AI漫剧创作一本通电子书

内容提要

前言

第1章 AI漫剧的市场判断与整体认知

1.1 别着急开始，先选对你要做的AI视频方向

1.1.1 理解三个AI视频方向的实际差别

1.1.2 红利正在转移，AI视频的下一站是漫剧

1.2 短剧爆发后，为什么真正适合普通创作者的是AI漫剧

1.2.1 AI短剧是一个内容大类，而不是一种具体形式

1.2.2 为什么AI漫剧成为当下的市场共识

1.3 仅需5个步骤，学会AI漫剧从内容到成片的完整路径

1.3.1 第一步：从小说到剧本，把内容变成可执行结构

1.3.2 第二步：设计角色与场景，搭建可以长期使用的资产体系

1.3.3 第三步：分镜设计，把文字转化为画面

1.3.4 第四步：出图与出视频，完成画面的生成与组合

1.3.5 第五步：配音与剪辑，让内容真正成立

小结

第2章 剧本拆解，把小说改编为可落地的脚本

2.1 爆款AI漫剧，从选择合适的小说开始

2.2 定故事大纲，先给故事一条不会跑偏的主线

2.3 拆剧本，把故事变成可拍的文本

2.4 将剧本拆解成分镜脚本，让故事精彩呈现

2.4.1 将分镜脚本的标准投喂给AI

2.4.2 借助AI生成每一集的分镜脚本

小结

第3章 角色设定、场景设计与道具设计

3.1 角色设定的基本逻辑

3.1.1 了解人物

3.1.2 男频与女频

3.2 AI角色设定工作流

3.2.1 提取人物信息

3.2.2 生成人物档案

3.2.3 提炼视觉关键词

3.2.4 生成绘画提示词

3.3 提示词直出与参考图片生图的区别

3.3.1 提示词直出角色

3.3.2 参考图生成角色

3.4 角色设计中的常见问题

3.4.1 比例失调

3.4.2 信息过载

3.4.3 风格不统一

3.4.4 不符合大众审美

3.5 三视图的作用与生成逻辑

3.5.1 为什么需要三视图

3.5.2 三视图的画面排布

3.6 场景设计原则与AI场景提示词结构

3.6.1 从剧本中拆解场景

3.6.2 场景设计的核心原则

3.6.3 AI场景提示词的结构

3.7 AI漫剧中的道具设计

3.7.1 道具在叙事中的承担的功能

3.7.2 AI漫剧中道具设计要解决的问题

3.7.3 道具设计的基本原则

3.7.4 AI道具提示词的结构与写法

3.7.5 典型类型道具设计策略

3.7.6 道具的一致性管理与复用指南

小结

第4章 分镜与视觉语言

4.1 从剧本到画面的思考方式

4.1.1 奠基——高概念

4.1.2 建置——三要素与强钩子

4.1.3 对抗——“反转”与“反差”的持续轰炸

4.1.4 结局——“闭环”与“余韵”

