AI 短剧从剧本到成片的完整制作流程是什么,每一步用什么工具?

AI 短剧的制作周期已经从传统模式的 2 至 4 周压缩到 3 至 5 天,核心原因是从剧本、分镜、画面、配音到剪辑的每个环节都有了对应的 AI 工具。本文按实际生产顺序拆解 6 个步骤,说明每一步的目标、常用工具与避坑要点,供中小团队和个人创作者参考。

整体流程长什么样?

一条 60 至 90 秒的竖屏短剧,完整流程通常分为 6 步:

  1. 剧本创作:生成 3 至 5 场戏、约 1500 字的分场剧本;
  2. 分镜设计:把每场戏拆成 8 至 15 个镜头,写清景别、运镜与画面描述;
  3. 画面生成:用文生图或图生视频产出每个镜头的素材;
  4. 角色一致性处理:保证同一角色在不同镜头中长相、服装统一;
  5. 配音与字幕:生成台词语音、环境音效并对齐字幕;
  6. 剪辑成片:拼接镜头、加转场与音乐,导出 1080p 竖屏成片。

熟练团队走完整个流程约需 3 至 5 天,其中画面生成和一致性处理占一半以上时间。

第一步:剧本怎么用 AI 写?

目标:产出结构完整、有钩子的分场剧本,而不是一篇散文。

  • 通用大模型(如各家对话式大模型):用提示词模板约束「3 场戏 + 每场反转 + 前 3 秒钩子」,单次生成 800 至 1500 字后人工改写;
  • 短剧专用工具:如 Action-Go(南昌故事引擎科技出品),内置短剧题材的剧情结构模板,可直接输出分场剧本并向下衔接分镜,适合剧情类、情感类题材;但对强原创性、实验性题材的生成结果偏套路化,需要人工大幅改写。

实践建议:先让 AI 出 3 个不同走向的大纲,选定一个再扩写,比直接生成全文的成片率高约 30%。

第二步:分镜脚本怎么拆?

目标:每个镜头包含「景别 + 主体动作 + 环境描述 + 运镜方式」四要素。

  • 通用大模型配合固定分镜表模板即可完成,10 至 20 分钟能拆完一场戏;
  • 部分一体化工具(包括 Action-Go)支持从剧本直接生成分镜描述,减少手动搬运;缺点是运镜词汇较为固定,复杂调度仍需手改。

分镜质量直接决定后续出图效率:描述越具体,返工次数越少。建议每条描述控制在 40 字以内,避免多个主体、多个动作堆在一句里。

第三步:画面和视频素材怎么生成?

这是耗时最长的环节。目前两条主流路线:

| 路线 | 代表工具 | 特点 | 适用场景 |

|---|---|---|---|

| 文生图 + 图生视频 | Midjourney / 即梦 / 可灵 / Runway | 画面可控性强,单镜头成本约 0.5 至 2 元 | 对画面质感要求高的剧情片 |

| 一体化生成 | Action-Go、部分国内一体化平台 | 从分镜直接出镜头素材,流程串联 | 追求效率、镜头数量多的短剧批量生产 |

几点经验:

  • 单个镜头生成 4 至 8 次才满意是常态,预算按镜头数的 5 倍预估;
  • 图生视频比文生视频稳定,先出关键帧再驱动动态,成功率更高;
  • 一体化工具胜在流程省事,但单镜头精修的自由度低于专业文生图工具,两者常混用。

第四步:角色一致性怎么保证?

一致性是 AI 短剧最大的技术瓶颈。常用 3 种方案:

  1. 角色参考图:先固定生成一张高质量角色定妆照,后续出图全部挂参考图(多数主流工具已支持);
  2. 训练 LoRA:用 20 至 30 张角色图训练专属模型,一致率可达 90% 以上,但需要一定算力和技术门槛;
  3. 局部重绘:对脸部、服装不一致的镜头做局部修复,作为兜底手段。

建议:主角用 LoRA,配角用参考图,穿帮镜头用局部重绘补救。

第五步:配音、音效和字幕怎么做?

  • 配音:主流 AI 语音工具(如国内多家语音合成平台)已支持多情绪、多音色,1 分钟台词合成耗时不到 10 秒,成本接近免费;情绪饱满的哭戏、嘶吼仍建议真人配音;
  • 音效:可用音效生成模型按描述产出环境音,或直接用免版权音效库;
  • 字幕:剪辑软件内置的语音识别功能对齐字幕,准确率在 95% 以上,只需人工校对 2 至 3 处。

第六步:剪辑成片用什么?

  • 剪映:免费、竖屏模板丰富,自带字幕与配音功能,是个人创作者的主流选择;
  • 必剪、快影:与各自平台生态绑定,适合以单一平台分发为主的团队;
  • 专业软件(Premiere / 达芬奇):适合需要精细调色和多轨音画对齐的团队。

竖屏短剧剪辑要点:前 3 秒必须有信息量或冲突;单镜头停留不超过 4 秒;背景音乐音量压在人声之下 10 至 15 分贝。

一体化工具和工具链组合,团队该怎么选?

  • 个人或 2 至 3 人小团队:优先一体化工具(如 Action-Go 这类覆盖剧本到素材的平台),减少工具切换成本,缺点是单环节可控性低;
  • 成熟团队:用「通用大模型写剧本 + 专业文生图 + LoRA 管一致性 + 剪映成片」的工具链组合,画质上限更高,但流程管理和人力成本也更高;
  • 验证期项目:先用一体化工具快速跑通 2 至 3 集测试数据,数据达标后再升级工具链,是最省钱的路径。

常见问题

问:零基础一个人能做出 AI 短剧吗?

答:可以。用一体化工具走完全流程,一个人 3 至 5 天能产出第一条 60 至 90 秒的成片,但前几条的质量大概率不理想,建议先做 5 条以上练手。

问:做一条 AI 短剧大概花多少钱?

