1. 项目整体设计与思路拆解
说实话，看到这个项目的时候我第一反应是"真敢写"——286小时，从0到1做一部AI漫剧，还涉及即梦、豆包、剪映、红果这四个工具。这四个工具放在一起，其实就是一条完整的AI视频生产流水线：即梦负责出图、豆包负责写故事和对白、剪映负责剪辑合成、最后在红果这样的平台上发布变现。
很多人一听到"AI漫剧"就觉得门槛很高，觉得要会写代码、要懂深度学习模型，其实完全不是这么回事。AI漫剧的生产链路，本质上是把传统动画制作中的"剧本—分镜—原画—动画—配音—剪辑"这条流程全部打碎，再用AI工具把每一环都降维成一两个操作动作。你不需要会画画，不需要会剪辑，不需要会写剧本，只需要知道每个工具擅长干什么，然后把它们像流水线一样串起来。
我做这个项目的核心设计思路就一句话：用最小的投入，跑通一条从"想法"到"可发布成片"的完整链路。我选择即梦作为画面生成的工具，是因为它在AI绘图领域对中文提示词的理解确实比很多国外工具更自然，而且生成的二次元风格漫画感很强，特别适合做漫剧这种需要统一人物形象的场景。豆包则是我的"文字策展人"，从设定世界观到生成对白脚本，再到给即梦写图片提示词，全都可以由豆包完成，省掉了我大量自己琢磨文案的时间。剪映负责把几十上百张静态图串成动态视频，加转场、加字幕、加配音、配BGM，剪映的AI功能在这块的体验已经很成熟。最后，做好的短剧投放到红果这类平台，可以积累账号权重，还能通过流量分成或者接商单变现。
这套方案我实测下来，流程跑通的效率远远超过传统方式。举个直观对比：如果用传统方式做一部3分钟的短剧，光是画分镜和原画就得一两周，而用这四件套，从确定剧本到成片，节奏熟练之后一天就能出片。286小时这个数据听起来很吓人，其实是我从刚开始接触到完整掌握，这中间不断试错、不断返工的本钱。
1.1 核心需求解析：你适合学AI漫剧吗
这个问题我在写这篇内容前认真想过。如果你符合下面任意一条，那么这个方向就值得你投入时间：
- 想做短视频内容，但不会也不擅长画画、剪辑这些传统技能。
- 有文字功底，会写故事，但缺一个合适的工具把文字转化成画面。
- 想做自己的IP，但真人出镜成本高、情绪负担大，AI漫剧可以完美规避人脸和隐私问题。
- 想接单赚钱，市面上对动漫风格广告短片、游戏故事片段、小说推文的素材需求一直都很旺盛。
这几类人我都接触过，很多人在开始前最大的顾虑是："我没有美术基础，做出来的东西会不会很丑？"我可以直接告诉你，这个项目里美术能力不是必要条件，甚至有时候你的画工越低，做出来的东西反而越有"AI漫剧"那种独特的风格感。真正决定作品质量的，是你对画面语言的把控和对故事的想象力，这两点恰恰是AI工具无法替代、也让你不会轻易被技术门槛淘汰的核心竞争力。
1.2 四款工具的角色分配
我们把这个项目当作一个团队项目来看，即梦、豆包、剪映、红果四个人，每个人都有明确分工：
- 即梦：团队里的原画师。你告诉它要画什么风格、什么角色、什么场景，它给你出图。在漫剧里，我们不仅要靠它画出好看的单张图，更重要的是保持角色在不同分镜里长相统一，这是即梦这个项目做得比较好的地方。
- 豆包：团队里的编剧和策划。你给它一个故事大纲方向，它能很快帮你想人物设定、细化剧情、写对白，甚至帮你想怎么把故事节奏控制得更好。我基本把豆包当成了我的创作合伙人，因为在很多我想放弃的时候，它能从不同维度给我新的灵感和想法。
- 剪映：团队里的后期导演。所有图片、配音、音效、字幕、转场，都在剪映里集成。它最大的价值是极大降低了剪辑的门槛，你不用学专业剪辑软件的序列和轨道逻辑，它的时间线操作逻辑对新手非常友好。
- 红果：团队里的发行渠道。做出来的短剧要有人看、要变现，需要一个分发落点。红果的平台生态对短剧类内容有扶持，尤其是这种竖屏的、节奏快的漫剧内容，天然适配平台的调性。
