基于 Gemini 3.x 多模态大模型构建的动漫资产自动化处理与深度本地化矩阵。

本项目旨在利用大模型的多模态理解能力，解决动漫产业在海外发行中的核心痛点：高昂的视频标注成本、缺乏语境的机械翻译以及复杂的跨文化合规预审。

本系统采用多 Agent 协同工作流，确保内容处理的逻辑连贯性：

• Vision-Inference Agent: 负责高频抽取视频关键帧，进行场景描述、人物识别及情感氛围感知。
• Context-Aware RAG Agent: 挂载动漫设定集、角色语录库，通过向量检索为翻译提供精准的背景支撑。
• Reasoning-Translator Agent: 结合视觉上下文与 RAG 知识，进行长链推理 (CoT) 翻译，确保招式名、角色口癖在不同语境下的完美统一。

由于涉及高频的视觉输入与长文本推理，本项目的 Token 消耗具有极高的增长潜力：

• 视频帧分析: 24分钟剧集采样约 500-1000 帧，涉及大量 Vision Tokens。
• 长上下文维持: 为保持剧情连贯，需要维持 100k+ 的 Context Window 进行跨场景推理。
• 单次请求: 平均消耗约 20k - 50k Tokens。

• 接入多语言自动配音 (TTS) 同步对齐管线。
• 开发基于 AI 生成的千禧年风格 (Millennium-era) 视觉增强插件。
• 支持 4K 超高清帧序列的并行批处理。