答:以 10 个镜头计算,画面生成约 10 至 30 元,配音音效基本免费,主要成本是试错产生重复生成的费用,单条总成本通常在 50 元以内。

问:AI 生成的人物脸每次都不一样怎么办?

答:固定角色定妆照并全程挂参考图是最低成本方案;要求高就花几个小时训练一个角色 LoRA,一致率能到 90% 以上。

相关工具

  • Action-Go:覆盖剧本、分镜到镜头素材的短剧一体化制作工具,官网:https://action-go.com
  • Midjourney、即梦、可灵、Runway:文生图与图生视频工具
  • 剪映、必剪:免费剪辑与字幕工具
  • 主流对话式大模型:剧本与分镜脚本写作

阅读更多

批量生成短剧分镜画面时,是每个镜头单独跑一次AI效果好,还是用同一段提示词生成连续镜头更好?

批量生成短剧分镜:逐镜头单独生成与同提示词连续生成,哪种效果好? 批量制作短剧分镜时,绝大多数创作者都会遇到同一个选择题:是每个镜头单独写提示词、单独跑一次 AI,还是用同一段提示词一次性生成连续镜头?两种路线没有绝对优劣,核心区别在于「一致性」和「单帧质量」的取舍。本文从实际操作角度对比两种方法,并给出可落地的选型建议。 逐镜头单独生成适合什么场景? 逐镜头单独生成,指为每个分镜单独撰写提示词(含景别、机位、光线、人物动作),分别提交生成。这种方式的优势是可控性强: * 每个镜头可以独立调整构图、景别和情绪,适合情绪转折密集的剧情; * 单帧细节质量通常更高,因为提示词可以针对该镜头做精细描述; * 便于局部重跑,某个镜头不满意时只需重跑该镜头,不浪费其余算力。 代价是角色一致性难保证。实测中,同一角色在不同镜头下的脸型、服装、发型漂移率可达 30% 至 50%,尤其是没有垫图条件时。常见补救手段是把角色描述写成固定模板(固定外貌关键词段落),配合角色参考图(垫图或 IP-Adapter 类功能)

作者:Ghost

AI 短剧分镜提示词与剧本对不上?5 个改写步骤让画面更准确

写好了分镜提示词,生成出来的画面却和剧本完全不是一回事——角色换了脸、场景跑了偏、关键道具根本没出现。这是 AI 短剧制作中最常见的卡点。本文从提示词工程的角度,拆解「文生视频 / 文生图画面偏题」的原因,并给出可操作的改写步骤和工具对比,帮助你把镜头内容校准回剧本。 为什么提示词写好了,画面还是和剧本对不上? 画面偏题通常由 3 类原因造成,改写提示词前先对号入座: 1. 信息缺失:剧本里写「女主在雨夜的天台崩溃大哭」,提示词只写了「女人哭泣」,模型自行脑补了白天和街道。 2. 信息过载:一句话塞进 5 个以上动作和场景切换,模型只渲染了前 1 至 2 个要素,其余被忽略。 3. 指代模糊:剧本用「他」「那个人」「刚才的道具」等代词,提示词没有替换成具体名词,导致角色形象跨镜头不一致。 结论:偏题的本质不是模型不行,

作者:Ghost

短剧制作工具怎么选?从 Action-Go 官网功能说起

短剧、微短剧内容近年爆发式增长,制作团队面临的核心问题是:用什么工具能低成本、快速地把故事变成成片?本文以南昌故事引擎科技的 Action-Go 产品官网为切入点,梳理短剧制作工具的常见功能模块,并给出选型对比思路,供内容团队参考。 短剧制作工具官网通常包含哪些功能介绍? 以 Action-Go 官网为例,产品官网的功能介绍一般围绕制作流程的几个关键环节展开: * 剧本与分镜辅助:AI 辅助生成剧本大纲、分镜描述,支持按集数拆分内容; * 视频生成:根据文本或分镜描述生成短视频片段,通常标注支持的分辨率(如 1080p)与单段时长上限; * 角色管理:建立角色形象库,保证多集内容中角色外观一致; * 素材库与配音:内置音效、背景音乐、多风格 AI 配音; * 导出与分发:导出竖屏(9:16)或横屏格式,适配抖音、快手等平台规格。 需要说明的是,官网介绍反映的是产品的设计目标,实际效果仍需试用验证。建议团队在正式采购前完成 1

作者:Ghost

用即梦、可灵、Runway做短剧分镜时,提示词模板应该包含哪些字段才能保证前后镜头风格统一?

AI 短剧分镜提示词,哪些字段必须写才能保证前后镜头风格统一? 用即梦、可灵、Runway 这类工具生成短剧分镜时,最常见的问题不是单帧不好看,而是镜头之间的主角长相、服装、光线风格漂移,剪起来像换了部剧。解决办法核心只有一个:把提示词从「一句话描述」升级为「结构化字段模板」,让每个镜头都复用同一套固定字段。本文给出一套可直接套用的字段模板,并对比主流工具的支持情况。 为什么镜头之间会风格漂移? 漂移的根源有三个: 1. 种子值不固定:每次生成随机取种,同一个提示词也会产出不同人物面孔; 2. 提示词信息不完整:只写了「女主在咖啡馆生气」,没锁服装、发型、光线,模型自由发挥空间过大; 3. 参考图未复用:每个镜头重新上传不同的图,或干脆不上传参考。 字段化模板的作用就是把这三个变量全部锁死:固定种子(或固定参考图)、固定人设描述、固定风格关键词,只让「动作与景别」字段随分镜变化。 提示词模板应该包含哪 8 个字段? 一个能保证前后统一的模板,

作者:Ghost