这篇不讲概念,只讲流程。每一步都给出"具体怎么做"和"最容易踩的坑",全部基于源漫AI 的实际工作流。
AI 漫剧最容易犯的错是一上来就抽卡。正确顺序是:先把 1 集的剧情写完——包含钩子、冲突、反转、结尾。AI 负责"执行",不负责"编剧"。
建议一集 60~90 秒台词量,配 8~15 个镜头。镜头太密会让观众看不清,也让生成成本翻倍。
把剧本粘进源漫AI,点"拆分镜",会自动得到一串镜头,每个镜头带画面描述、景别与时长建议。这一步的价值在于把"创作"和"执行"分开:你可以先审一遍分镜,确认节奏对了,再花钱出图。
角色与场景是独立资产,不是每个镜头重新生成。先把 2~3 个主角和主要场景定下来(一次多出几张,挑一张作为"定妆照"),之后所有分镜都复用这套资产,跨集形象就不会崩。
一个分镜出 3~4 个候选,挑一张进入下一步。批量能力在这里体现为:所有候选一次排队生成,你不用守着进度条。
用上一环节挑好的图 + 一句描述(镜头怎么动、主体怎么动)生成动态镜头。最容易踩的坑是描述写太满——"人物转头+镜头推近+背景树叶飘动",模型会顾此失彼。一条镜头只说一件事。
台词直接转音频,按角色分配音色。注意两件事:语速比"自然"略慢一点点(0.95 倍左右更耐看),以及每句之间留 0.3~0.5 秒停顿。字幕断句跟音频对齐,别靠感觉。
所有素材入库后,按时间线批量混剪:铺视频轨、对音频、生成字幕、加背景音乐、套片头片尾包装。电脑端走本地 ffmpeg 合成,大批量时比网页端稳。导出前一定完整看一遍,重点看字幕是否压在人脸上、转场是否撞节奏。
这是最容易被忽略、但复利最大的一步。跑通的分镜提示词、角色描述模板、镜头语言参数,存成 Skill,下次直接复用;团队成员也能统一口径。第一集可能要调 20 次,第 10 集只要调 2 次。