需关闭auto-match visuals开关并添加符号或方括号指令，才能让vibeknow生成流程图、动态公式等抽象图解而非卡通人物白板动画；关闭后ai进入纯指令响应模式，支持符号触发（➤/∑/↔）、方括号指定（【flowchart】等）及上传锁定手绘图。
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你想让VibeKnow生成的抽象概念讲解分镜（比如“认知负荷理论”“贝叶斯更新”“零知识证明”）不再默认塞满卡通人物站在白板前比划的手势动画，而是出现流程图、动态公式、结构拆解图或信息拓扑图——这需要主动切断AI对“讲解=人+白板”的条件反射，用强类型指令覆盖默认视觉策略。
关闭自动人物插画绑定
在脚本编辑页左侧，找到被识别为绿色“Definition”标签的抽象讲解段落→点击该行右侧铅笔图标→切换至“Visual”选项卡→关闭【Auto-match visuals】开关。这一步必须做，否则后续所有指令都会被AI覆盖回人物模板。
关闭后，当前分镜缩略图变为灰色占位框，右下角显示“Needs visual”。此时AI已放弃调用人物图库，进入纯指令响应模式。
插入结构化视觉锚点
方法一：用符号触发特定图解类型
在讲解段首行开头插入一个符号，系统将据此生成对应图解：
• 流程类（如“三阶段模型”“输入→处理→输出”）→ 在段首加 ➤
• 公式类（如“P(A|B)=…”“E=mc²”）→ 在段首加 ∑
• 对比类（如“中心化 vs 去中心化”）→ 在段首加 ↔
符号必须独占一行且紧贴段首，不能有空格或标点前置。
方法二：用方括号强制指定画面类型
在段落末尾添加【Flowchart】或【Formula Animation】或【Split-screen Comparison】。例如：“认知负荷分为内在、外在、相关三类【Flowchart】”，AI会丢弃所有人物元素，只渲染带节点连线的三层结构图；若写“后验概率随新证据迭代更新【Formula Animation】”，则自动构建动态公式推演帧序列。
手动注入非人物参考图
第一步：准备一张符合语义的PNG/JPG图，例如讲“注意力瓶颈”，就画一个漏斗状信息过滤示意图；讲“隐马尔可夫链”，就导出一张带状态转移箭头的简笔图。
第二步：确保图片宽度≥1920px（横屏）或高度≥1080px（竖屏），否则上传后文字模糊不可读。
第三步：回到该分镜→点击铅笔图标→“Visual”→“Replace Image”→上传该图→勾选“Lock to this scene”防止再生时被覆盖。
这一步能彻底绕过AI的人物图库缓存。VibeKnow不会分析你图里画了什么，但它会1:1复刻像素布局，把你的手绘逻辑直接变成画面主干。
再生前锁定视觉策略
第一步：确认所有目标讲解段均已关闭Auto-match并添加了符号或方括号指令。
第二步：点击右上角齿轮图标→选择“Theme Settings”→在“Default Visual Style for Definition”下拉菜单中，将原本的“Whiteboard Character”改为“Minimal Diagrams”。
第三步：点击“Apply to all unedited scenes”→再点击右上角蓝色【Regenerate Video】按钮。【此操作不可逆，再生后原人物插画将永久清除，仅保留你指定的图解类型】