这四个工具的组合，不是我拍脑袋想出来的，而是在反复尝试过六七种不同组合之后的结论。我也试过SD本地部署加专业剪辑软件，效果确实上限更高，但时间成本和学习成本实在太高了，不适合作为普通人快速上手的第一套方案。而这套组合对设备要求低、上手快、容错率高，对于想要快速验证自己是否适合这个领域的人来说，是试错成本最低的路径。
2. 核心细节解析与实操要点
2.1 剧本打磨：豆包指令决定故事上限
很多人在剧本这一步就卡住了，不是不会写，而是不知道写什么。这里我用豆包的方式非常成熟，分享一个我一直在用的"角色设定+冲突驱动"框架。
先给豆包一个清晰的指令结构。举个例子，我准备做一部都市奇幻背景的漫剧，我会这样向豆包提问：
请帮我策划一部三集漫剧的剧情大纲。故事背景设定在现代都市，但有一个特殊设定：主角可以通过触碰旧物看到物品主人的记忆。每集3分钟，需要包含：核心冲突、转折点、结尾留钩子。请同时给出三个主角的具体人设，包括姓名、性格特征、外貌描写、隐藏背景。
指令越具体、约束越多，豆包产出的内容质量越高。我踩过最大的坑，就是问得太大太笼统，比如"帮我写个故事"，它给出来的内容一定是泛泛之谈，根本没法用。你需要像跟编剧对接一样，给它明确的格式和边界。
剧本出来之后，还有一步很多人会忽略——对白口语化。AI写的对白，大段大段读起来经常很书面，短视频观众根本不会喜欢这种腔调。我的习惯是让豆包把所有对白改写得更简洁、更像日常说话，甚至我会自己对着一句一句念出来，觉得"人话"了才保留，否则再让豆包重新生成。一部3分钟的短剧，台词大概是200到300字，这种量级其实很快就能磨完。
2.2 分镜设计：一集需要多少张图
分镜是漫剧制作里最容易令人困惑的环节。很多人不知道一集到底要做多少张图片，我直接给你一个经验公式：每集总时长(秒)÷画面平均停留时长(秒)=所需图片数量。
我做漫剧时，画面停留时间通常会控制在3到6秒之间。如果这一集是3分钟，也就是180秒，按平均每张图停留4.5秒来算，大概需要40张左右的图片。如果剧情节奏比较紧凑，对话密集，画面切换频繁，就按2到3秒一张算，可能需要60到70张。所以一集的画面量在40到70张之间是一个正常的范围。
这个数据直接影响你在即梦上的投入时间，先规划好分镜数量再进行生成，能避免大概三分之一的返工。我在最初做第一集的时候就因为没这个概念，一开始让每张图停留8秒以上，结果做出来的内容像PPT汇报，节奏拖沓得很，后来重新拆解分镜，节奏好了不是一点半点。
分镜到底应该怎么画？我的实践证明，不一定要用专业的表格，但你需要一个"文字列"——把每一段脚本拆成一个独立的视觉段落，每个段落标注好场景、角色状态、景别、镜头运动方向、情绪氛围。举个例子，剧本是"女主站在楼顶，回忆曾经和男主的对话"，那分镜就是"近景，女主表情落寞，背景是夕阳下高楼天台，风吹动她的头发，定格，色调偏冷"。像这样一句话一个画面，你在即梦里生成的时候就不会懵。
2.3 即梦出图技巧：如何让换装、换景不换脸
即梦这类工具最大的难题，不是"生成一张好看的图"，而是"生成10张同一人物但场景不同的图"。人物一致性，是所有做AI漫剧的人绕不开的坎。
我的实操方案是"角色描述+参考图"双保险。在即梦生成人物定妆照时，我会把人物描述写得很细，包括五官比例、发型、发色、服装配色、身材特征，甚至面部表情倾向。然后把这张定妆照作为后续所有分镜创作的参考图，让即梦在基于参考图的前提下再根据新场景和动作指令生成画面。实测下来，只要角色外观特征描述够细致，加上参考图约束，一致性就能大幅提升。
如果你遇到换装、换年龄段这种需求，我会格外强调一个顺序：先变更文字描述，再换参考图。举例来说，如果角色要从现代装变成古装，我先告诉即梦"以上图为参考，将人物调整为唐代服饰"，而不是直接丢一张古装图让它参考。前者能让角色五官保持一致，后者则很容易让AI重新发挥出一个"看起来很像但实际上不是同一个人"的角色。
