go-veo-orchestrator

README

🎬 Go Veo Orchestrator

🚀 概要 (About) - Music Recipe Driven Veo Orchestrator

Go Veo Orchestrator は、Music Recipe（音楽レシピ / 楽曲構成書） から動画カット列を構造化し、Google の動画生成 AI Veo (Vertex AI / Gemini API) へ渡すためのバックエンドオーケストレーターです。

Gemini Image Kit を使ってカットごとのキーフレームを生成し、VideoRunner adapter を通じて Veo に Prompt / Keyframe / Audio / PreviousVideoID / Seed を渡します。Veo API の具体実装は ports.VideoRunner として差し替える設計です。

video_id を次カットの PreviousVideoID として引き継ぐことで、Video-to-Video の文脈を保った連続カット生成を行います。生成済みカットは status=generated と video_id / video_url を使ってスキップできるため、途中失敗後の再開にも対応しやすい構造です。

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✨ コア・コンセプト (Core Concepts)

• 🧬 Consistency Control:

  • キャラクター固有 Seed、キーフレーム画像、動きのプロンプト、前カットの VideoID を 1 つの VideoGenerationRequest にまとめ、カット間の見た目と文脈を維持します。

• ⏳ Audio-Driven Timeline Logic (音楽主導のタイムライン管理):

  • music_recipe.sections または cuts から duration_sec、start_sec、end_sec を補完し、audio_cue を Veo 用プロンプトへ注入します。

• 🔁 Resumable Video Chain:

  • 各 cut は status、video_id、video_url を保持します。生成済みカットは再生成せず、保持済み video_id を次カットの PreviousVideoID として使用します。
  • キーフレームも同じ考え方で、keyframe_reference を持つカットは焼き直しません（CutKeyframeRunner.Run / RunAndSave の両方）。保存済みレシピを起点に処理を再開しても、すでに払った画像生成のコストを二重に払いません。焼き直したいカットは keyframe_reference を空にしてから渡します（Cut.ResetGeneration(false)）。

• 🧩 Adapter-Oriented Architecture:

  • Veo への実通信は ports.VideoRunner に閉じ込め、オーケストレーション、キーフレーム生成、メタデータ保存を分離しています。

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🎬 4つの動画生成ワークフロー (Workflows)

ワークフロー	担当インターフェース	内容
1. Scripting	ScriptRunner	Music Recipe JSON を読み込み、歌詞・section・楽曲展開から、カット割り・カメラワーク・推定秒数を含むVideo Recipeを生成。
2. Cut Keyframe Gen	CutKeyframeRunner	各カットのベースとなるキーフレーム画像を、キャラクター Seed と参照画像を使って生成（RunAndSave）。keyframe_reference が既にあるカットは生成しません（Run は該当位置に nil を返し、呼び出し側は既存の参照をそのまま使います）。既存キーフレームの局所編集にも対応（EditAndSave、詳細は後述）。
3. Video Gen	VideoTimelineRunner + VideoRunner	VideoRequestBuilder が VideoGenerationRequest を組み立て、Veo adapter に順次投入。
4. Metadata Publish	VideoPublishRunner	video_id / video_url / status 更新済みの video_music_meta.json を保存。

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🩹 単一カットのキーフレーム編集 (EditAndSave)

CutKeyframeRunner.RunAndSave はプロンプトから画像を作り直す「フル生成」ですが、EditAndSave は既存のキーフレーム画像を編集元として、テキスト指示で局所的な修正だけを反映します。構図・ポーズ・背景は保たれるため、同じキャラクターの他カットとの一貫性を保ったまま「小物の数を減らす」「色味を揃える」といった軽微な修正に向いています。

// recipe は必ず 1 カットのみを含みます。対象カットの KeyframeReference は
// 既存の（編集元となる）キーフレーム画像を指している必要があります。
recipe := &ports.VideoRecipe{
	Cuts: []ports.Cut{
		{CutIndex: 2, CharacterID: "zundamon", KeyframeReference: "gs://bucket/jobs/j1/images/keyframe_2.png"},
	},
}

updated, err := workflows.CutKeyframe.EditAndSave(ctx, recipe, "腕には絆創膏を1〜2枚のみにしてください", "gs://bucket/jobs/j1/regens/cut-2/")
if err != nil {
	return err
}
// updated.Cuts[0].KeyframeReference が編集後の画像パスに更新されています。

