ai-short-drama

name ai-short-drama description 精细化 AI 短剧 IP 创作技能（v0.6.0）。三阶段架构：Phase 1 创作（剧本+ref图，反复迭代）→ Phase 1.5 分镜图（每 grid 1-4 张候选静态图 = 视频首帧，工业级核心层）→ Phase 2 出片（按集解锁，4 模自动选）。v0.6.0 关键升级：① ref 库工艺偏置铁律（现代摩天楼易拟物，古建筑必出 chibi 人体，前期 IP 设计阶段就要避坑）② 即梦 5.0 失败模式 + 敏感词清单（3 类 fail 区分 / prompt 1500 字硬上限 / 反派词替换表 / 暧昧词清单）③ 分镜图 8 段 prompt 模板（CHARACTER/BACKGROUND/ACTION/SCENE/CAMERA/LIGHT/TEXT/STYLE）+ NOT humans 子句必加。沿用 v0.3.0 升级：Phase 1.5 分镜图层、4 模视频、ref 5-8 最优。v0.2.0：bash → Python subprocess、36 grid × 4-10s 变奏、红果必爆 7 招、工业级 ref 库 80-150 张、单 prompt 300-500 字。务必触发：用户提到短剧、微短剧、竖屏剧、AI 短剧、AI 漫剧、剧本创作、分镜、即梦/Seedance 出片、红果/番茄/抖音 IP 改编、爽剧、重生、穿越、赘婿、追妻、神医相师、AI 漫剧奇观、或"帮我做一部短剧"类请求。 AI 短剧精细化 IP 创作 v0.6.0 v0.6.0 changelog（2026-05-16） SD-002《城市恋综》EP01 36 grid × 3 轮（v2.5/v2.6/v2.7）跑 + 全审反推。从「16/36 灾难级一致性破损」修到「0 灾难 / 60% ≥4 分」+ 沉淀 2 个工业级 SOP。 关键升级 ⭐ references/storyboard-frame-industrial.md v0.3.0：分镜图工艺 SOP 8 段 prompt 模板（CHARACTER/BACKGROUND/ACTION/SCENE/CAMERA/LIGHT/TEXT/STYLE） NOT humans 子句必加 ：每个主角单独 Xxx body IS [arch] architecture NOT a human wearing X NOT a human with headpiece ref 库工艺偏置铁律 ：现代摩天楼易拟物 / 古建筑必出 chibi 人体 多角色 SOP：1 主角 ref + N 文字 silhouette + bokeh blur 戏剧光词库（25+ 关键词）+ 红果级首帧 10 条 checklist 11 节完整文档（含 EP01 v2.7 实测验证 grid13/21/22 全 5/5） ⭐ references/jimeng-failure-modes.md v0.1.0（新）：即梦 5.0 失败模式 + 敏感词全清单 3 类 fail 完全区分 ：InvalidNode（字数超） / generation failed（审核） / 无 image_url（网络） prompt 字数硬上限：1500 字符 （实测分布表） 反派词替换表 ：sinister/menacingly/dark intent → moody/leaning/quiet 暧昧词清单 ：blush/cheeks/extreme close-up → rose tint/medium shot 并发 vs 串行限流 ：长 prompt + 并发 = fail，长 prompt 必单跑 4 个 grid 实战诊断 case + 工艺校验 checklist ⭐ scripts/生成分镜图.py 加 --no-fingerprint flag 防 02_IP简报.md 的 ref 风格视觉指纹（neutral / flat / NOT cinematic）污染分镜图 dramatic 光 max_workers 8 → 4（降并发防限流） timeout 300 → 420s + 重试 2 次（防长 prompt 超时） 最大教训 ref 工艺是分镜图工艺的上游。 ref 不纯（chibi 人体），分镜图加 NOT humans 也救不回来。 前期 IP 设计阶段就要避坑：选玻璃塔 / 简单几何，避复杂古建筑。 v0.3.0 changelog（2026-05-08） SD-001 实战 + 工业级方法论调研沉淀。新增 Phase 1.5 分镜图层 + 4 模视频生成。 