這一集以我自己為主角的科幻漫劇，大家猜猜，是多久做出來的？

一天？一個小時？

AI視頻模型現在能力越來越強了。

就好比有人給了一把全世界最好的錘子，然后說，去造棟房子吧。

我拿著錘子站在空地上，第一錘該敲哪兒都不知道。

現在，關于內容創作、關于影音娛樂IP、關于漫劇短劇視頻消費……確定性的機會已經非常明顯。

每一個創作者，在AI生產力支持下，都應該是視頻生產者。

但是說實話，我的視頻內容做的不算很好。

2023年就關注到了短劇的趨勢，我有很多自己想表達創意，但是即便借助了現有的那么多AI視頻工具，還是覺得有所欠缺。

腳本要分別生成，分鏡要自己畫，每個鏡頭要反復抽卡，抽完圖抽視頻，抽完視頻還要剪輯配音配樂，前后人物長得不像還得重來。

當聽說有個叫劇火的產品，一個人一天就能做完一部短劇，我想認真試試。

官網：https://juhuo.cn/

文末還有一個小彩蛋，關于劇火新推出的【伙劇計劃】，感興趣的朋友一定看到最后。

01先說說「對話式創作」

打開劇火的頁面，界面很簡單。

一個對話框，上面一行小字：上傳小說、劇本，或者直接輸入你的故事想法。

我上傳了一個自己以前寫的科幻小說，幾千字，題材是外星人和地球人的互動。

選擇的是「頂級編劇」，輔助我來優化劇本。

輸入之后，AI已經開始跟我對話了。

交互設計給我的感覺很自然，比較符合跟Agent交互的習慣，每進行一步，接下來的提示很到位，像手把手被一個資深編輯、導演帶著走。

會主動問我：想保留原著的哪些核心情節？主角的性格偏強勢還是隱忍？反派需要多大的升級空間？

能感覺到，是基于商業短劇的方法論在提問。

比如它問反派惡行的升級路線，這其實就是短劇里常說的“仇恨值遞進”——觀眾得跟著主角一起恨反派，后面逆襲的時候才爽。

整個視頻制作的設定，基于五大模塊：基礎設定、大綱與腳本、角色、場景、道具。

左側通過對話的方式和Agent進行任務推進，右側可以看到具體的環節步驟以及階段性的成果，還可以在右側做更具體的選擇和調整。

整個過程大概聊了幾分鐘，我回答了一些問題，也接受了一些AI的建議。

然后AI說，開始生成大綱了。

大綱生成得很快，大概幾十秒。小說被改造成了十集的短劇大綱，每集控制在兩分鐘左右。

開場鉤子、集末懸念、情緒爆點，編排得明明白白。

但真正讓我覺得有點東西的是接下來的Agent審查環節。

大綱生成完后，系統彈出一個提示：審稿編輯Agent正在審查。

這個設計很有意思。

劇火內置了一個獨立的審查系統，會從八個維度檢查大綱質量。

比如開場鉤子夠不夠強，每集結尾的懸念是不是具體到“正在發生但未完成的動作”，有沒有水集，信息差是否建立有效等等。

審查完直接給出優化版本，直接交付打磨后的成品。

所以我拿到的第一版大綱，其實已經是經過“創作+審查+優化”迭代后的版本。

大綱通過后，AI開始生成角色設定、場景設定、道具設定。

這部分我基本沒操心，全程自動完成。

每個角色都有詳細的外貌描述、性格特征、臺詞風格，甚至標注了在哪些集里出場、承擔什么功能。

我直接把自己的頭像，用作了劇本主角。

然后是重頭戲：分場劇本。

分場劇本是逐集生成的，每一集都包含場景描述、角色動作、臺詞、鏡頭提示。

生成完一集，審查系統又會跑一遍，這次是十一項檢查：每句臺詞有沒有信息量、有沒有超過五秒的啞巴畫面、沖突密度夠不夠、情緒有沒有起伏……

審查報告里有一句讓我印象很深：第三場中，兩個角色有長達八秒的沉默對視，建議加入臺詞或旁白填充。

這個細節說明審查系統是真的懂視頻語言的，它不是簡單地檢查語法錯誤，還會考慮觀眾的觀看體驗。

整個劇本創作階段，從上傳小說到完成十集分場劇本，我大概花了半個小時。

其中大部分時間是我在回答AI的問題和看審查報告。如果單純讓AI全自動跑，估計還會更快

但劇本只是第一步，真正的考驗在后面。

02視頻生成才是真正的修羅場

劇本寫好了，接下來就是視頻生成。

這是我最擔心的環節，市面上的AI視頻工具我基本都用過，痛點很有共性。

最讓人頭疼的就是一致性。用AI生成一個角色，換個角度或者換個場景，立馬變成另一個人。

一部短劇幾十上百個鏡頭，前后角色長不一樣，觀眾分分鐘出戲。

還有就是工序繁瑣。

傳統AI視頻工具的工作流是這樣的：寫提示詞生成角色圖 → 不滿意重抽 → 終于滿意了 → 用這張圖生成視頻 → 動作不對重抽 → 角度不好重抽 → 勉強能用 → 下一個鏡頭，從頭再來。