内部的には gemini-image-kit の ImageGenerator.GenerateSingleImage に既存キーフレーム画像を入力として渡し、editPrompt をプロンプトとして呼び出します。RunAndSave（通常のキーフレーム生成）と同じ会話型マルチモーダル画像モデル（Config.ImageModel、Gemini の「Nano Banana」系）をそのまま再利用するため、編集専用のモデルやAPIは不要です。

Vertex AI Imagen のマスクベース編集/カスタマイズ API（imagen-3.0-capability-001 系）は2026年6月30日に廃止され、後継の「capability」モデルも用意されていません。そのため EditAndSave はマスク指定には対応せず、自由記述の編集指示のみをサポートします。

• recipe.Cuts が 1 件でない場合はエラー
• 対象カットの KeyframeReference が空の場合（＝編集元画像がない）はエラー
• キャラクターの Seed は RunAndSave と同様、char.Seed がそのまま編集リクエストに使われます

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🔌 Adapter Boundary

このリポジトリは Veo API クライアントではなく、Veo に渡すための ドメインモデル、キーフレーム生成、リクエスト構築、Video-to-Video 連鎖、メタデータ保存 を担当する orchestration ライブラリです。

Veo API への実通信は ports.VideoRunner の実装として、利用側アプリケーションまたは別パッケージから差し込みます。このリポジトリ内には本番用 Veo adapter は含めず、実行環境ごとの差分を adapter 側に閉じ込めます。

VideoRunner 実装が担う責務は以下です。

• Google Cloud / Vertex AI / Gemini API などの認証
• ImageReference / AudioReference の解決
• InputImage / InputAudio を使う場合のアップロードと参照 URI 化
• Veo API への動画生成リクエスト送信
• 長時間 operation のポーリング、タイムアウト、リトライ
• 生成動画の保存先管理
• 次カットへ引き継ぐための VideoResponse.VideoID 返却
• 参照可能な VideoResponse.CloudURL 返却

adapter 実装では VideoGenerationRequest.ImageReference を優先し、空の場合だけ InputImage をアップロードして参照 URI を作る想定です。AudioReference も同様に、参照 URI がある場合はそれを優先し、必要に応じて InputAudio をアップロードします。

キーフレーム生成の実体は ports.CutImageGenerator（Execute / 任意で EditCut）です。 EditCut を実装していないエンジンで EditAndSave を呼ぶと ErrEditingNotSupported になります。

VideoRunner を指定しない場合、workflow.New が返す Workflows.Video は nil ではなく、呼び出すと常に ports.ErrVideoRunnerNotConfigured を返すダミー実装（ports.NewNoopVideoTimelineRunner()）になります。Script / CutKeyframe / Publish だけを使う構成ではそのまま利用できますが、動画生成まで実行する場合は ManagerArgs.VideoRunner に実装を渡してください。呼び出し側で未設定を検知したい場合は errors.Is(err, ports.ErrVideoRunnerNotConfigured) で判定できます（Workflows.Video == nil によるチェックは機能しません）。

type VeoRunner struct {
	// client, bucket, model, location など、実行環境に必要な依存を保持します。
}

func (r *VeoRunner) Run(ctx context.Context, req ports.VideoGenerationRequest) (*ports.VideoResponse, error) {
	// 1. req.ImageReference / req.AudioReference を優先して参照を解決
	// 2. 必要なら req.InputImage / req.InputAudio をアップロード
	// 3. req.Prompt, req.PreviousVideoID, req.Seed, req.DurationSec を Veo API に渡す
	// 4. operation を poll して完了を待つ
	// 5. CloudURL と VideoID を返す
	return &ports.VideoResponse{
		CloudURL:    "gs://example-bucket/videos/cut_001.mp4",
		VideoID:     "veo-video-id",
		CutIndex:    req.CutIndex,
		DurationSec: req.DurationSec,
		MimeType:    "video/mp4",
	}, nil
}

workflows, err := workflow.New(workflow.ManagerArgs{
	Config:      cfg,
	HTTPClient:  httpClient,
	Reader:      reader,
	Writer:      writer,
	AIClient:    geminiModel,
	VideoRunner: &VeoRunner{},
	PromptDeps:  promptDeps,
})
if err != nil {
	return err
}

videos, err := workflows.Video.Run(ctx, recipe)
if err != nil {
	return err
}

// メタデータの保存は Publish が担当します。動画生成と保存を分けているのは、
// 呼び出し側が生成と保存の間に処理（チェーンの結合など）を挟めるようにするためです。
if _, err := workflows.Publish.Run(ctx, recipe, "gs://bucket/jobs/<jobID>/"); err != nil {
	return err
}