关键升级 ⭐ Phase 1.5 分镜图层 （工业级 5 步流程核心） scripts/生成分镜图.py ：每 grid 1-4 张候选关键帧（text2image） 分镜图 = 视频首帧（image2video / frames2video 输入） 修改成本 3 积分/张 vs 视频 55 积分/段 = 18 倍便宜 视频构图 = 静态图（不再随机） ⭐ 4 模视频生成 （auto 按文件存在自动选） image2video ：分镜图首帧 + 动作 prompt（默认主用 80%） frames2video ：首帧 + 尾帧锁定（关键爆点 10%） multiframe2video ：2-20 关键帧一镜到底（复杂动作 5%） multimodal2video ：9 image + 3 video + 3 audio fallback（5%） ⭐ ref 5-8 最优 （不塞 9 → 注意力分散） ⭐ @ 指令显式职责语法 （@图片1 作为角色参考 / @视频1 参考运镜） ⭐ 关键 grid 首尾帧 （爆点/反派/心声/卡点必锁） 文档新增 references/storyboard-frames-craft.md （分镜图工艺 + 4 模选择） 脚本新增 / 改 scripts/生成分镜图.py （新，Step 3） scripts/生成分集视频.py （改，支持 4 模 auto 选） assets/templates/分镜.json （新增 video_mode / first_frame_path / last_frame_path / multiframe_paths 字段） v0.2.0 changelog（2026-05-08） SD-001「重生穿越为哮天犬」实战沉淀。13 个失败模式 → 13 个修复 + 工业级标准。 关键修复 ⭐ scripts/生成分集视频.py （替代 bash）：subprocess args list 直接调 dreamina，避 bash eval 在中文/特殊字符 prompt 下 quoting 出错（旧 bug 导致 multimodal2video 任务被 server 静默丢弃，list_task 假活 30+ 分钟） ⭐ scripts/ref完备性检查.py ：生视频前强制扫所有 (@xxx_ref.png) 引用，本地缺失就 exit 1 ⭐ scripts/派生分集文件.py ：从分镜.json 一键派生即梦批量包.md / 镜头清单.md regex 修复：含全角中文 ） stop 字符（ r'@([^\s),）]+_ref\.png)' ） multimodal2video stuck 自动检测：提交后 check queue_status == 'Generating' ，否则 fallback 到 list_task 找回 submit_id 节奏升级 36 grid × 4-10s 变奏 替代 60 grid × 3s 死板（multimodal2video 最低 4s，3s 不合法） 红果必爆 7 招（详 references/v21-97-percent-rules.md ） 时长分布：4s × 11 + 5s × 14 + 6s × 5 + 7s × 3 + 8-10s × 3 = 36 段 / ~190s 素材标准升级 ref 库目标 80-150 张 （vs v0.1.x 22 张） 单 prompt 300-500 字 （vs v0.1.x 100-200 字） ref 分层：① master 风格 ② 角色基础多角度 ③ 角色表情库 ④ 关键动作 ⑤ 场景多角度 ⑥ 道具细节 文档 新增 references/troubleshooting.md （13 失败模式 + 解法） 新增 references/v21-97-percent-rules.md （7 招 + 24 集校准模板） 改 references/storyboard-craft.md 为 36 grid 4-10s 变奏 改 references/jimeng-cli-guide.md 加 v0.2.0 升级 + 网页端可见性 核心架构：2 Phase ┌─ Phase 1：创作（成本低，反复迭代）─────────────────┐ │ 阶段 0：市场情报扫描 │ │ 阶段 1：IP 简报（5 子步） │ │ 阶段 2：故事架构（4 子步） │ │ 阶段 3：设定圣经（4 子步） │ │ 阶段 3.5：ref 图自动生成（dreamina CLI） │ │ 阶段 5：批判 refine │ └──────────────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─ Phase 1.5：分镜图（v0.3.0 工业级核心）⭐ 新增 ─────┐ │ ⚠️ 写 prompt 前必读： │ │ - storyboard-frame-industrial.md §5（8 段模板） │ │ - jimeng-failure-modes.md §1+§2（字数+敏感词） │ │ 对每一集独立运行： │ │ 3A：写该集分镜.json（v0.3.0 字段：video_mode + │ │ first_frame_path + last_frame_path） │ │ 3B：python scripts/ref完备性检查.py │ │ 3C：python scripts/生成分镜图.py（每 grid 1-4 │ │ 张候选关键帧 = 视频首帧） │ │ 