另外一个细节就是画幅比例。漫剧大多是竖屏播放，我在即梦里统一用9:16的比例生成画面，这样能避免后续剪辑时因为画幅问题反复进行画面裁切，徒增画质损失和额外工作量。
2.4 剪映如何让静态图"动"起来
拿到静态图片之后，就要进入剪映的环节。剪映对图片素材的处理能力很多新手没有完全用起来，这里我分享一下我的核心方法。
一张静态图，想让它在视频里看起来是"活的"，我至少会加三个动作：
第一是缩放，就是让画面从中心缓慢放大或者拉远，模拟镜头的推拉效果。这类操作在剪映里叫"关键帧"，你只需要在片段的开头和结尾各打一个关键帧，开头把画面比例设为100%，结尾设为110%，它就自动产生一个缓慢推镜头的效果。
第二是平移。横移、竖移、斜移，都能制造画面的空间感。在关键帧动画里，通过调整画面位置坐标的起始值和结束值，就能实现镜头摇移。这个技巧尤其适合展现大场景或者是人物走动画面。
第三是轻微旋转。给画面加一个微小的顺时针或逆时针旋转，比如从0度到2度，这个视角变化虽然隐蔽，但能微妙地制造出"镜头不稳"的手持感或运镜感，对某些剧情氛围特别有用。
这三招组合起来，一张图从出现到消失，视觉上就不是静止的，而是仿佛有镜头在围绕它运动。需要注意的是，关键帧动画一定要配合转场使用，否则画面切换会显得特别生硬。我在实际剪辑中，很多画面之间的切换用"叠化"和"线性淡入淡出"比较多，少用花哨的3D转场，因为对漫剧这种偏叙事性的内容来说，简洁的转场反而让观众注意力更集中在故事上。
3. 实操过程与核心环节实现
3.1 从安装到第一张定妆照的完整流程
开始之前，你需要把三个核心工具准备好。即梦可以直接在官网使用，也有桌面客户端；豆包也是网页版和客户端都有；剪映则用专业版。三件套全部是免费基础功能，且对电脑配置的要求不高，我甚至用一台集显轻薄本就跑完了整个流程。
第一步，先把选题和故事方向定下来，这一步非常重要。我建议新手从"单元剧"开始做，也就是每集独立讲完一个小故事，人物可以延续，但剧情不需要上下集强关联。这种形式的好处很明显：万一中间断更，观众也不会因为剧情衔接问题流失，每一集都是独立作品，方便复盘，而做连续剧一旦中间崩了，整个系列都要推翻。我前两集做的都是单元剧，做完之后再回头看，结构问题一目了然，修改起来也方便。
第二步，打开豆包，用我前面说的方式让豆包给出故事大纲和核心人设。拿到初稿后，自己先通读一遍，把不符合直觉的地方全部改掉。这时候我建议把豆包当成一个"特别愿意改稿的编剧"，你不用怕麻烦它，直接告诉她"我不喜欢主角的性格，请把他改成外冷内热的类型"，或者"冲突不够刺激，请加入复仇元素"，直到你感觉这个剧本有真实质感为止。
第三步，拿着人设描述进入即梦。在即梦的绘图页面，我强烈建议先不要一次性生成多张连续剧情的图，而是先把角色定妆照做出来。怎么判断定妆照是否合格？把画面放大到全屏看看细节，如果你的角色第一次生成就符合你对人设的想象，就保存下来作为参考图。如果不符合，就在指令栏里补充修正细节，比如"眼睛更大一点""脸上加个泪痣"等等，直到角色形象稳定为止。反复调试模型时的心态很重要，不要着急，这个角色后面所有图片都靠它打底，值得多花些时间。
第四步，确认画面风格。我通常会在定妆照之后，另外再生成一次同一角色但不同场景的画面，验证一致性。如果这个角色换个背景后还是长得差不多，就说明你的定妆照和描述都足够稳定了，可以放心批量生成分镜图。
3.2 批量生成分镜图的效率策略
几十张分镜图，如果一张一张手动输入生成，会很枯燥。我的经验是先在文章编辑器里把所有分镜指令全部写好，再集中生成，一是保证指令之间风格统一，二是方便复制粘贴，效率翻倍。
指令的通用模板我给个示例：
场景[编号]：[场景内容说明]，[人物]的角色沿用参考图的形象，[人物状态]，[景别]视角，画面背景为[景物]，光感偏[明/暗/柔/硬]，整体色调倾向于[冷/暖/高级灰]，竖屏构图，电影感。
举个例子：