VideoGenerationRequest の主なフィールドは以下の契約で使われます。

フィールド	adapter 側の扱い
Prompt	Veo に渡す最終プロンプト。カット内容、カメラワーク、音楽同期指示を含みます。
ImageReference	既に参照可能なキーフレーム画像 URI。存在する場合は InputImage より優先します。
InputImage	ImageReference が空の場合に adapter 側でアップロードして使う画像バイト列です。
AudioReference	既に参照可能な音声セグメント URI。
InputAudio	AudioReference が空の場合に adapter 側でアップロードして使う音声バイト列です。
PreviousVideoID	前カットの文脈を引き継ぐための ID。空の場合はチェーンなしで生成します。
LastFrameReference	終了フレームとして使う画像 URI（Veo の first/last frame 補間）。Veo API では開始フレーム画像との併用が必須のため、image 入力（image_to_video）のときだけ lastFrame として送ります。対応モデルは Veo 2 / Veo 3.1 系のみです。
Seed	キャラクター Seed を優先し、未指定時は music_recipe.Seed を使います。
CutIndex	レスポンスやエラー表示で使うカット番号です。
DurationSec	カットの目標秒数です。

VideoResponse.VideoID が空の場合、そのカットの生成結果は保存できますが、次カットへの PreviousVideoID 連鎖は更新されません。連続カットの一貫性を重視する adapter では、可能な限り Veo 側の動画 ID を返してください。

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🎛️ Veo 生成モードとカット尺 (Generation Modes & Durations)

1つのリクエストが Veo のどの生成機能で解釈されるかは、ports.ClassifyVeoRequest 1箇所で決まります。adapter のリクエスト本文構築、カット尺の計画・検証、生成モードごとのプロンプト選択は、すべてこの同じ判定を共有してください。それぞれが独自に分岐すると「参照画像に合わせろと指示しながら参照画像を送らない」「reference_to_video 前提で8秒に丸めたのに実際は image_to_video だった」といったズレが起きます。

caps := ports.RunnerCapabilities(videoRunner) // Runner のオプションインターフェースから導出
mode := ports.ClassifyVeoRequest(req, usePreviousVideo, caps)

判定の優先順位と、各モードで Veo が受け付けるカット尺は以下です（モードは ports.VeoGenerationMode、 モデルの対応状況は ports.VeoCapabilities。尺の一覧は ports.ImageToVideoDurationsSec / ports.ReferenceToVideoDurationsSec として公開しています）。

優先	モード	条件	対応尺（秒）
1	VeoModeVideoExtension	usePreviousVideo かつ PreviousVideoID が gs:// 参照。画像参照はすべて無視されます	7 固定
2	VeoModeReferenceToVideo	参照画像が1つ以上あり、モデルが referenceImages 対応（Veo 3系の非 Fast）	8 固定
3	VeoModeFramesToVideo	開始フレームと LastFrameReference が両方あり、モデルが lastFrame 対応（Veo 2 / Veo 3.1系）	4 / 6 / 8
4	VeoModeImageToVideo	上記以外すべて	4 / 6 / 8

モデルの対応状況は、VideoRunner に以下のオプションインターフェースを実装すると ports.RunnerCapabilities が自動で拾います（未実装の Runner は両方 false = image_to_video 側へ倒れます）。

type ReferenceImagesSupporter interface{ SupportsReferenceImages() bool }
type LastFrameSupporter      interface{ SupportsLastFrame() bool }

カット尺の計画に使うヘルパーは ports にあります。Veo は任意長の動画を生成できないため、レシピ側でこれらの値に合わせて尺を割り当ててから実行してください。

API	用途
ports.DurationsForMode(mode)	そのモードで受け付けられる尺の一覧
ports.IsSupportedDuration(sec, mode)	尺が受け付けられるかの判定
ports.SnapDuration(sec, candidates)	最も近い対応尺へ丸める（同距離なら長い方）
ports.ChainDurations(bases)	1本の継続チェーン（ベース + 7秒 × n）で実現できる合計尺の候補
ports.VeoContinuationMaxDurationSec	チェーンをリセットする累積尺の閾値（24秒）

