这一集以我自己为主角的科幻漫剧，大家猜猜，是多久做出来的？
一天？一个小时？
AI视频模型现在能力越来越强了。
就好比有人给了一把全世界最好的锤子，然后说，去造栋房子吧。
我拿着锤子站在空地上，第一锤该敲哪儿都不知道。
现在，关于内容创作、关于影音娱乐IP、关于漫剧短剧视频消费……确定性的机会已经非常明显。
每一个创作者，在AI生产力支持下，都应该是视频生产者。
但是说实话，我的视频内容做的不算很好。
2023年就关注到了短剧的趋势，我有很多自己想表达创意，但是即便借助了现有的那么多AI视频工具，还是觉得有所欠缺。
脚本要分别生成，分镜要自己画，每个镜头要反复抽卡，抽完图抽视频，抽完视频还要剪辑配音配乐，前后人物长得不像还得重来。
当听说有个叫剧火的产品，一个人一天就能做完一部短剧，我想认真试试。
官网：https://juhuo.cn/
文末还有一个小彩蛋，关于剧火新推出的【伙剧计划】，感兴趣的朋友一定看到最后。
01先说说「对话式创作」
打开剧火的页面，界面很简单。
一个对话框，上面一行小字：上传小说、剧本，或者直接输入你的故事想法。
我上传了一个自己以前写的科幻小说，几千字，题材是外星人和地球人的互动。
选择的是「顶级编剧」，辅助我来优化剧本。
输入之后，AI已经开始跟我对话了。
交互设计给我的感觉很自然，比较符合跟Agent交互的习惯，每进行一步，接下来的提示很到位，像手把手被一个资深编辑、导演带着走。
会主动问我：想保留原著的哪些核心情节？主角的性格偏强势还是隐忍？反派需要多大的升级空间？
能感觉到，是基于商业短剧的方法论在提问。
比如它问反派恶行的升级路线，这其实就是短剧里常说的“仇恨值递进”——观众得跟着主角一起恨反派，后面逆袭的时候才爽。
整个视频制作的设定，基于五大模块：基础设定、大纲与脚本、角色、场景、道具。
左侧通过对话的方式和Agent进行任务推进，右侧可以看到具体的环节步骤以及阶段性的成果，还可以在右侧做更具体的选择和调整。
整个过程大概聊了几分钟，我回答了一些问题，也接受了一些AI的建议。
然后AI说，开始生成大纲了。
大纲生成得很快，大概几十秒。小说被改造成了十集的短剧大纲，每集控制在两分钟左右。
开场钩子、集末悬念、情绪爆点，编排得明明白白。
但真正让我觉得有点东西的是接下来的Agent审查环节。
大纲生成完后，系统弹出一个提示：审稿编辑Agent正在审查。
这个设计很有意思。
剧火内置了一个独立的审查系统，会从八个维度检查大纲质量。
比如开场钩子够不够强，每集结尾的悬念是不是具体到“正在发生但未完成的动作”，有没有水集，信息差是否建立有效等等。
审查完直接给出优化版本，直接交付打磨后的成品。
所以我拿到的第一版大纲，其实已经是经过“创作+审查+优化”迭代后的版本。
大纲通过后，AI开始生成角色设定、场景设定、道具设定。
这部分我基本没操心，全程自动完成。
每个角色都有详细的外貌描述、性格特征、台词风格，甚至标注了在哪些集里出场、承担什么功能。
我直接把自己的头像，用作了剧本主角。
然后是重头戏：分场剧本。
分场剧本是逐集生成的，每一集都包含场景描述、角色动作、台词、镜头提示。
生成完一集，审查系统又会跑一遍，这次是十一项检查：每句台词有没有信息量、有没有超过五秒的哑巴画面、冲突密度够不够、情绪有没有起伏……
审查报告里有一句让我印象很深：第三场中，两个角色有长达八秒的沉默对视，建议加入台词或旁白填充。
这个细节说明审查系统是真的懂视频语言的，它不是简单地检查语法错误，还会考虑观众的观看体验。
整个剧本创作阶段，从上传小说到完成十集分场剧本，我大概花了半个小时。
其中大部分时间是我在回答AI的问题和看审查报告。如果单纯让AI全自动跑，估计还会更快