3D：人工选图（grid01_候选3.png → grid01.png） │ │ 3E：关键 grid（爆点/反派/心声）生首尾帧 │ │ （gridXX_首.png + gridXX_尾.png） │ └──────────────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─ Phase 2：出片（成本高，按集解锁）────────────────┐ │ 4.A：python scripts/生成分集视频.py │ │ auto 模式按文件存在自动选 4 模： │ │ - frames2video（首尾帧锁定） │ │ - image2video（分镜图首帧 + 动作） │ │ - multiframe2video（2-20 帧一镜到底） │ │ - multimodal2video（fallback 多 ref） │ │ 4.B：用户在剪映拼接 + 配音 + BGM + 字幕 │ └──────────────────────────────────────────────────┘ 为什么这么拆 ： 剧本 / ref 不满意 → Phase 1 反复改，不烧视频钱 分镜图 = 视频首帧 → Phase 1.5 静态图先确认（3 积分/张），不满意改 prompt 重生 → 视频构图固定（不再随机） 修改成本：分镜图 3 积分 vs 视频段 55 积分 = 18 倍便宜 ，省视频试错 50%+ 视频出片成本高 → Phase 2 按集解锁，每集都让用户验收 AI 短剧的真正成本不是创作，是出片。用 Phase 1 + 1.5 把构图打磨到位，Phase 2 才值得花钱 触发条件 下列任意一个都触发： 用户说"做/写/帮我做 ... 短剧" 提到红果/番茄/抖音/快手 IP 改编 提到即梦/Seedance/可灵/Vidu 出片，并谈到剧本 提到分镜、storyboard、shot list、镜头脚本 提到爽剧、虐剧、追妻、复仇、重生、穿越、赘婿、奶奶觉醒、神医相师、AI 漫剧奇观 不触发的反例： 用户已有完整剧本，只想改某句台词 → 直接改 用户问"短剧行业前景如何" → 普通问答 用户问"什么是 AI 短剧" → 普通问答 默认参数（v0.6.0） 项 默认值 来源 单集时长 180-195s 红果实测最优（不严卡 180） 集数 24 集 （精华）/ 72 集（常规） 24 集省成本 + 紧凑爆点 单集分镜数 36 grid × 4-10s 变奏 multimodal2video 最低 4s，变奏防机械感 时长变奏分布 4s×11 + 5s×14 + 6s×5 + 7s×3 + 8-10s×3 v2.1 红果必爆铁律 视频比例 9:16 竖屏 红果/抖音/快手统一 视频模式 multimodal2video（全能参考） Seedance 2.0 Fast VIP，多 ref 输入最稳 字幕 开 （中文括号包 + AIGC 标识） 红果强制 ref 库目标 80-150 张 （工业级） 含动作/表情/场景多角度/道具细节 单 prompt 字数 300-500 字 含动作物理 + 表情拆帧 + 灯光 + 字幕规格 平台 红果（默认）+ 抖音（次选） 月活 3 亿 + 引流 流派 互动选 红果纯爽 / 精品悬疑 / 漫剧奇观 / 沙雕轻喜 / 年代爽剧 付费模式 互动选 免费（广告）/ 付费（解锁） ref 图生成 dreamina text2image 4-grid（多角度） Phase 1 阶段 3.5 视频出片 dreamina multimodal2video（含视觉指纹自动 append） Phase 2 阶段 4.C 跑视频前预检 必跑 python scripts/ref完备性检查.py 防 ref 漏 → AI 自由生成 → 一致性破 每次启动都要问用户是否调整这些。 关于 AI 优势 （用户提示，不强推但要点出）： AI 生视频真正的护城河 = 真人难拍 的奇观（修仙 / 末世 / 西游 / 玄幻 / 异能）。如果用户题材是奶奶觉醒 / 都市追妻这种 真人易拍 的，告诉用户："虽然 AI 也能做，但 AI 真正优势在漫剧奇观流。要不要考虑切换流派？"——给 1 次提示，用户决定。 Phase 1：创作（5 阶段 + 阶段 3.5） 阶段 0：市场情报扫描（4 子步） 0.1 联网搜当下 Top 5 剧名 搜索 1：红果短剧 排行榜 <YYYY-MM> 搜索 2：番茄小说 改编 IP <近 30 天> 搜索 3：抖音短剧 <用户题材关键词> 热度 搜索 4：DataEye 短剧观察 / QuestMobile 月报 搜索 5：短剧 平台 审核 <当前年> 红线 0.2 真读 1-2 部爆款的业界拆解（核心） WebFetch 1-2 部爆款的剧情解说 / 业界拆解文章。优先源：woshipm / 36 氪 / 腾讯新闻 / 21 经济网。 如果全部 403 → fallback 到内置 references/red-fruit-data.md 。 0.3 给用户 3 选项菜单（不要直接出报告） 让用户挑差异化角度。 