用途：把静态图片转换为动画视频，通过 inference.sh CLI（belt）调用图像转视频模型，并提供模型选择、运动提示词与镜头运动的指导。
主要能力：列出可选模型及适用场景，如 falai/wan-2-5-i2v（写实自然运动）、pruna/wan-i2v（经济快速）、bytedance/seedance-2-0 与 seedance-2-0-fast（最高 1080p、可同步音频）、falai/fabric-1-0（布料、液体等材质物理）、xai/grok-imagine-video（通用动画）。同时整理镜头运动（推拉、摇移、俯仰、环绕、升降、静止）与主体运动（自然元素、头发衣物、氛围、角色、机械、液体）的提示词关键词。
使用方式：先安装技能 npx skills add belt-sh/cli，再执行 belt login。用 belt app run 加模型 App ID 与 JSON 输入生成视频，例如 belt app run falai/wan-2-5-i2v --input '{"prompt":"...","image":"path/to/image.png"}'。可先用图像模型生成源图，再动画化，必要时用 falai/topaz-video-upscaler 放大、infsh/hunyuanvideo-foley 加环境音、infsh/video-audio-merger 合并音视频。
适用场景：风景、人像、产品、布料、建筑可视化、电影感循环图（cinemagraph）等。
限制与建议：提示词宜细微而非剧烈，运动过大易产生扭曲伪影；时长 2-3 秒质量最高，10 秒以上质量下降，长视频建议分段生成后用 infsh/media-merger 拼接；需指定镜头运动，避免方向冲突；源图分辨率影响输出质量。具体收费与平台支持资料未提供。