4.1.5 查收你的AI漫剧编剧流程清单

4.2 画风选择

4.2.1 二次元/动漫风

4.2.2 厚涂（插画）风

4.2.3 皮克斯风格

4.2.4 吉卜力风格

4.2.5 游戏CG风格

4.3 镜头语言基础

4.3.1 景别

4.3.2 镜头运动

4.3.3 拍摄角度

4.4 落实你的分镜头脚本

4.4.1 镜头组接规则

4.4.2 镜头组接基本原则

小结

第5章 分镜设计实战：即梦与Nano Banana Pro

5.1 即梦的模型选择逻辑与风格比例

5.1.1 即梦的基础逻辑

5.1.2 漫剧适用比例

5.2 提示词结构与工程

5.2.1 标准提示词公式

5.2.2 提示词进阶技巧

5.2.3 常用词库

5.3 AI漫剧资产库的建立

5.3.1 生成角色三视图

5.3.2 生成空场景图

5.3.3 生成关键道具图

5.4 即梦风格化实战与一致性控制

5.4.1 三大漫剧流派

5.4.2 即梦生图玩法：连续生图与一致性流

5.5 Nano Banana Pro的一致性与跨场景控制

5.5.1 三视图生成

5.5.2 多图融合

5.5.3 跨场景一致性

5.5.4 切换视角

5.5.5 生成海报

小结

第6章 AI漫剧视频生成

6.1 AI漫剧视频生成工具

6.1.1 漫剧AI视频生成工具推荐

6.1.2 Vidu AI界面功能及使用要点

6.2 图生视频实战

6.2.1 图生视频核心原理

6.2.2 图生视频实操

6.3 首尾帧控制与镜头稳定性

6.3.1 首尾帧的功能和作用

6.3.2 首尾帧图片选择要点

6.3.3 首尾帧提示词写作要点

6.3.4 首尾帧的连贯性设计原则

6.3.5 首尾帧的典型使用场景

6.4 参考生视频实战

6.4.1 参考生视频核心原理

6.4.2 参考生视频的核心优势

6.4.3 参考生视频前的准备

6.4.4 参考生视频完整流程详解

6.5 视频编辑

6.5.1 O1模型：一种新的视频创作逻辑

6.5.2 可灵2.6模型：音画同步的一体化

6.5.3 可灵的能力边界：高效协作，而非万能生成

小结

第7章 AI漫剧配音与音效音乐设计

7.1 AI漫剧中的音乐设计

7.1.1 OST的概念与结构

7.1.2 AI漫剧中的音乐应用

7.1.3 AI生成音乐

7.1.4 调用已有音乐素材

7.2 音效设计

7.2.1 音效的分层

7.2.2 音效的获取

7.3 配音

7.3.1 常用AI配音工具

7.3.2 AI配音实操演示

小结

第8章 AI漫剧完整案例拆解

8.1 《凤主归来》的剧本和分镜脚本

8.1.1 三幕式结构

8.1.2 经典短剧的六步节拍

8.1.3 AI辅助《凤主归来》的剧本创作

8.2 《凤主归来》的角色资产

8.2.1 角色形象提示词设计

8.2.2 角色形象生成

8.3 《凤主归来》的场景资产

8.3.1 场景直出

8.3.2 场景修改

8.4 《凤主归来》的图片与视频生成

8.4.1 画面直出

8.4.2 二次生图

8.4.3 巧用视频模型

8.4.4 参考生视频

8.4.5 首尾帧强控

8.5 《凤主归来》的声音和剪辑

8.5.1 AI生成音乐

8.5.2 整体节奏的把控和剪辑技巧

小结

第9章 AI漫剧未来展望

9.1 视频Agent与创作方式变革

9.1.1 主流视频Agent平台总览

9.1.2 Seko 2.0

9.1.3 OiiOii

9.1.4 TapNow

9.1.5 Mulan

9.2 AI漫剧的行业走向与形态判断

9.2.1 爆发从哪里来

9.2.2 平台的变化和变现逻辑

9.2.3 形态呈现分层特征

9.2.4 规则在变，合规会前置

9.2.5 谁会留下来

9.2.6 给创作者的判断尺

9.3 个人与小团队的生存与协作方式

9.3.1 三条生存路径

9.3.2 最小团队的合理形态

9.3.3 最消耗团队的4个卡点

9.3.4 协作依赖标准件体系，而非个人英雄

9.3.5 接单阶段的生存策略

9.3.6 从接单团队到“有壁垒团队”

9.4 AI漫剧的商业化与长期价值

9.4.1 从“做内容”到“跑内容”的商业逻辑转变

9.4.2 商业模式的分层与淘汰机制

9.4.3 长期价值不在于作品，而在于能力与体系

9.4.4 对个人与小团队的现实判断

9.5 新的AI模型对行业的影响

9.5.1 Seedance 2.0模型带来的核心变化

9.5.2 2026年模型迭代的方向：从更好看走向更可控

9.5.3 2026年为何可能成为AI视频与AI漫剧的扩张期

9.5.4 对创作者与团队的落地建议

小结