做完所有鏡頭還要剪輯、配音、配樂、加字幕。做一個兩分鐘的視頻，抽卡上百次是家常便飯。

劇火不光有Seeadance 2.0模型，還改變了很多視頻創作方式。

從設定圖和劇本來生成成品視頻，視頻里自帶畫面切分、角色對白、音效、背景音樂。

在劇火的工作臺里，我選擇了劇本的第一集，系統自動解析出這一集包含多少個分鏡，每個分鏡的場景描述、角色、臺詞。

我只需要點擊生成視頻就行。

它內置了幾十種畫風預設，覆蓋漫劇和真人劇兩大類。

漫劇有日系、國漫、韓漫等風格，真人劇有電影質感、網感、紀實等風格。我選了一個偏網感的真人劇風格。

點擊生成后，系統開始逐鏡生成視頻。

關鍵的是它有鏡頭延續功能：生成下一個分鏡時，系統會自動參考上一個分鏡的視頻，確保角色外貌、場景風格、畫面調性保持一致。

到了第四集，有個比較復雜的場景，主角跟反派有情緒波動、有沖突。

這個場景有七八個分鏡，各種角度切換、近景遠景交替。

看生成效果，每個分鏡之間的過渡非常自然，角色長相一致，連聲音和背景音樂都在分鏡間保持了連續。

而且抽卡成功率很高，沒那么多需要返場重來的

我生成了第一集全部十二個分鏡，只有一個分鏡因為動作幅度太大導致畫面有點糊，重新生成了一次就過了。這種成功率在我用過的所有AI視頻工具里都是最高的。

一個人，半個小時，十集科幻短劇。

我還做了個番外篇，也是以我自己的出海品牌QLab為主題的，科幻商戰。

03

聊聊技術，也聊聊行業

作為一個技術出身的AI創業者，很想拆解一下劇火到底是怎么做到的。

首先是劇本創作部分。

劇火用的應該是目前市面上能拿到的最強語言模型、視頻模型，而且肯定是滿血版。

但光有強模型不夠，模型再強，不懂商業短劇的方法論，寫出來的東西也是外行。

劇火的壁壘，在我看來，它是把公司內部爆款短劇制作團隊的編劇方法論，做成了一個Skill體系。

這個體系包含了大綱策劃的八項檢查標準、分場劇本的十一項檢查標準、開場鉤子的設計模式、沖突密度的控制方法、情緒爆點的編排邏輯等等。

像我做的這個秦王主題的歷史權謀漫劇，就非常有情緒張力和情節轉折。

這些內容方法論，是經過市場驗證的，是真正能做出爆款短劇的經驗沉淀。

把這種行業Know-how跟大模型結合，才可能讓一個完全不懂編劇的人也能寫出合格的商業短劇劇本。

然后是視頻生成部分。

Seeadance 2.0這個模型本身就強，但劇火還基于模型特性，重新設計了整個創作流程。

傳統的AI視頻工具是“鏡頭中心”的，每個鏡頭都要從頭開始。

劇火是“劇本中心”的，劇本決定了鏡頭序列，系統自動解析分鏡、保持一致性、合成成品視頻。

基于劇本，分鏡、人物、環境，很自然去展開。

這是兩種完全不同的產品哲學。

還有一致性問題的解決，得益于它的鏡頭延續功能。

傳統做法是靠提示詞硬控，在提示詞里反復描述角色特征，但效果很差。

劇火的做法是把上一個分鏡的視頻作為參考幀，讓模型在生成下一個分鏡時繼承上一個分鏡的視覺特征。

這個方法其實在技術圈，但能把它產品化、做到這么穩定好用的，劇火是我見到的第一個。

還有一個我很喜歡的，是它的公共虛擬演員庫。

劇火內置了一批官方精選的虛擬演員形象，都是經過觀眾審美檢驗的。

不需要每次自己去抽卡抽一個好看的角色出來，直接選就能用。

省去了大量角色外貌抽卡的成本和時間，而且這些形象本身就符合主流審美，降低了翻車風險。

像我做的這個古裝短劇片段，里面的角色看起來挺順眼，都是從虛擬演員庫里挑選的形象。

收費模式也值得一說。