VideoTimelineRunner.Run は各カットを Veo へ投げる直前にこの尺を検証し、対応外なら ports.ErrUnsupportedCutDuration を返してそのカットの生成を行いません。長時間実行 operation を投げて Veo 側に拒否されるまで待つより手前で、どのカットが何秒でどのモードだったかまで示して落とします。

参照画像（referenceImages）の組み立て規則は ports.CutReferenceImages(cut, characters) に一本化されています。[キャラクター立ち絵, キーフレーム] の順に最大3枚で、立ち絵が無いカットはキーフレームだけを参照として使います。

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⚙️ 設定と差し替え (Config / DI)

workflow.New(ManagerArgs) に渡す設定と依存です。ports.Config はゼロ値で構いません（ApplyDefaults が補完します）。

ports.Config	役割
GeminiModel	台本生成に使うテキストモデル（既定は ports.DefaultGeminiModel）
ImageModel	キーフレーム画像生成に使うモデル
MaxConcurrency	キーフレーム生成の最大並列数（動画生成は Video-to-Video 連鎖のため常に逐次です）
RateInterval	AI 呼び出しの発射間隔の下限
StyleSuffix	キーフレーム画像に付与する画風指定
KeyframeAspectRatio	キーフレームのアスペクト比。空なら keyframe.CutAspectRatio

ports.WithModels(gemini, image) / ports.WithAspectRatio(ratio) で Config を部分的に上書きできます。

ManagerArgs	役割
AIClient	gemini.MultimodalModel（台本生成・キーフレーム生成）
Reader / Writer	ports.ContentReader / remoteio.Writer（レシピの読み込み・成果物の保存）
HTTPClient	参照画像の取得に使う HTTP クライアント
VideoRunner	Veo API アダプタ。未設定なら ErrVideoRunnerNotConfigured を返すダミーになります
PromptDeps	キャラクター定義とプロンプト実装（下記）

プロンプトはこのライブラリに含めず、PromptDeps から注入します。

PromptDeps	インターフェース	役割
Characters	*characterkit.Characters	キャラクター定義。カットの CharacterID から解決し、未知IDは既定キャラクターへ落とします
ScriptPrompt	ports.ScriptPrompt	Music Recipe から動画台本を生成するプロンプト（Build(mode, *TemplateData)）
KeyframePrompt	ports.KeyframePrompt	カットのキーフレーム生成・編集のプロンプト（BuildCut / BuildEdit）

キーフレーム生成の細部は keyframe.Option で調整します（workflow が Config から組み立てます）。

オプション	役割
keyframe.WithMaxConcurrency	並列数
keyframe.WithRateInterval / WithRateBurst	発射間隔とバースト
keyframe.WithAspectRatio	アスペクト比（キャラクターに一致する参照画像があればそれを優先します）

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💾 生成と保存の責務分担 (Generation vs. Persistence)

書き先は remoteio.Writer として注入されるため、このライブラリは GCS も S3 も知りません。 持っているのは「どこに保存するか」ではなく、自分のフォーマットと命名規則です。 その上で、キーフレームと動画で意図的に扱いを分けています。

	生成	保存
キーフレーム	CutKeyframeRunner.Run	同じ Runner が行う（RunAndSave / EditAndSave）
動画	VideoTimelineRunner.Run	行わない。呼び出し側が VideoPublishRunner（Workflows.Publish）を呼びます

キーフレームの保存を Runner が持つ理由: 保存名 keyframe_<レシピ内の位置>.png がカットの並びと結びついているためです。 呼び出し側に出すと、位置→ファイル名の対応と keyframe_reference の設定を再実装させることになり、 部分生成時に keyframe_1.png が別のカットを指す事故を招きます。

動画の保存を持たない理由: 生成直後に保存すると、生成と保存の間に処理を挟む呼び出し側が困るからです。 例えば継続チェーンを結合して final_video_url を埋めてから保存したい場合、 タイムライン側が書いたメタデータには必ずその値が欠けます。 （以前は VideoTimelineRunner.RunAndSave がありましたが、この理由でどの呼び出し元も使っておらず、削除しました。）

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🔧 レシピ・カットの操作 (Recipe helpers)

VideoRecipe / Cut は、再開・再生成のために状態を読み書きするヘルパーを持ちます。 一括生成を途中から再開する処理は、これらを使って「どのカットがまだか」を判断します。

