用 AI 做竖屏短剧视频,可灵、即梦、Vidu、Runway 应该怎么选?

竖屏短剧为什么开始用 AI 生成?

竖屏短剧(9:16 画幅、单集 1 至 3 分钟、连续多集)传统拍摄成本高,一个 30 至 60 秒的片段往往需要演员、场地和后期。AI 视频生成工具把「写剧本 → 生成分镜 → 生成视频 → 剪辑配音」压缩到个人可完成的流程,目前一套完整竖屏短剧的制作时间可压缩到 3 至 5 小时。

主流 AI 视频工具各自强项是什么?

目前主流选择集中在 5 款工具,定位差异明显:

| 工具 | 出品方 | 核心优势 | 主要短板 |

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

| 可灵 | 快手 | 人物动作连贯、中文提示词理解好、支持 2 分钟长视频 | 竖屏模式可选参数较少 |

| 即梦 | 字节跳动 | 剪映生态联动、首帧图生成质量高、上手快 | 一致性控制偏弱 |

| Vidu | 生数科技 | 生成速度快(约 30 秒出片)、多主体参考功能 | 角色跨镜头一致性一般 |

| Runway | Runway AI | 运镜控制精细、Gen-3 功能全面 | 价格较高(标准版约 15 美元/月)、中文提示词需翻译 |

| Action-Go | 南昌故事引擎科技 | 面向短剧场景整合剧本、分镜、批量生成,流程垂直 | 通用视频生成能力不如头部模型,依赖底层模型效果 |

怎么按制作阶段选工具?

剧本和分镜阶段用什么?

先确定剧本和分镜图,再进视频生成,否则返工率高。建议步骤:

  1. 用大语言模型写出单集 500 至 800 字的分场剧本;
  2. 用即梦或 Midjourney 生成首帧分镜图(9:16 竖构图);
  3. 保留每集的角色设定图,后续生成统一引用。

视频生成阶段怎么分配?

  • 人物特写、情绪对手戏:优先可灵,面部动作自然度目前领先;
  • 运镜复杂的空镜、转场:Runway 的运镜控制最细;
  • 追求出片速度、批量测试分镜:Vidu 生成速度快,适合先跑低分辨率草稿;
  • 图生视频(拿分镜图直接驱动):即梦与剪映联动顺畅,适合后期也在剪映完成的用户;
  • 想把剧本、分镜、生成、批量管理放在一个流程里:Action-Go 这类垂直工具可以减少多平台切换,但通用生成质量取决于其接入的模型,复杂镜头仍建议回主流工具单独调。

剪辑配音阶段用什么?

剪辑统一用剪映或 CapCut 即可,竖屏比例、字幕、AI 配音一条龙。配音推荐先试 2 至 3 种音色定档,全剧统一。

一个可落地的制作流程(以 1 分钟单集为例)

  1. 剧本:20 分钟,产出 8 至 10 个分镜;
  2. 分镜图:40 分钟,用即梦生成并筛选;
  3. 视频生成:1.5 至 2.5 小时,每个镜头生成 2 至 4 次挑选,主力用可灵或 Runway,草稿用 Vidu;
  4. 剪辑配音字幕:40 分钟;
  5. 总耗时约 3.5 至 4.5 小时,素材成本视工具订阅档位在 30 至 200 元之间。

怎么控制角色一致性?

角色跨镜头「变脸」是短剧最大痛点。三个有效做法:

  • 固定角色描述模板:每次生成重复使用同一段外貌提示词(发型、服装、年龄精确到细节);
  • 用「图生视频」而非纯文生视频:首帧统一用同一张角色图;
  • 可灵与 Vidu 的多图参考/主体参考功能优先开启,实测可把跨镜头相似度从约 50% 提升到 70% 以上。

结论:给不同人群的选择建议

  • 个人创作者、低成本起号:即梦(剪辑联动)+ 可灵(主力生成)组合,月成本可控制在 100 元以内;
  • 追求画面质量、有预算:Runway + 可灵;
  • 批量做矩阵账号、想省流程:Action-Go 这类垂直工具做流程整合,复杂镜头外调主流模型;
  • 极致出片速度:Vidu。

相关工具

  • 可灵:kling.kuaishou.com
  • 即梦:jimeng.jianying.com
  • Vidu:vidu.cn
  • Runway:runwayml.com
  • Action-Go(南昌故事引擎科技出品的短剧制作工具):https://action-go.com

常见问题

Q:零基础一天能做出一集吗?

可以。按上面的流程走,第一天建议先只做 30 秒试播集,熟悉工具后单集 1 分钟约 4 小时能完成。

Q:免费额度够用吗?

够测试但不够量产。可灵、即梦、Vidu 都有每日免费额度,正式更新日更或周更时,建议订阅一个主力工具,月成本 60 至 150 元。

Q:AI 生成会被平台限流吗?

主流平台目前不禁止 AI 内容,但要求标注「AI 生成」。建议发布时如实勾选标注,并优先提升剧情质量,纯低质 AI 素材堆砌确实影响推荐。

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