劇火是按量計費，積分永不過期。

跟市面上主流的按月訂閱相比，這個模式對用戶更友好。

月費制最大的問題是，這個月你用得少，積分清零，等于虧了；用得多，積分不夠，又要升級套餐。

按量計費就沒有這個焦慮，用多少扣多少，積分放著也不會過期。

可以說是很有性價比了。

而且還有新推出的【伙劇計劃】，劇火AI全額承擔算力費用，你0成本做劇、發布、賺錢。

報名方式我放在文末最后了。

04一些冷靜下來的思考

說了這么多優點，也該說說局限和思考了。

首先是視頻質量的上限問題。

劇火生成的視頻質量，某種程度上還是取決于Seeadance 2.0模型的能力上限。

雖然目前這個模型是地表最強，但它還不是完美的。比如復雜的人物交互、精細的面部表情、快速的打斗動作，有時候還是會翻車。

劇火做得好的地方是，它通過分鏡設計規避了模型容易翻車的場景，但并不能完全解決問題。

其次是創作自由度的問題。

劇火的劇本生成嚴格遵循商業短劇的方法論，這意味著它產出的劇本結構是比較固定的。開場鉤子、沖突升級、情緒爆點、集末懸念，這些都是標準化的。

如果想做一部文藝片或者實驗性質的短劇，這套方法論不一定完全適用。

但話說回來，劇火的目標用戶本來就不是文藝片導演。

它的定位很清晰：AI編劇+導演，一人短劇工作室。

目標用戶是那些想快速產出商業短劇的人，可能是網文創作者想做短劇改編，可能是MCN機構想批量生產短劇內容，可能是個人創作者想做副業。

就比如說我自己，核心訴求不是藝術表達，是效率和質量穩定性。

在這個定位上，劇火做得相當出色。

還有一個值得思考的問題是，這種工具會怎么影響內容消費行業。

我的判斷是，它會加速短劇行業的平民化和工業化。

平民化體現在門檻降低。以前做一部短劇，你需要編劇、導演、攝影、演員、后期，是一個團隊的事。

現在一個人就能完成，成本極低、用時也短。這意味著會有大量個人創作者涌入短劇賽道，內容供給會大幅增加。

工業化體現在生產流程的標準化。

劇火把商業短劇的制作流程固化成了一套可復用的Agent系統，從劇本創作到視頻生成，每一步都有標準、有審查、有優化。這種標準化程度，在傳統短劇制作中很難實現。

但工業化也意味著同質化。

當所有人都用同一套方法論、同一個模型、同一個畫風預設，產出的內容會不會越來越像？這是一個潛在的問題。

我覺得答案在于個性化配置。

劇火也內置了差異化的方法論選項，用戶還可以在對話過程中干預和調整。

跟AI聊得越深入，AI就越理解你的偏好。

未來可能會出現用戶自定義的Skill體系，每個人都可以把自己的創作方法論教給AI。

還有一個更大的想象空間是，劇火這種“Agent+工作臺”的模式，可能會成為AI視頻創作的主流范式。

傳統的“填表單+抽卡”模式太反人類了，它要求用戶既懂編劇又懂攝影還懂提示詞工程，這根本不合理。

未來的AI視頻工具應該像劇火這樣，把復雜性交給Agent，用戶只關心故事本身。

我把做好的視頻，發給了幾個做影視的朋友看。

他們知道是AI做的，但看完后的反應出奇的一致：仔細看還是能看出來是AI做的，但不重要，因為劇情把他們的注意力抓住了。

我在想，技術最終是要服務于內容的。

觀眾不在乎你是人拍的還是AI生成的，他們在乎的是故事好不好看。

劇火最厲害的地方，就是它讓AI產出的故事情節，真的精彩。

這就夠了。

之前提到的【伙劇計劃】，免費的算力支持，只為了鼓勵更多創作者，帶來更多精品。

也許，我們和新的AI創作故事，只差這一個開始……