API	用途
Cut.IsGenerated() / Cut.Status（ports.CutStatus）	そのカットが生成済みかの判定と状態
Cut.ResetGeneration(keepKeyframe)	生成結果を捨てて再生成対象に戻す。keepKeyframe=false は keyframe_reference も消すため、次の RunAndSave で画像から焼き直されます
Cut.EffectiveDurationSec()	そのカットの実効尺
VideoRecipe.Normalize()	カットの連番・開始秒・SectionIndex / LocationAnchor の伝播を整えます
VideoRecipe.Validate()	レシピの整合性検証
VideoRecipe.UsesModels() / Cuts.UniqueCharacterIDs()	使用モデル・登場キャラクターの集合
ports.NextLastFrameReference(cuts, i)	frames_to_video で次カットの lastFrame に使う参照の解決
ports.VideoRecipeSchema()	台本生成の構造化出力スキーマ（JSON Schema）

workflow.New が返す *ports.Workflows は、使い終わったら Close() を呼んでください （画像キャッシュのバックグラウンド goroutine を停止します。複数回呼んでも安全です）。 公開・保存の入出力は ports.PublishOptions / ports.PublishResult です。

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⚠️ Sentinel Errors

呼び出し側が errors.Is で判定し、汎用エラーとは異なる制御（フォールバックやリトライ）を行えるよう、ports パッケージは以下の sentinel error を公開しています。

エラー	発生条件	想定される呼び出し側の対応
ports.ErrRecipeRequired	VideoRecipe が必須の処理に nil を渡した場合	呼び出し側の実装不備。基本的に発生させない
ports.ErrEditingNotSupported	EditAndSave で、設定済みの画像生成エンジンがキーフレーム編集（EditCut）を実装していない場合	全体再生成（RunAndSave）へのフォールバック
ports.ErrInvalidAIResponse	AI の応答テキストを VideoRecipe の JSON として解析できなかった場合	ネットワーク/認証エラーと区別したリトライ判断
ports.ErrVideoRunnerNotConfigured	VideoRunner 未設定のまま Workflows.Video を呼び出した場合	動画生成ステップのスキップ、設定不備の通知
ports.ErrInputTooLarge	ソースの入力サイズが許容上限（5MB）を超えた場合	入力の分割やソースの見直しを促す
ports.ErrUnsupportedCutDuration	カットの尺が、解決した Veo 生成モードで受け付けられない値だった場合	レシピ側の尺の計画ミス。リトライせず ports.SnapDuration 等で尺を割り当て直す
ports.ErrNoKeyframeToEdit	EditAndSave の対象カットに既存のキーフレームが無い場合	先に RunAndSave でキーフレームを生成させる
ports.ErrSingleCutRequired	EditAndSave に単一カット以外のレシピを渡した場合	対象カットだけのレシピに絞って呼び直す

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🧾 Music Recipe JSON

ScriptRunner は sourceURL の Music Recipe JSON を VideoRecipe として解釈し、prompt builder へ parsed object を渡します。prompt builder は music_recipe.lyrics / music_recipe.sections から、BGM の拍子・感情・盛り上がりを含む動画台本 JSON を生成します。

歌詞本文は music_recipe.lyrics に保存されますが、Veo prompt へ直接は注入されません。歌詞や section の意味は、script generation stage の prompt builder が cuts[].audio_cue と cuts[].visual_anchor に展開します。

各 cut は duration_sec と audio_cue を持つため、Veo へのプロンプトには (synchronized with the heavy bass drop at 0:10) のような同期指示を自動注入できます。アプリ側の責務は、生成された cuts を表示・編集し、キーフレーム生成または動画生成フォームへ渡すことです。

