Seedance 2.0 解决“生成什么”的问题,提升镜头质量天花板 OpenClaw解决“如何高效生成”的问题,重构生产效率底层逻辑 2.工业化体系:可复制生产线 AI短剧早就不是“谁先把视频生成出来”,而是谁先把整套工业化流程跑通 传统短剧逻辑:剧本→拍摄→剪辑→推广 AI短剧逻辑:资产标准化→分镜精算→算力分配→一致性控制→去AI味→自动化流水线
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6.3
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内容提要
第一部分 认知篇:影视创作平权时代
第1章 读懂AI短剧:新物种的底层逻辑
1.1 短剧革命:从“影视简化版”到“新内容物种”
1.1.1 传统影视的“三角矛盾”
1.1.2 短剧的破局:重构“内容-用户”关系
1.1.3 AI短剧:打破“三角矛盾”的新物种
1.2 品类边界:四大主流品类的核心差异
1.2.1 AI 2D漫剧:“二次元”视觉语言的商业主流
1.2.2 AI 3D漫剧:“次元”风格与立体质感的融合
1.2.3 AI仿真人短剧:写实赛道的技术高地
1.2.4 实拍+AI:传统实拍的效率升级
1.3 产业闭环:平台、制作方、AI工具方与用户的共生生态
1.3.1 平台方:流量枢纽与规则制定者
1.3.2 制作方:创意价值的核心载体
1.3.3 AI工具方:技术基础设施提供者
1.3.4 用户:决定一切的终局裁判
1.4 行业跃迁:从“能生成”到“能生产”的质变
1.4.1 “能生成”时代的三大致命局限
1.4.2 Seedance 2.0:跨入“能生产”时代的标志
1.4.3 “能生产”时代的本质:工业化才是真正的护城河
1.5 两个案例预告:你的全流程实战复刻模板
1.5.1 案例一:AI 3D漫剧《剧本崩坏》
1.5.2 案例二:AI仿真人剧《兵马俑》
本章小结
第2章 黄金窗口期:入局AI短剧的四大红利
2.1 硬件门槛红利:人人都能拥有“移动剧组”
2.2 工具红利:Seedance 2.0+OpenClaw重构创作逻辑
2.2.1 双核驱动:工具生态的核心能力质变
2.2.2 工具红利的实战价值:效率与成本双优
2.3 平台红利:流量倾斜与商业闭环
2.3.1 真金白银的扶持政策
2.3.2 已被验证的多元变现通路
2.3.3 算法友好的流量逻辑
2.4 职业红利:政策扶持与人才蓝海
2.4.1 新兴职业矩阵,需求缺口显著
2.4.2 政策扶持,长期潜力凸显
2.5 四重红利共振:一个难以复现的历史机会点
2.5.1 红利共振的核心:构建完整商业闭环
2.5.2 窗口期的本质与时效
2.5.3 窗口期的行动准则:拒绝观望,小步快跑
2.6 清醒认知:窗口期不等于轻松赚钱
2.6.1 核心竞争点:从“工具使用”转向“流程搭建”
2.6.2 内容的核心价值:情绪共鸣永远是根本
2.6.3 行业的长期趋势:内容精品化与IP化
本章小结
第二部分 实战篇:AI短剧制作全流程
第3章 工具矩阵:全流程工具选型与适配策略
3.1 工具分层逻辑:从剧本到成片的链路分工
3.2 核心工具专项详解:场景适配与实操要点
3.2.1 剧本生成工具:“爆款”故事的“创意引擎”
3.2.2 资产搭建工具:工业化生产的“地基”
3.2.3 分镜设计工具:成本控制的“前置关键”
3.2.4 动态生成工具:短剧“动起来”的核心引擎
3.2.5 一致性补偿工具:避免“翻车”的关键防线
3.2.6 后期合成工具:从“素材”到“成片”的组装
3.3 镜头级工具匹配策略:算力花在“刀刃”上
3.4 工具选择决策树:3步锁定你的最优解
本章小结
第4章 故事引擎:算法与人性双核驱动的剧本
4.1 “爆款”叙事的底层密码:情绪驱动
4.1.1 五大核心情绪驱动力
4.1.2 情绪驱动力与题材的精准匹配
4.2 算法友好的结构设计:黄金3秒、“爽点”密度与悬念钩子