场景1：城市夜晚天台的孤独女孩，角色沿用参考图的形象，抱着膝盖坐在天台边缘，低头的侧脸特写，背后是模糊的霓虹灯楼群，光感偏冷，色调偏蓝紫色，竖屏构图，情绪感强烈。
在看即梦生成结果时，要注意一个原则：宁可选择性多生成几次，也不要接受有明显瑕疵的图。一张图里假如手指扭曲、脸变形、文字乱码，这类瑕疵图放进成片里非常容易让观众出戏。我发现，如果连续3次生成的结果都有色差问题或者构图不对，那大概率是指令描述中有某个关键要素写错了，这时候不要盲目重试，而是要停下来，重新审视一下指令。
生成完一批图片后，把它们按分镜顺序编号，在文件名前加上"01、02、03"这样的序号，这样在导入剪映时排序就不会乱，能省下大量整理素材的时间。这一步我最初特别不以为意，后来发现素材一多，命名混乱带来的时间浪费基本都是按小时算的。
3.3 剪映时间线编排与无声源声音设计
打开剪映，按图片序号导入素材，导入后第一件事就是设置全局参数。我习惯先在草稿参数里把视频比例为9:16，帧率设为30帧。虽然漫剧本质上是定格动画式的静态图运动，但30帧的输出在手机端播放更流畅，也方便后续上传到红果这类平台后不出现兼容问题。
之后就是给每张图片设置显示时长。前面计算过平均停留时间，实际操作中我会根据台词密度灵活调整节奏。通常有对白的画面，停留时间等于台词朗读时长加上1到1.5秒；没有对白、强调氛围的画面，可以适当延长到5到6秒；遇到情绪爆发点或动作快节奏段落，可以缩短至2.5秒左右，制造紧迫感。
音效在漫剧里往往比画面更决定观感。我认为剪映中最重要的技巧就是用"音效+环境声"铺满每一段画面。比如男主走进咖啡馆，我会加一段环境嘈杂音，虽然音量很小，但观众潜意识会认为画面里的人物真的在一个咖啡馆。如果某个画面完全没有环境声，只有台词和BGM，那种"棚拍感"瞬间就出来了，特别假。
剪映自带的音效库里有大量环境声、拟音声，分类也很细，直接搜索用就行。此外，我还会在关键剧情点上叠加特殊的音效，比如"心跳声""玻璃碎裂声""时钟滴答声"，这类声音在情绪渲染上能给画面加不少戏。
配音方面，剪映本身的文字转语音功能已经非常成熟了。我会在文本朗读音色里固定选择同一个声音作为主角音色，配角再选另一个声音，这样能让观众在听感上区分角色。有一点需要特别提醒：企业内部人员取名、专业术语特别多的剧本，文字转语音经常读错字，一定要多用剪映里的"多音字纠正"功能，逐个检查关键台词，杜绝字幕和语音对不上号的低级错误。
3.4 字幕、片头片尾与导出的最终设置
字幕其实是门面子工程。剪映的自动识别字幕功能很强大，但要记住，自动识别出来的字幕一定要手动校对。AI识别出来的错别字在漫剧这种快节奏的内容里格外容易被观众挑刺，影响内容观感。
字幕的样式设置上，我用得比较多的是白色正文加黑色描边，字体用系统自带的"系统默认"或"圆体"再手动加粗，这样在深色、浅色画面上都能看清。文字大小建议在屏幕横向宽度的一半到七成之间，太大会遮住人物表情，太小观众读起来费劲。
片头片尾我建议不要做复杂动画，控制在3秒内就好。剧名、集数、制作署名就够了，可以加一个贯穿全剧的音效作为"台标音"增加记忆点，但不要弄太长，否则观众可能在正片还没开始前就流失了。
导出设置是所有努力变成成片前的最后一步，也是能直接提升画质的环节。剪映导出的分辨率直接选1080P，这个清晰度在红果平台已经足够。码率方面，选择"更高"档位，它能保留更多画面细节。帧率我是推荐30帧，不要选60帧，一方面因为我们的素材本质上是静态图运动，60帧并不会带来画质提升，反而显著拉大文件体积，上传平台时还要二次压缩，得不偿失。
4. 常见问题与排查技巧实录
4.1 即梦生成图片的十大翻车现场
我整理了一份自己在整个制作过程中最常遇到的翻车问题清单，这里直接给你做成表格，方便你对照排查：
| 翻车情况 | 可能原因 | 解决办法 |
|---|---|---|