{
  "project_title": "AIマルチモーダル解説動画",
  "music_recipe": {
    "title": "AIマルチモーダル解説動画",
    "theme": "AIマルチモーダル解説",
    "mood": "90s retro mech synthwave",
    "tempo": 120,
    "lyrics": {
      "title": "AIマルチモーダル解説動画",
      "theme": "AIマルチモーダル解説",
      "hook": "未来の映像制作をひらく",
      "lyrics": "[Verse] 画面の奥で光が走る\n[Chorus] 未来のカットが動き出す",
      "keywords": [
        "AI",
        "video",
        "orchestration"
      ],
      "mood": "90s retro mech synthwave",
      "narrative": "AI が映像制作の工程をつなぐ物語"
    },
    "instruments": [
      "analog synth",
      "electronic drums"
    ],
    "sections": [
      {
        "name": "Intro",
        "duration_seconds": 5,
        "prompt": "quiet synth pad and clock tick"
      },
      {
        "name": "Verse",
        "duration_seconds": 5,
        "prompt": "drum beat starts and tempo lifts"
      },
      {
        "name": "Chorus",
        "duration_seconds": 5,
        "prompt": "bright synth lead and impact effects"
      }
    ]
  },
  "cuts": [
    {
      "cut_index": 1,
      "duration_sec": 5,
      "audio_cue": "イントロ：静かなシンセのパッド音、秒針の音 (mp3_segment_1)",
      "visual_anchor": "暗闇の中にキャラクターの瞳が光る。カメラがゆっくりと引いていく",
      "character_id": "zundamon"
    },
    {
      "cut_index": 2,
      "duration_sec": 5,
      "audio_cue": "Aメロ：歌詞の導入に合わせてドラムのビートが刻まれ始める。テンポアップ (mp3_segment_2)",
      "visual_anchor": "歌詞の「画面の奥で光が走る」を、ずんだもんの背後に走る光のラインとして映像化する",
      "character_id": "zundamon"
    },
    {
      "cut_index": 3,
      "duration_sec": 5,
      "audio_cue": "サビ：歌詞の hook に合わせて激しいシンセのメロディとエフェクト音が入る (mp3_segment_3)",
      "visual_anchor": "歌詞の「未来のカットが動き出す」を、カメラが高速旋回しながらサイバー空間へ切り替わる動きで表現する",
      "character_id": "zundamon_metan"
    }
  ]
}

この JSON は Normalize() により start_sec / end_sec / status が補完されます。生成後は keyframe_reference、video_id、video_url が追記された video_music_meta.json として保存されます。

Veo に渡る prompt は cuts[].visual_anchor、cuts[].audio_cue、music_recipe.mood、タイムライン情報から構築されます。music_recipe.lyrics はメタデータとして保持されますが、動画化したい歌詞の内容は cuts へ変換しておく必要があります。

cuts が空の場合は、music_recipe.sections からカット列を自動生成します。music_recipe は github.com/shouni/go-gemini-client/lyria.MusicRecipe をそのまま保持するため、楽曲生成側の JSON は music_recipe 配下へ入れます。

各 cut は section_index（1始まり）で、由来となった music_recipe.sections の位置を保持します。1セクションが scene_split 等で複数カットに分割されても、分割後の全カットが同じ section_index を引き継ぐため、呼び出し側は start_sec とセクションの時間範囲を突き合わせて逆算せずに、カットの所属セクションを直接判定できます。明示的に設定されていないカットは、Normalize() が start_sec から自動的に補完します。

⚠️ ports.Cut の内部構造について: Cut の JSON はフラットな構造のままですが、Go の構造体としては AudioSync / KeyframeResult / VideoResult / ChainControl へ分割され、匿名フィールドとして埋め込まれています。cut.VideoID のようなフィールドアクセスは変わりませんが、ports.Cut{DurationSec: 5, KeyframeReference: "..."} のようなフラットなコンポジットリテラルは、ports.Cut{AudioSync: ports.AudioSync{DurationSec: 5}, KeyframeResult: ports.KeyframeResult{KeyframeReference: "..."}} のようにグループ単位で書き直す必要があります。

{
  "project_title": "AIマルチモーダル解説動画",
  "music_recipe": {
    "title": "AIマルチモーダル解説動画",
    "theme": "AIマルチモーダル解説",
    "mood": "upbeat electronic documentary score",
    "tempo": 120,
    "instruments": [
      "analog synth",
      "electronic drums",
      "soft piano"
    ],
    "sections": [
      {
        "name": "Verse",
        "duration_seconds": 40,
        "prompt": "quiet opening with restrained melody and gradual rhythmic build"
      },
      {
        "name": "Chorus",
        "duration_seconds": 45,
        "prompt": "emotional peak with fuller instrumentation and stronger accents"
      }
    ],
    "AudioModel": "lyria-3-pro-preview",
    "ComposeMode": "game_fantasy",
    "Seed": 10
  },
  "cuts": []
}

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📂 プロジェクト構造 (Project Structure)