4.2.1 黄金3秒:用开场留住用户
4.2.2 “爽点”密度:把控情绪释放的节拍器
4.2.3 集尾钩子:让用户无法停下来的悬念工程
4.3 为AI生成效率而写:分镜预设的剧本语言
4.3.1 从剧本场景到分镜描述的转化逻辑
4.3.2 AI友好的场景设计原则
4.3.3 标准化分镜剧本的书写格式
4.4 剧本生成工具与提示词工程:让AI成为创意加速器
4.4.1 主流剧本生成工具特性对比
4.4.2 提示词工程:精准驱动AI创作的核心技巧
4.4.3 大模型最有价值的4种使用场景
4.4.4 使用大模型的3个关键纪律
4.5 案例实战:从创作意图到分镜脚本
4.5.1 案例一:AI 3D漫剧《剧本崩坏》——逆袭主线的剧本构建
4.5.2 案例二:AI仿真人剧《兵马俑》——历史奇幻题材的剧本构建
4.6 剧本交付标准与“避坑”清单
4.6.1 标准化交付清单
4.6.2 “避坑”清单
本章小结
第5章 资产标准化:流水线生产的核心前提
5.1 理解资产:AI短剧生产的视觉基因库
5.1.1 资产的4个维度
5.1.2 资产缺失的真实代价
5.1.3 资产标准化的3个核心原则
5.2 角色定妆工业化:从模糊感觉到精确规范
5.2.1 角色视觉设计的5个核心要素
5.2.2 三视图:AI生成的精准模板
5.2.3 角色特征规范:用文字“锁定”核心标识
5.2.4 角色表情集:覆盖全剧情绪需求
5.3 场景库管理:多角度一致性保障与提示词标准化
5.3.1 主场景的规划逻辑
5.3.2 场景资产的4层构建
5.3.3 场景库的文件管理系统
5.4 风格资产:全片视觉语言的统一校准
5.4.1 风格锚点图:全片的视觉宪法
5.4.2 色彩体系规范
5.4.3 品类风格的关键提示词组合
5.5 融图技巧:资产之间的无缝衔接
5.5.1 光线一致性:融图的核心挑战
5.5.2 透视与比例的匹配
5.5.3 氛围渗透:让角色属于那个世界
5.5.4 工具选择与注意事项
5.6 可复用资产库搭建实战:两个案例完整演示
5.6.1 案例一:AI 3D漫剧《剧本崩坏》资产库搭建
5.6.2 案例二:AI仿真人剧《兵马俑》资产库搭建
5.7 资产标准化交付清单与“避坑”清单
5.7.1 标准化交付清单
5.7.2 “避坑”清单
本章小结
第6章 分镜图实战:从剧本到画面的精准转化
6.1 分镜图的意义:新手避开盲目试错的关键
6.1.1 有无分镜图的真实差距
6.1.2 分镜图的3层价值
6.2 竖屏分镜美学:彻底摆脱横屏思维
6.2.1 竖屏的3个核心限制与应对
6.2.2 竖屏分镜的四大美学原则
6.2.3 竖屏景别体系
6.2.4 运镜与Seedance 2.0提示词对应
6.3 从剧本到分镜图:结合资产库的实操流程
6.3.1 剧本到分镜的3步逻辑
6.3.2 首尾帧设计:给AI画“起点和终点”
6.3.3 3种实用竖屏构图法
6.4 融图技巧:让角色“自然融入”场景
6.4.1 融图的3个核心要求
6.4.2 3种场景下的融图策略
6.5 “抽卡”策略:把算力用在刀刃上
6.5.1 镜头价值分级:S/A/B 3级体系
6.5.2 提升首次有效出片率的5个技巧
6.6 分镜表:可以直接填写的新手模板
6.6.1 分镜表字段说明
6.6.2 新手“避坑”清单
本章小结
第7章 动态生成:从静态画面到连贯叙事
7.1 动态生成的核心认知:新手必懂的底层逻辑
7.1.1 动态生成的3个核心目标
7.1.2 动态生成的3种常用方式
7.1.3 动态生成的5步骤工作流
7.2 工具选择:按镜头类型精准匹配
7.2.1 两大主力工具:Seedance 2.0与Veo 3
7.2.2 “超级个体”成本效率最优策略:按镜头类型分层选工具
7.3 分镜头生成实战:文戏、情感戏、动作戏专项技巧
7.3.1 文戏镜头:自然优先,低成本快速生成
7.3.2 情感戏镜头:微表情为王,传递情绪张力
7.3.3 动作戏镜头:Seedance 2.0长镜头,连贯是核心