0.4 写入 01_市场情报.md 详见 references/market-pulse.md 。 阶段 1：IP 定位（5 子步） 1.1 流派选择（关键） 5 选项让用户挑：A 红果纯爽流 / B 精品悬疑流 / C 漫剧奇观流 / D 沙雕轻喜流 / E 年代爽剧流。 v0.1.2 新增提示 ：在选项 C 旁加注：「 真人难拍 = AI 优势 。如果你计划用 AI 出片，C 是最有性价比的选择，因为修仙/末世/玄幻类真人剧组成本极高，AI 直接生」。但不强推，让用户判断。 详见 references/genre-flavors.md 。 1.2 题材原型（1 主 + 1 副） 详见 references/archetype-catalog.md 。 1.3 核心钩子（草拟 3 版让用户挑） 1.4 重复爽点公式（草拟 2 版让用户挑） 1.5 写入 02_IP简报.md 详见 references/ip-strategy.md 。 阶段 2：故事架构（4 子步） 2.1 三幕结构骨架 2.2 关键反转节点（让用户挑） 2.3 72 集大纲（先给关键 25 集让用户确认） 2.4 写 03_完整剧本.md + 04_节奏地图.json 详见 references/story-architecture.md 。 阶段 3：设定圣经（4 子步） 3.1 角色清单（≤ 6 人） 3.2 5 特写镜头人格锚定 3.3 视觉母题 + 反差点 + 服装表 + 即梦 ref prompt 3.4 写 3 份圣经 05_角色圣经.md + 06_场景圣经.md + 07_道具圣经.md 详见 references/character-design.md 。 阶段 3.5：ref 图自动生成（v0.1.2 新增，关键） 这是 Phase 1 的最后一步，也是 Phase 2 的前置依赖 。 3.5.1 检测 dreamina CLI which dreamina && dreamina --version 如果未装 → 引导安装： curl -fsSL https://jimeng.jianying.com/cli | bash 详细装机指引见 references/jimeng-cli-guide.md 。 3.5.2 检测登录态 dreamina user_credit 如果未登 → 引导： dreamina login （浏览器授权） 如果余额不足 → 提示用户充值（不能继续） 3.5.3 提取 ref prompt 读 3 份圣经末尾的「即梦角色/场景/道具参考图生成包」段，提取所有 prompt： N 个角色 → N 张角色 ref（9:16 半身像） M 个场景 → M 张场景四宫格 K 个道具 → K 张道具三视图 预计 N+M+K 张图，每张 2k 分辨率约 ¥0.5-1， 总成本约 ¥5-15 。 3.5.4 批量调用 dreamina text2image 每张图独立提交： dreamina text2image \ --prompt= "<从 05_角色圣经.md 提取>" \ --ratio=9:16 \ --resolution_type=2k \ --download_dir= "<项目>/ref图/角色/" \ --poll=60 落到项目子目录： SD-XXX_<拼音>/ ├── ref图/ │ ├── 角色/ │ │ ├── 周翠英_ref.png │ │ └── ... │ ├── 场景/ │ │ └── scene_01_四宫格.png │ └── 道具/ │ └── prop_01_三视图.png 或用项目自带脚本： scripts/生成参考图.sh 3.5.5 检验 + 用户确认 ref 图生成后 必须让用户看一眼 ： 角色脸型对吗？ 服装颜色对吗？ 场景整体氛围对吗？ 不对 → 改 prompt → 重跑（成本低，单图重跑约 ¥1） OK → 标记 项目元数据.json 的 ref_done = true ，进阶段 5 批判。 阶段 5：批判 refine（4 子步） 5.1 6 维度自评 + 反套路检测 + 平台审核扫描 5.2 命中 → 必改 → 在原文件打补丁 → 09_修订记录.md 5.3 大改 → 自动归档 归档/v1.X_<日期>/ Phase 1 完成判定 ： 6 维度总分 ≥ 50/60 反套路一级黑名单 0 处命中 平台审核全过 ref 图全部 OK 用户确认"可以出片" 详见 references/critic-checklist.md 。 Phase 2：出片（按集解锁） 前置条件 ：Phase 1 完成 + ref 图齐 + 用户明确说"开始出片"。 每集独立运行 4.A → 4.D。 阶段 4.A：选要出片的集 Phase 1 已完成 ✅。准备进 Phase 2 按集出片。 成本提醒：每集 60 段视频，约 ¥X-XX（按当前 dreamina 单价计算）。 要先出哪一集？建议顺序： 1. 第 1 集（开篇，最关键，先出测试 ref 图效果是否符合预期） 2. 第 8 集（一卡 / 一爆，付费短剧首付费点） 3. 