本アーキテクチャは ports による抽象化（Hexagonal Architecture） を境界線としており、Veo API のエンドポイント変更や動画合成エンジンの差し替えを容易に行える設計を採用しています。

go-veo-orchestrator/
├── workflow/    # 【統合管理】各工程を組み合わせ、Workflows インターフェースを実装。
├── runner/      # 【実行実体】NewVideoScriptRunner / NewCutKeyframeRunner / NewVideoTimelineRunner /
│              #   NewVideoPublisherRunner。Veo リクエストの組み立ては NewVideoRequestBuilder
│              #   （キャラクター参照を含める場合は NewVideoRequestBuilderWithCharacters、
│              #   差し替えは WithRequestBuilder。既定は DefaultVideoRequestBuilder）。
├── keyframe/    # 【キーフレーム生成戦略】カット列からの静止画生成（並列度・レート制限つき）。参照画像の解決は gemini-image-kit。
└── ports/       # 【契約・定義】Interface（VideoRunner等）、共通モデル、動作設定(Config)。全ての起点。

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🔄 シーケンスフロー (Sequence Flow)

Video Orchestration Flow (NewVideoTimelineRunner)

sequenceDiagram
  participant WF as workflow.manager
  participant KeyframeGen as keyframe.Generator
  participant ImageKit as gemini-image-kit
  participant Timeline as runner.VideoTimelineRunner
  participant Builder as runner.VideoRequestBuilder
  participant VeoAPI as Vertex AI (Veo API)
  participant Publisher as runner.VideoPublisherRunner
  participant Writer as remoteio.Writer

  Note over WF,KeyframeGen: 1) GenerationUnit / Keyframe Runner 初期化
  WF->>KeyframeGen: keyframe.NewGenerator(characters, imageGenerator, keyframePrompt, model, opts...)
  KeyframeGen-->>WF: *keyframe.Generator
  WF->>Timeline: runner.NewVideoTimelineRunner(keyframeRunner, videoRunner)
  Timeline-->>WF: *runner.VideoTimelineRunner

  Note over WF,Timeline: 2) Music Recipeに基づく数珠繋ぎ動画生成
  WF->>Timeline: Run(ctx, recipe)
  Timeline->>KeyframeGen: Execute(ctx, recipe.Cuts)
  KeyframeGen->>ImageKit: GenerateSingleImage(prompt + ImageURI{ReferenceURL})
  Note over KeyframeGen,ImageKit: 参照の解決（Vertex+gs:// は直接参照 / Gemini API は File API へ1回だけアップロード）は画像キット側
  ImageKit-->>KeyframeGen: キーフレーム画像

  Note over Timeline,VeoAPI: Loop内の Video-to-Video で前カットのコンテキスト(lastVideoID)を連鎖
  Note over Timeline: generated cut は video_id を使ってスキップ可能

  loop cuts / sequential Video-to-Video chain
    Timeline->>Builder: Build(recipe, cut, keyframe, lastVideoID)
    Builder-->>Timeline: VideoGenerationRequest
    Timeline->>VeoAPI: GenerateVideo(Prompt + KeyframeReference/InputImage + AudioReference + PreviousVideoID + Seed)
    VeoAPI-->>Timeline: VideoResponse (CloudURL + VideoID)
    Timeline->>Timeline: cut.video_id / cut.video_url / cut.status 更新
  end

  Note over WF,Publisher: 3) メタデータの保存は Publish が担当（生成とは別ステップ）
  WF->>Publisher: Run(ctx, recipe, outputDir)
  Publisher->>Writer: Write(ctx, video_music_meta.json, updatedVideoRecipeJSON, remoteio.WithContentType("application/json"), ...)
  Publisher-->>WF: *ports.PublishResult

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🤝 依存関係 (Dependencies)

• shouni/gemini-image-kit - 静止画・キーフレーム生成コア基盤（参照画像の解決もここが担います）
• shouni/go-gemini-client - Gemini API / Vertex AI クライアント（台本生成の構造化出力に使用）
• shouni/go-character-kit - キャラクター資産（characters.json）管理
• shouni/go-remote-io - GCS / ローカル / HTTP 対応の読み書き抽象化
• shouni/go-http-kit - HTTP クライアント抽象化
• shouni/go-utils - 共通ユーティリティ

📜 ライセンス (License)

このプロジェクトは MIT License の下で公開されています。