但剧本只是第一步，真正的考验在后面。
02视频生成才是真正的修罗场
剧本写好了，接下来就是视频生成。
这是我最担心的环节，市面上的AI视频工具我基本都用过，痛点很有共性。
最让人头疼的就是一致性。用AI生成一个角色，换个角度或者换个场景，立马变成另一个人。
一部短剧几十上百个镜头，前后角色长不一样，观众分分钟出戏。
还有就是工序繁琐。
传统AI视频工具的工作流是这样的：写提示词生成角色图 → 不满意重抽 → 终于满意了 → 用这张图生成视频 → 动作不对重抽 → 角度不好重抽 → 勉强能用 → 下一个镜头，从头再来。
做完所有镜头还要剪辑、配音、配乐、加字幕。做一个两分钟的视频，抽卡上百次是家常便饭。
剧火不光有Seeadance 2.0模型，还改变了很多视频创作方式。
从设定图和剧本来生成成品视频，视频里自带画面切分、角色对白、音效、背景音乐。
在剧火的工作台里，我选择了剧本的第一集，系统自动解析出这一集包含多少个分镜，每个分镜的场景描述、角色、台词。
我只需要点击生成视频就行。
它内置了几十种画风预设，覆盖漫剧和真人剧两大类。
漫剧有日系、国漫、韩漫等风格，真人剧有电影质感、网感、纪实等风格。我选了一个偏网感的真人剧风格。
点击生成后，系统开始逐镜生成视频。
关键的是它有镜头延续功能：生成下一个分镜时，系统会自动参考上一个分镜的视频，确保角色外貌、场景风格、画面调性保持一致。
到了第四集，有个比较复杂的场景，主角跟反派有情绪波动、有冲突。
这个场景有七八个分镜，各种角度切换、近景远景交替。
看生成效果，每个分镜之间的过渡非常自然，角色长相一致，连声音和背景音乐都在分镜间保持了连续。
而且抽卡成功率很高，没那么多需要返场重来的
我生成了第一集全部十二个分镜，只有一个分镜因为动作幅度太大导致画面有点糊，重新生成了一次就过了。这种成功率在我用过的所有AI视频工具里都是最高的。
一个人，半个小时，十集科幻短剧。
我还做了个番外篇，也是以我自己的出海品牌QLab为主题的，科幻商战。
03
聊聊技术，也聊聊行业
作为一个技术出身的AI创业者，很想拆解一下剧火到底是怎么做到的。
首先是剧本创作部分。
剧火用的应该是目前市面上能拿到的最强语言模型、视频模型，而且肯定是满血版。
但光有强模型不够，模型再强，不懂商业短剧的方法论，写出来的东西也是外行。
剧火的壁垒，在我看来，它是把公司内部爆款短剧制作团队的编剧方法论，做成了一个Skill体系。
这个体系包含了大纲策划的八项检查标准、分场剧本的十一项检查标准、开场钩子的设计模式、冲突密度的控制方法、情绪爆点的编排逻辑等等。
像我做的这个秦王主题的历史权谋漫剧，就非常有情绪张力和情节转折。
这些内容方法论，是经过市场验证的，是真正能做出爆款短剧的经验沉淀。
把这种行业Know-how跟大模型结合，才可能让一个完全不懂编剧的人也能写出合格的商业短剧剧本。
然后是视频生成部分。
Seeadance 2.0这个模型本身就强，但剧火还基于模型特性，重新设计了整个创作流程。
传统的AI视频工具是“镜头中心”的，每个镜头都要从头开始。
剧火是“剧本中心”的，剧本决定了镜头序列，系统自动解析分镜、保持一致性、合成成品视频。
基于剧本，分镜、人物、环境，很自然去展开。
这是两种完全不同的产品哲学。
还有一致性问题的解决，得益于它的镜头延续功能。
传统做法是靠提示词硬控，在提示词里反复描述角色特征，但效果很差。
剧火的做法是把上一个分镜的视频作为参考帧，让模型在生成下一个分镜时继承上一个分镜的视觉特征。
这个方法其实在技术圈，但能把它产品化、做到这么稳定好用的，剧火是我见到的第一个。
还有一个我很喜欢的，是它的公共虚拟演员库。
剧火内置了一批官方精选的虚拟演员形象，都是经过观众审美检验的。
