全新智能短剧创作季

AI短剧智能生成平台,三分钟把剧本搬上竖屏

从一句话灵感到完整成片,剧本、分镜、画面、配音、字幕全链路自动串联。

让没有剧组、没有设备的故事创作者,也能稳定产出可上线的短剧内容。

剧本生成 分镜设计 角色一致 多语字幕 一键成片
AI 短剧生成中控台
86% 成片完成度

为什么选择 AI短剧 智能生成方案

把复杂的影视工业流程拆成可复用的模块,让创作回到故事本身

剧本自动拆解

输入一句故事梗概,系统自动补全人物关系、冲突节点与反转节奏,输出可直接投喂给分镜的剧本结构。

分镜智能生成

按剧本逐场拆出镜头列表,自动匹配景别、机位与时长建议,竖屏构图比例在生成阶段就已预设完成。

角色形象锁定

通过角色库与参考图绑定,同一张脸、同一套服装在不同镜头间保持一致,减少反复重绘带来的形象漂移。

配音与音效

多音色配音自动对齐台词时间轴,环境音与情绪音效按场景情绪铺垫,成片无需再额外进棚录音。

多语字幕输出

成片一次生成,字幕同步产出多语版本,口型与字幕时间轴自动校准,面向海外市场发布不再依赖人工翻译。

一键批量成片

同题材可批量生成多个版本,画幅、时长、字幕语言自由组合,方便创作者快速测试不同方向的观众反馈。

精选 AI短剧 片单

神话、科幻、都市、悬疑、甜宠,不同题材的智能生成作品集中放送

奇幻神话 03:24

《山海奇镜·劈波斩浪》第一集|AI 生成的东方神话

以山海经为底本,少年劈波斩浪对抗深海巨兽,画面里的山川与神兽均由模型逐帧生成。

128.6万 4.2万
AI生成 竖屏 神话
科幻悬疑 04:07

《三星堆:未来启示录》先导片|青铜与科幻的碰撞

青铜神树在近未来城市中苏醒,考古线索与机械设定交织,AI 完成大部分场景与道具建模。

96.3万 3.1万
AI生成 科幻 考古
传统文化 02:58

《中国神话》系列|女娲补天的 AI 新讲法

把上古神话拆成数分钟的短篇,用 AI 重绘补天、逐日、治水等经典段落,画面古朴克制。

74.9万 2.6万
AI生成 神话 短篇
都市逆袭 03:12

都市逆袭短剧《重启九零》|三分钟一集的高能反转

主角带着记忆回到九十年代,用现代眼光重启人生;分镜密度高,几乎每分钟都埋一个反转。

153.2万 5.8万
高能反转 竖屏 都市
悬疑推理 05:36

AI 悬疑短剧《第七封信》|一镜到底的实验感

七封匿名信串联起一桩旧案,转场大量使用连续镜头,是 AI 短剧里少见的叙事结构尝试。

61.4万 1.9万
实验叙事 悬疑 长镜头
甜宠治愈 02:41

甜宠 AI 短剧《巷口的春天》|治愈系的慢节奏

老巷、咖啡馆与雨天,用低饱和的色调讲一段慢热的相遇,配乐与画面留白都做得克制。

88.7万 3.4万
治愈系 甜宠 慢节奏

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关于 AI短剧 的六个常见疑问

从代表作品到幕后流程,把观众最常问的问题一次讲清楚

《山海奇镜之劈波斩浪》为什么常被称为国内 AI 短剧的一个节点?
  • 该剧以 AIGC 方式完成连续叙事,是较早把 AI 画面真正串成一部完整短剧的作品之一。
  • 故事取材《山海经》,用少年对抗深海巨兽的主线串起多个神兽形象,东方美学辨识度很高。
  • 制作上由人工完成剧本、分镜与后期合成,AI 主要承担画面素材的批量生成。
  • 单集时长较短、竖屏呈现,节奏完全贴着移动端的观看习惯来设计。
  • 它的意义在于把 AI 从“单帧炫技”推向“连续讲故事”,此后同类作品明显增多。
  • 作品把三星堆青铜文明与科幻设定放进同一个时空,属于考古与科幻的混搭类型。
  • 青铜神树、纵目面具等元素被重新设计成近未来的装置,视觉辨识度极高。
  • AI 参与了大量场景与道具的生成,人工则负责筛选素材与后期精修。
  • 相比古装题材,它在世界观的搭建上给了生成模型更大的发挥空间。
  • 这类尝试说明 AI 短剧的选题正从神话题材向更宽的科幻区间伸展。
  • 该系列以女娲补天、夸父逐日等上古神话为母题,每集只讲一个核心事件。
  • 单集体量小,适合碎片时间观看,叙事偏向意象化表达而非强情节反转。
  • 画面由 AI 生成,风格上刻意保留古朴质感,避免过度炫技削弱神话的庄重感。
  • 制作方在美术参考上下了功夫,服化道与场景尽量贴合先秦时期的视觉想象。
  • 它提供了另一种思路:AI 短剧不一定要靠快节奏反转,也可以做文化表达。
  • 传统短剧要经过选角、定妆、实景拍摄、剪辑调色等一整套完整链路。
  • AI 短剧把“拍摄”环节替换成了提示词生成与模型推理,省掉了场地租赁与演员档期。
  • 分镜稿的权重反而更高,因为每一格的提示词都要和分镜严格对齐。
  • 后期工作量可能不降反升,需要逐帧修正手指、文字等生成过程中的瑕疵。
  • 整体周期普遍更短,但成片质量对模型版本和算力投入非常敏感。
  • 逐帧生成的机制决定了模型每次都在重新“画”同一张脸,细微差异会被不断放大。
  • 镜头一变,角度、光线、景别同时改变,角色的五官比例就容易发生漂移。
  • 行业常用的解法是用参考图、角色库或者轻量微调把形象固定下来。
  • 服装、发饰、配饰同样需要锁定,否则观众会看到前后不连贯的细节。
  • 目前多数团队仍保留人工抽帧检查的环节,用来兜住模型偶尔出现的失误。
  • 皮肤、布料等表面过于平滑,缺少真实的纹理和颗粒感。
  • 光影过渡偏“塑料”,高光与阴影的边界常常显得不自然。
  • 人物动作带有轻微的果冻感,快速运动时尤其明显。
  • 配音情绪与口型对不齐,字幕有时也会比声音快上半拍。
  • 观众对“AI 味”的容忍度在提高,只要剧情成立,这些瑕疵往往会被忽略。

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