AI漫剧分镜解析

解决的问题

把小说、剧本或剧情描述变成 AI 视频生成可用的分镜脚本时，常见问题是镜头节奏不可控、角色形象跨镜头漂移、场景图混入人物，以及提示词缺少时长与光影约束，导致下游视频模型输入不稳定。AI漫剧分镜解析 面向这一生产环节，把原始叙事材料拆成可执行的分镜、角色参考提示词和场景参考提示词。

核心能力与关键步骤

• 分镜脚本生成：读取用户提供的小说片段、剧本或剧情描述，输出 4 段 结构，每段 15 秒、每段至少 6 个分镜。每个分镜需标注 时长，同一段内所有分镜时长之和约为 15 秒（±0.5 秒），并要求每段结尾预留悬念或反转。
• 角色生图提示词生成：从分镜中提取主角、配角、路人等角色，为每个角色生成统一风格的提示词。通常包含正面 A-Pose 全身图 提示词，并可根据需要补充表情、侧视、背视等变体，保证同一角色在不同镜头中形象一致。
• 场景生图提示词生成：合并相同或近似场景，例如白天与夜晚客厅，并标注光照差异。场景提示词必须包含“不要有角色出现在场景里”的约束，同时保持渲染引擎描述统一，如全部使用 UE5 或 Octane。

该流程适合作为视频生成前的前置文本工程：先用分镜脚本确定镜头顺序、节奏和台词，再用角色与场景提示词生成参考图，最后把参考图与分镜输入视频模型。

适用边界

这个技能主要产出结构化文本与提示词，不直接负责图片渲染、视频合成或最终成片审核。若输入素材缺少必要剧情、角色设定或场景描述，输出质量会受限于原始材料。实际使用时还需注意：分镜时长是下游视频模型的约束输入，角色与场景提示词的风格统一程度会影响画面一致性；对于需要高度定制化美术风格的漫剧，建议先确认 3D 风格、色彩基调和渲染引擎后再批量生成。