不需要每次自己去抽卡抽一个好看的角色出来，直接选就能用。
省去了大量角色外貌抽卡的成本和时间，而且这些形象本身就符合主流审美，降低了翻车风险。
像我做的这个古装短剧片段，里面的角色看起来挺顺眼，都是从虚拟演员库里挑选的形象。
收费模式也值得一说。
剧火是按量计费，积分永不过期。
跟市面上主流的按月订阅相比，这个模式对用户更友好。
月费制最大的问题是，这个月你用得少，积分清零，等于亏了；用得多，积分不够，又要升级套餐。
按量计费就没有这个焦虑，用多少扣多少，积分放着也不会过期。
可以说是很有性价比了。
而且还有新推出的【伙剧计划】，剧火AI全额承担算力费用，你0成本做剧、发布、赚钱。
报名方式我放在文末最后了。
04一些冷静下来的思考
说了这么多优点，也该说说局限和思考了。
首先是视频质量的上限问题。
剧火生成的视频质量，某种程度上还是取决于Seeadance 2.0模型的能力上限。
虽然目前这个模型是地表最强，但它还不是完美的。比如复杂的人物交互、精细的面部表情、快速的打斗动作，有时候还是会翻车。
剧火做得好的地方是，它通过分镜设计规避了模型容易翻车的场景，但并不能完全解决问题。
其次是创作自由度的问题。
剧火的剧本生成严格遵循商业短剧的方法论，这意味着它产出的剧本结构是比较固定的。开场钩子、冲突升级、情绪爆点、集末悬念，这些都是标准化的。
如果想做一部文艺片或者实验性质的短剧，这套方法论不一定完全适用。
但话说回来，剧火的目标用户本来就不是文艺片导演。
它的定位很清晰：AI编剧+导演，一人短剧工作室。
目标用户是那些想快速产出商业短剧的人，可能是网文创作者想做短剧改编，可能是MCN机构想批量生产短剧内容，可能是个人创作者想做副业。
就比如说我自己，核心诉求不是艺术表达，是效率和质量稳定性。
在这个定位上，剧火做得相当出色。
还有一个值得思考的问题是，这种工具会怎么影响内容消费行业。
我的判断是，它会加速短剧行业的平民化和工业化。
平民化体现在门槛降低。以前做一部短剧，你需要编剧、导演、摄影、演员、后期，是一个团队的事。
现在一个人就能完成，成本极低、用时也短。这意味着会有大量个人创作者涌入短剧赛道，内容供给会大幅增加。
工业化体现在生产流程的标准化。
剧火把商业短剧的制作流程固化成了一套可复用的Agent系统，从剧本创作到视频生成，每一步都有标准、有审查、有优化。这种标准化程度，在传统短剧制作中很难实现。
但工业化也意味着同质化。
当所有人都用同一套方法论、同一个模型、同一个画风预设，产出的内容会不会越来越像？这是一个潜在的问题。
我觉得答案在于个性化配置。
剧火也内置了差异化的方法论选项，用户还可以在对话过程中干预和调整。
跟AI聊得越深入，AI就越理解你的偏好。
未来可能会出现用户自定义的Skill体系，每个人都可以把自己的创作方法论教给AI。
还有一个更大的想象空间是，剧火这种“Agent+工作台”的模式，可能会成为AI视频创作的主流范式。
传统的“填表单+抽卡”模式太反人类了，它要求用户既懂编剧又懂摄影还懂提示词工程，这根本不合理。
未来的AI视频工具应该像剧火这样，把复杂性交给Agent，用户只关心故事本身。
我把做好的视频，发给了几个做影视的朋友看。
他们知道是AI做的，但看完后的反应出奇的一致：仔细看还是能看出来是AI做的，但不重要，因为剧情把他们的注意力抓住了。
我在想，技术最终是要服务于内容的。
观众不在乎你是人拍的还是AI生成的，他们在乎的是故事好不好看。
剧火最厉害的地方，就是它让AI产出的故事情节，真的精彩。
这就够了。
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