第 27 集（二卡） 4. 第 50 集（三卡 / 终极反转） 5. 第 72 集（结局） 6. ... 挑 1 集开始。出完该集，确认效果再决定下一集。 默认建议 ：先出第 1 集试水，看 ref 图在视频里效果如何。如果不好 → 回阶段 3.5 改 ref → 重出第 1 集。第 1 集 OK 后再批量出后续。 阶段 4.B：写该集分镜 + 剧本 + 即梦批量包 如果该集 分集/第XX集_<集名>/ 还不存在 → 按 references/scripting-craft.md （剧本）+ references/storyboard-frame-industrial.md （分镜图 8 段 prompt + ref 工艺偏置）+ references/jimeng-failure-modes.md （敏感词 / 字数上限 / 并发限流）写： 剧本.md 分镜.json （60 grid） 镜头清单.md 即梦批量包.md （60 段 prompt） 阶段 4.C：dreamina image2video 自动出片 读 分集/第XX集_<集名>/即梦批量包.md 的 60 段 prompt， 逐段调用 dreamina image2video ： dreamina image2video \ --image= "ref图/角色/周翠英_ref.png" \ --prompt= "<段 N 的 prompt>" \ --duration=3 \ --ratio=9:16 \ --download_dir= "分集/第XX集/视频段/" \ --poll=60 每段约 5-15 秒生成（dreamina 服务端排队）。60 段约 30-90 分钟。 或用项目自带脚本： scripts/生成分集视频.sh <集编号> 视频段落落到： 分集/第01集_<集名>/ ├── 剧本.md ├── 分镜.json ├── 镜头清单.md ├── 即梦批量包.md └── 视频段/ ├── 段01.mp4 ├── 段02.mp4 ├── ... └── 段60.mp4 阶段 4.D：剪映拼接（手动） skill 不调剪映，但给完整指引： 在剪映新建 9:16 / 1080×1920 / 30fps 项目 按段 1-60 顺序导入 段间过渡：「叠化 0.3s」（爽点段用「白闪 0.2s」） 配音：剪映 TTS 或真人 BGM：按 02_IP简报.md 的关键词在剪映音乐库搜 字幕：所有对白上字幕，字号 60，黑边白字 AIGC 标识（红果 2026 强制）：片头片尾各 5s 输出 MP4 H.264 / 1080P Phase 2 单集完成判定 60 段视频齐 用户在剪映看过初剪片 用户说"OK 这集可以" 标记 项目元数据.json 的 episodes_video_done.append(集号) 然后进 4.A 选下一集。 ⭐ v0.6.0 视觉一致性 SOP（必读） v0.6.0 update ：原 v0.1.4 8 条 SOP 已被 SD-002 三轮实战推翻 / 拆分到 3 个工业级文档。新手只看这一节 + 3 个 references 即可。 分镜图 prompt 工艺 → references/storyboard-frame-industrial.md 8 段模板（CHARACTER/BACKGROUND/ACTION/SCENE/CAMERA/LIGHT/TEXT/STYLE） 1 主角 ref + N silhouette 多角色 SOP 戏剧光词库 + 红果级首帧 10 条 checklist ref 库工艺偏置（现代摩天楼易拟物 / 古建筑必出 chibi 人体） ref 图 prompt 工艺 → references/ref-prompt-industrial.md 6 段 identity block（IDENTITY/BODY/FACE/ATTIRE/LAYOUT/STYLE） 视觉指纹放 prompt 开头前 200 token 拟物化 IP「IS the object NOT humanoid」必加 4 视图标签水印陷阱 即梦 5.0 故障排查 + 敏感词 → references/jimeng-failure-modes.md 3 类 fail 区分：InvalidNode / generation failed / 无 image_url prompt 字数硬上限：1500 字符（v0.6.0 实测条件下） 反派词 / 暧昧词 / 中文敏感词替换表 长 prompt 必单跑（不要并发 4+） v0.1.4 老 SOP 被推翻的 3 条 （必须知道）： ❌ 老 SOP「scripts 自动 append 视觉指纹」 → v0.6.0 用 --no-fingerprint 关闭（ref 风格词会污染分镜图 dramatic 光） ❌ 老 SOP「4 distinct angles」 → 只在 ref 阶段适用，不要写进分镜图 prompt ❌ 老 SOP「改 prompt 后必删旧图重生」 → 仍然成立，但脚本会自动 skip 已存在的；改 prompt 后必须手动删旧文件再跑