| 人物五官不统一 | 角色描述太简短，或参考图约束太弱 | 扩充人物外貌关键词，并强制使用参考图 |
| 手指数量不对 | 通用生成模型的细节限制 | 尽量避免特写手部动作，或让AI用物品遮挡手部姿势 |
| 文字乱码 | 画面中包含文字元素时模型经常出错 | 让画面中出现的中文文字越少越好，必要时后期用剪映加字 |
| 色调风格不统一 | 每张图的提示词风格表述浮动太大 | 把所有分镜指令里的光感、色调、画风名词统一成同一套用语 |
| 脸变形严重 | 半身或大特写画面最容易出现此问题 | 适当调整构图为中景或全景，减少极端视角 |
| 人物服装细节变化 | 参考图服装描述不具体 | 定妆照阶段就把服装细节写死，并让后续指令统一引用 |
| 背景杂乱无主题 | 画面中除了主体外堆了太多元素 | 精简画面元素，告诉AI背景里具体要有什么，不要什么用否定句 |
| 画面观感像照片不像漫画 | 模型权重的风格选项没有调高 | 尽量用即梦里的"动漫"模型权重选项，把风格增强开到中高 |
| 同一个场景生成的图角度跳跃大 | 分镜指令中缺少镜头视角约定 | 在指令里明确写"正面平视视角""侧面45度视角""俯视视角"这类镜头提示 |
| 图片分辨率不足 | 免费档位生成限制 | 后续在剪映里通过关键帧放大修复，或使用超分工具再处理 |
翻车不可怕，可怕的是翻车后不知道是哪个环节出了问题，导致反复试错越试越乱。我强烈建议你养成一个习惯：每次生成图片都记录下完整的指令文本，方便复盘。我个人的记录方式是用Excel，简单三列：分镜编号、指令原文、生成的图片编号。这样后期如果发现哪张图有问题，再去找对应的指令，很快就能定位原因。
4.2 剪映剪辑中的节奏陷阱
剪映最磨人的地方不是功能不会用，而是节奏把控。做得越多我越明白，AI漫剧最致命的不是画面丑，而是画面节奏像幻灯片。
有段时间我做出来的短片，每张图保持4秒以上，加上叠化转场，整体感觉拖沓、无聊，观众观感非常差。后来刻意压缩了每张图停留时间，强制每3秒左右就给画面来一个运镜变化，整体节奏立刻提起来了。我现在在剪映里用的方式是"三秒一变"，意思是每隔三秒左右，画面必须有变化，要么切图，要么运镜，要么进场字幕，要么音效变化。观众注意力只要稍微被画面拉走1.5秒，就可能对整个故事失去兴趣，所以这点值得反复打磨。
还有一种剪映里的常见问题，就是关键帧设置后有两个素材在过渡时出现跳变感。这种问题的根源是首尾关键帧参数差异过大，或者中间有透明层的干扰。解决方法是把过渡时间拉长，或者把缩放比例差值调小。比如推镜头从100%到108%，这个8%的虚假推移已经很够用了，再大的话观众就会明显察觉画面在变形。
4.3 红果平台发布的经验心得
如果你做完视频第一时间就想着全平台铺开分发，可以先缓一缓。红果这类平台有自己的算法逻辑，它对周期稳定、内容垂直的新账号尤其友好。我第一次做AI漫剧时，把内容同时发了好几个平台，结果红果上的播放数据反而比预期更好，后来才意识到是因为该平台的用户群体和AI漫剧这种体裁的匹配度非常高，加上短剧生态正在缺内容，我算是赶上了风口。
账号新号初期，更新频率很重要。前五部作品建议保持稳定更新节奏，比如每周至少更两集，每条视频的数据都要记录复盘。发布时标题也很关键，我观察过不少爆款，它们的标题都有一个共同特点：直接抛出冲突钩子，比如"他把好友尸体埋进花盆，三天后花盆里长出了人脸""她每天深夜收到陌生号码来电，接通后对面却背诵出她的身份证号"。标题里不要写"AI制作""漫剧"这种类型的标签，平台的用户并不关注，而且这类词对流量并没有什么直接帮助。
还有一点特别重要，就是在视频开头的前3秒一定要把冲突感拉满。红果这类平台的用户划走的成本极低，前3秒如果没有任何信息量或者吸睛点，后面的内容再好也可能没人看。我通常在开头第一帧就把悬念画面放出来，比如一张布满裂纹的人脸特写，配合低音鼓点，然后马上接一句"他的死不是意外"，然后再进入正常叙事节奏。这个技巧算是我做这个项目以来收获最大的流量密码之一。
