录授予访问权；只配置实际需要的素材目录。

草稿和任务默认存储在当前 Harness home 下的 video-studio/
（dshHomePath('video-studio')），不写入插件安装目录。
可在同一运行时行设置 dataDir 更换位置；升级时保留该目录，可保留草稿和已完成导出记录。

注册自有 LUT

随包资源覆盖 assets/catalog.json 的精确映射，有对应资源时优先 Vivid／Size 65；部分相机只有 Size 33 或普通风格。D-Log、D-Log M、D-Log2 不混用。
清单与构建方法见资源构建说明。

只有需要使用自己的独立目录时，才覆盖随包默认资源：

- id: hvp-runtime
config:
assets:
catalog_path: /absolute/path/to/video-luts/catalog.json
lut_root: /absolute/path/to/video-luts

请取得准确对应相机和 Log 格式的 3D CUBE → Rec.709 还原 LUT。
在源码目录中运行：

npm run catalog -- --file /path/to/vivid.cube \
--camera pocket4p --profile dlog2 --look vivid \
--directory /path/to/video-luts

脚本按 SHA-256 文件名复制 LUT，生成 version 2 catalog。加入其它相机、格式、风格或尺寸时使用 --append。脚本不猜测相机或传递函数，映射由使用者明确提供。
格式支持 dlog、dlogm、dlog2，风格支持 standard、vivid。
随后按上方配置填写 catalog_path 和 lut_root 并重新加载插件。
已有 version 2 catalog 可继续使用；assets.library_path 可从 schema 1 LUT library 补充同版本、同映射的其它尺寸。

高级：使用自己的 Python 环境

完整系统包已包含人物处理依赖。只有希望指定自己的环境时，才需要以下步骤。

python3 -m venv /path/to/video-vision
/path/to/video-vision/bin/python -m pip install -r requirements-vision.txt

将 assets.vision_python 指向该 Python。检测提供人脸候选，不识别人身份，也不保证完整跟踪覆盖，导出前应预览。本地基础功能无需神经网络模型或外部权重。

操作与能力边界

在左侧选择素材后，依次查看 色彩还原 → 明暗 → 肤色 → 局部颜色 → 确认。
各项均可跳过。拖动时间条查看不同位置，只采纳需要的建议，最后选择位置导出。

- 工作域为显示相对的 SDR Rec.709。未知 Log 需要确认及有效还原变换，暂不支持 HLG／PQ 转 SDR 或 RAW／HDR 母版制作。
- 明暗建议来自少量 RGB16 抽帧，依据为 LUT 后、手动调整前的画面；不是精确镜头检测或物体追踪。已确认区间保持固定参数，边界短暂平滑过渡。
- 暗光增强会放大已有信息及噪点；空间降噪可能柔化细弱纹理，默认关闭，当前没有时域降噪模型。
- 缩小预览和原尺寸处理可能有差异；HEVC 播放取决于浏览器及系统解码能力。
原尺寸 4K 处理未达到实时。
- 细节优先导出检查编码前后已处理 YUV420p10 帧的一致性，不代表 LUT 或色度转换可逆。文件可能明显大于原片；主动选择的快速模式为有损编码。
- AI 可能判断错误，只在明确采纳后修改当前页设置；选择发送画面时，代表帧会交给 Harness 中选定的模型提供方。

独立功能入口

默认 bundle 加载一个运行时和完整 Studio。包的子路径另提供 lut-batch、tone、skin、local-color、finish。
例如只注册明暗工具，可在 profile patch 中写：

- id: hvp-studio
disabled: true
- insert:
- id: hvp-tone
name: dsh-video-studio/tone

保留 hvp-runtime。共享界面按已启用功能呈现；这些入口不建立五套数据库，也不串联五次编码。工具名为 video_lut_batch、video_tone、video_skin、 video_local_color、video_finish，聚合入口另提供 video_studio。

源码构建

git clone https://github.com/PengJunchen/dsh-video-studio.git
cd dsh-video-studio
npm run assets:prepare -- --download
npm run build
npm pack ./dist --ignore-scripts

随包 LUT 来自 DJI 官方下载。资源准备从固定资源包获取文件，先检查资源包 SHA-256，再检查每个原始 LUT 的散列和字节大小。原始官方 URL／ZIP 成员仍在清单中，可用 --download --official-only 直接获取。离线构建将 --download 换成 --source /path/to/luts，目录中需有清单指定的 SHA 文件名。

构建缺少 LUT、散列不符或尺寸不符时直接失败，随后才将源码和完整资源整理到 dist/。构建使用 Node 标准库，不依赖相邻的 Harness／lut-app 工程或前端编译器。
客户端从 Harness 的模块加载器获取 React。安装成品后，日常运行不下载 LUT。
来源、数量和 LUT 打包步骤见资源构建说明。
构建包含 Python／FFmpeg 的完整系统包，见跨平台运行时构建。

也可独立启动本机界面，此模式不集成 Harness AI：

npm start -- --input-root /absolute/path/to/videos --data-dir /path/to/standalone-data

访问 http://127.0.0.1:4319/hvp/。相机 LUT 参数为 --catalog、--lut-root，以及可选 --library；人物处理使用 --vision-python。
独立服务仅监听本机，不提供原生文件夹选择器。

index.mjs / client.js / cordis.patch.yml Harness 包入口 adapters/harness/ 宿主工具和 AI 适配 bundles/ / plugins/ 共享运行时及功能入口 src/ 任务、授权、存储与 HTTP web/ 工作台和实时预览 worker/ Python 视频处理管线 scripts/ 构建与 LUT 导入 assets/ 锁定资源清单及构建时准备的 LUT

协议

本项目原创源码使用 MIT 协议，版权所有 Peng Junchen。
外部依赖、编解码器及资源来源见第三方说明。
本项目是独立社区插件，不是 DeepSeek、DJI 或剪映的官方产品。