7.3.4 提示词与参考图协同写法
7.4 一致性控制:避免角色“换脸”,“超级个体”的低成本方案
7.4.1 第一道防线:资产库锁定,统一生成基准
7.4.2 第二道防线:优质视频帧跨镜头复用,零成本提升一致性
7.4.3 第三道防线:场景光线统一,避免视觉跳脱
7.5 特效叠加与失败修复:让画面从“能用”到“好看”
7.5.1 特效分层策略:原生生成+后期叠加,精准高效
7.5.2 常见失败类型与修复方案速查
7.5.3 算力成本控制:避免无限“抽卡”
本章小结
第8章 剪辑与后期:让AI镜头成为完整短剧
8.1 剪辑前准备:30分钟搞定素材与工具,效率翻倍
8.1.1 素材标准化归类:避免剪辑时找文件
8.1.2 剪映Pro重点预设:新手必做的3个设置
8.1.3 后期流程规划:4阶段高效推进
8.2 粗剪:1小时拼接素材,还原剧情骨架
8.2.1 粗剪3步标准流程
8.2.2 粗剪“避坑”要点
8.3 精剪:把控节奏,让剧情有起伏、有“爽点”
8.3.1 竖屏短剧节奏公式:留住观众的核心逻辑
8.3.2 镜头时长调整:按场景精准适配
8.3.3 转场优化:简洁自然,不喧宾夺主
8.3.4 镜头衔接:强化连贯性,避免出戏
8.4 音画协同:让作品从“能用”升级为“惊艳”
8.4.1 字幕设计:清晰规范,适配竖屏观看
8.4.2 音频精修:90%的情绪感染力来自声音
8.4.3 调色:统一风格,去除“AI味”
8.4.4 特效叠加:精准添加,不堆砌
8.5 瑕疵修复:快速解决AI生成的常见问题
8.5.1 画面卡顿、不流畅
8.5.2 角色面部模糊、飘移
8.5.3 色调偏差、场景不统一
8.5.4 背景穿帮(漂浮物体、细节忽隐忽现)
8.5.5 字幕遮挡角色面部或字幕可读性差
8.5.6 音效、背景音乐盖过配音
8.6 合规检查与导出:确保能正常上传平台
8.6.1 合规检查三大重点
8.6.2 剪映导出参数设置
8.6.3 导出后检查
8.7 双案例实战:从素材到成片的完整复盘
8.7.1 案例一:AI 3D漫剧《剧本崩坏》精修实录
8.7.2 案例二:AI仿真人剧《兵马俑》精修实录
本章小结
第9章 “避坑”指南:新手高频问题全拆解
9.1 认知误区类:入局前必须厘清的6个致命误区
9.1.1 误区一:用AI生成视频就是做AI短剧
9.1.2 误区二:工具越先进,内容质量越高
9.1.3 误区三:先试水再建资产库,稳妥不浪费
9.1.4 误区四:“爽点”越多越好,全程高能才能成“爆款”
9.1.5 误区五:AI漫剧简单,新手先用AI漫剧练手
9.1.6 误区六:第一集数据差,说明赛道选错了
9.2 工具操作类:6个常见的操作失误
9.2.1 失误一:全程用文生视频,拒绝图生视频
9.2.2 失误二:算力平均分配,不同级别的镜头“抽卡”次数相同
9.2.3 失误三:提示词只写“主角在战斗”,缺少分层描述
9.2.4 失误四:长镜头时长与内容量不匹配
9.2.5 失误五:逐次生成逐次筛选,时间被碎片化
9.2.6 失误六:参考图相似度固定不变
9.3 内容创作类:5个让流量流失的创作陷阱
9.3.1 陷阱一:开场用“背景说明”,铺垫过多
9.3.2 陷阱二:“爽点”藏太深,前两集无明确高潮
9.3.3 陷阱三:主角无成长边界,开局即无敌
9.3.4 陷阱四:配角是“工具人”,无独立逻辑
9.3.5 陷阱五:台词“说明功能”过重,不“接地气”
9.4 生成质量类:8个最让人“抓狂”的画面问题
9.4.1 问题一:角色手部变形(多指、粘连、扭曲等)
9.4.2 问题二:长镜头面部漂移(中后段轮廓模糊)
9.4.3 问题三:运镜与动作脱节(方向矛盾)
9.4.4 问题四:场景背景跳变(同场景细节不一致)
9.4.5 问题五:角色“蜡像感”(静态无呼吸)
9.4.6 问题六:打击音效与画面对不上
9.4.7 问题七:调色后肤色偏橙(暖调过度)
9.4.8 问题八:生成20次仍无满意结果
9.5 后期精修类:6个破坏成片质感的常见失误