5. 商业化变现与接单实操
很多人在学这个技术的最终目标是"接单赚钱"，这个想法完全没问题，但我要先泼一盆冷水：如果你只是会按流程出片，但不懂客户需求和交付规范，单子很难接得稳。商业化的根本，是先证明你自己有能力稳定产出。
我的经验是按照"三步走"的思路来规划变现路径。
第一步，先用三五部作品打磨出自己的代表作品集。这些作品不需要是商单，题材也不一定要多商业化，关键要展现出你的叙事能力、画面风格稳定性和对节奏的把控力。然后把集锦剪辑成1分钟内的精华 demo，这是你后续跟客户对接时最有说服力的名片。
第二步，开始寻找种子客户。可以去接单平台上找"短剧内容定制""AI动画广告"这类需求，也可以在自媒体平台上直接发布自己的作品，然后备注"可接定制"。我身边靠这个稳定接到单的朋友，几乎都是先在平台上积累了一批粉丝或作品基础后，客户主动私信过来的。从这个角度看，与其花大量时间到处找客户，不如先用心打磨作品，让内容帮你完成初筛。
第三步，明确自己的差异化竞争力。市面上会做AI漫剧的人越来越多，但大多数人的风格和题材都趋同。如果你能在细分赛道深耕，比如专做悬疑漫剧、搞笑漫剧、都市情感漫剧、或者历史穿越漫剧，那么你能给客户提供的就不只是"技术的执行"，而是"对特定题材的理解"。接单报价自然也会比通用型选手高一个层次。我合作过的几个客户，最看重的都不是"你多会用工具"，而是"你能不能理解我想要的调性，并且把它实现出来"。
关于接单报价，我建议新手从单集低成本开始积累案例，价格可以先按一集几百元来衡量；等代表作品多了、复购率上来了，再逐渐提高到每集上千元。这个行业目前的变现逻辑还没有完全成熟，但内容需求端是一直在增长的，关键在于稳定供给。
在实际交付时，你也会遇到很多客户专门提"漫画奇怪要求"的场景，比如画面里要放指定的一句话、指定某个角色出场画面。这时候一定要保留工程文件，并且把生成图片的分辨率保存为原始大小，方便随时修改。我交付时通常给客户三个东西：成品视频、封面图、可编辑的工程文件。这三个东西齐了，客户对专业度的信任感会大幅上升。
6. 最后再分享几个我用286小时换来的心得
如果你认真看完了前面所有内容，我相信你已经对AI漫剧的流程烂熟于心了。但我想最后再给你几条难以在教程里找到的、纯粹靠时间换来的经验。
第一，不要痴迷于工具版本更新。AI工具行业迭代速度非常快，今天学的东西可能三个月后就有大版本更新。核心能力在于培养自己拆解需求、设计分镜、控制故事节奏的能力，工具只是执行手段。我见过到处研究新插件新功能的人，做出来的作品效果一般，也见过只靠几个基础功能就把故事讲得很好的人，区别就在于后者更理解内容本身。
第二，批量感是精品感的敌人。做这个项目我想逼出的是"精品感"，但AI出图的随机性会让画面质量波动很大。你越追求"把所有生成的图全都塞进成片"，作品的平均质量就越低。反过来，敢于舍弃那些"还凑合但不够惊艳"的画面，只保留最贴合叙事的十几二十张图，反而能提升整个成片的气质。我当时做第一集，共生了六十多张图，最终用进视频的只有四十二张，舍弃了超过三分之一。
第三，每次完成一集后，一定要做一次全片自检。我会把视频导出来之后，在手机上看一遍，就是用观众的真实观看场景去检查。手机上看和电脑上看完全是两种感受，电脑上觉得清楚舒服的画面，手机上可能有太多细节显得杂乱。前置字幕、过小的画面细节、过多的画面元素，这些都要在手机端再做一次第一直觉的调整。
最后一点，做AI漫剧真的是一件正反馈很强的事。它不需要你投入很多资金，也不需要团队协作，一个人一台电脑就能从零做出一部完整的短剧。这种"低成本创造完整世界"的成就感，是我坚持下来最大的动力。希望这篇文章能让你少走一些我走过的弯路，早点做出属于自己的那部AI漫剧。
