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分享6款AI漫剧古风角色设定图,太好用了
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2026-11-06
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AI实践
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佚名
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AI漫剧接片别再拼首尾帧了,这套分镜Skill连转场提示词都替你想好了
先说结论:AI漫剧的片段衔接,不需要你去截首尾帧。 我知道现在网上教接片的方法,基本都是那一套——生成第一段,回去播到最后0.5秒截一张图,保存成“第一段结尾帧”,再拿这张图当第二段的开场帧,就这么一段一段往下喂。 方法没错,能用。但你算过成本吗?每接一次就要导出一遍、截图一遍、重新上传一遍,20集的片子光截图就能截到你手酸。更别说截图质量参差不齐,中间还会莫名其妙糊一下。 其实Seedance 2.0自己就有衔接能力。 它在提示词层面支持视频延长(接着拍)、首尾帧插值、多镜头转场指令,你要做的只是把衔接这件事写进提示词里。上一集结尾是夜景、下一集该切白天了,你直接在prompt里写“画面渐暗过渡,天色从暴雨夜晚转为雨后月夜”,模型就按你说的过渡。 01 为什么我要做这个Skill因为我发现一个很尴尬的事:大部分人不是不会写提示词,是不知道在哪里写衔接。 写剧本的时候想着剧情,写分镜的时候想着画面,写着写着就忘了要给转场留位置。等生成出来两段接不上,又回去改,再生成一遍,积分就没了。 所以我干脆把这套判断逻辑做成了一个Skill——专业分镜导演。它的核心任务只有一件事:在你剧...
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一套AI漫剧工厂,开源了
前情提要 做一个三分钟的 AI 短剧,时间花在哪儿了。 不是写剧本,也不是等生成。是搬文件。 剧本在聊天框里,角色图在另一个网站,视频生成完得下载,再找配音、加字幕。好不容易拼完,主角前后两个镜头长得不太像同一个人。一圈折腾下来,大半时间在当搬运工。 有个 GitHub 项目想把这些环节接到一张台面上。它叫 DramaClaw,现在 6612 个 star。 有意思的是,介绍它的文章标题写的是”2.5K Star”。一天之内翻了一倍多,这个增速本身就是个信号:卡在这个环节上的人,比想象中多得多。 它到底把什么接起来了一句话说清:导入故事,出来成片。 具体拆开是这样一条链。把小说或者剧本导进去,它先整理集数、角色、场景,再往下做分集规划、剧本、分镜。分镜确定之后才进视频生成,然后是配音、合成,最后导出视频、字幕和素材包。中间每一步都有独立的界面,可以按顺序走,也能跳步、从已有进度接着来。 听起来像流水账,关键在”每一步”这三个字。 现在大部分人做 AI 短剧,是把这条链拆成七八个不相关的工具分别做,手动搬运中间的产物。DramaClaw 要消除的不是某一步的难度,是步骤之...
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