9.5.1 失误一:调色过度,画面像“滤镜堆砌”
9.5.2 失误二:字幕按计算机屏幕标准设计
9.5.3 失误三:背景音乐音量盖过人声
9.5.4 失误四:全片用“直切”转场
9.5.5 失误五:终检只在计算机端进行
9.5.6 失误六:系列剧无“上集回顾”
9.6 合规红线:版权与平台内容规范
9.6.1 版权使用的3条底线
9.6.2 内容安全的4类红线
9.6.3 上线前的合规自检
本章小结
第三部分 升级篇:商业闭环与个人持续成长
第10章 商业模型闭环:AI短剧的多元价值
10.1 先算清成本:两条路径的花钱差异
10.2 发行变现:两条路径的落地实操
10.2.1 自制剧:红果、火龙平台4步快速变现
10.2.2 承制剧:优质商单怎么接
10.2.3 泛平台协同“引流”:只做“精准获客”
10.2.4 发行“避坑”的3个关键
10.3 收入模型搭建:从“单一分成”到“多元盈利”
10.3.1 核心收入:平台分成与用户付费
10.3.2 品牌营销:低成本、高效率的数字试错方案
10.3.3 教育与科普:复杂知识的视觉化重构
10.3.4 长线收入:IP延伸与版权授权
10.4 短剧出海:AI赋能,打开全球内容市场
10.4.1 为什么AI短剧特别适合出海
10.4.2 出海核心逻辑:低成本适配与精准发行
10.4.3 出海收入模式
10.5 商品的长期增值:流量的尽头是IP
10.5.1 什么是AI短剧语境下的IP
10.5.2 从内容到IP的3个关键跃迁
10.5.3 IP资产的保护与法律准备
本章小结
第11章 OpenClaw(龙虾):AI短剧生产自动化中枢
11.1 两种生产模式对决:自动化与手动操作
11.2 重新定义价值:OpenClaw能做什么,不能做什么
11.2.1 自动化的核心逻辑:流程流转,而非决策替代
11.2.2 诚实面对现状:自动化的能与不能
11.3 三大核心自动化场景:当下即可落地的最佳实践
11.3.1 选题自动化:热点自动监测,不用手动分析榜单
11.3.2 资产自动化:自动归档+智能检索,找图不用翻文件夹
11.3.3 数据自动化:自动复盘+问题定位,不用手动汇总
11.4 短剧任务体系拆解:哪些任务适合自动化?
11.5 未来展望:从“生产管家”到“执行导演”的可能
本章小结
第12章 AI内容架构师:工具赋能下的长期成长
12.1 3重身份跃迁:从工具使用者到生态架构者
12.1.1 第一重:执行者——会用工具,能复现结果
12.1.2 第二重:系统构建者——固化经验,让系统稳定产出
12.1.3 第三重:内容架构师——设计生态,让多个系统协同增值
12.2 5阶段成长路径:从新手到架构师的进阶指南
12.2.1 阶段一:探索期(1~2个月)——跑通完整流程
12.2.2 阶段二:验证期(2~4个月)——找到题材“甜区”
12.2.3 阶段三:定型期(3~6个月)——形成可辨识的风格
12.2.4 阶段四:效率期(6~12个月)——实现高频稳定更新
12.2.5 阶段五:架构期(12个月以上)——让生态对外产生价值
12.3 三大“工具无关”的核心能力:跨越迭代周期的竞争力
12.3.1 叙事判断力:读懂故事与人心的能力
12.3.2 审美标准化能力:把感性审美转化为可执行标准的能力
12.3.3 系统思维能力:拆解流程、优化瓶颈的能力
12.4 合规与安全:长期创作的护城河
12.4.1 版权与原创性:3条不可触碰的安全边界
12.4.2 平台合规:动态追踪与风险控制
12.4.3 内容红线:绝对不能触碰的伦理底线
12.5 构建可持续创作生态:从创作者到创业者
12.5.1 IP矩阵化:主IP深耕+卫星IP探索
12.5.2 工作流的多元价值:从自用到对外输出
12.5.3 轻协作网络:让专业的人做专业的事
12.6 写给未来的AI内容架构师:开始,是最大的竞争力
本章小结
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