张老师· 零基础7天AI漫剧速成课

零基础也能跑通的 AI 漫剧工作流

这门资料针对的是想快速入局 AI 短剧赛道，但缺乏视频剪辑基础和绘画能力的开发者或创作者。传统的影视制作流程中，编剧、分镜、拍摄、后期是割裂的，而这套方法论将其整合为一条基于大模型的工具链。课程核心解决的是「如何用 AI 替代传统漫剧制作中的重复性劳动」，特别是人物一致性控制、剧本结构化转化以及视频动态生成这三个痛点。对于没有编程背景但希望实现自动化创意输出的人来说，这是一份可落地的工程参考，而非单纯的概念科普。

适合具备基本电脑操作能力、理解互联网工具逻辑的学习者。不需要深厚的 AI 原理知识，但需要对提示词工程有初步认知。建议学习路径如下：首先通过文生视频和图生视频的基础视频，建立对豆包、即梦等国产主流工具的基本手感，理解 AI 生成的随机性与可控性边界；其次重点攻克剧本创作与分镜设计章节，这是整条链路的数据源头，若结构混乱，后续素材将难以衔接；接着深入人物三视图与场景图的生成技巧，掌握在不同平台间保持角色风格一致的方法；最后再进入 Vidu、海螺视频等高阶动态生成环节。资料配合练习时，应遵循「先模仿后创新」原则，跟着视频复刻一个完整短片，再尝试独立从 0 到 1 产出。

模块化技能与独立交付能力

学完本课程后，学习者能够独立完成一部分钟级 AI 漫剧的全流程交付。具体能力包括：能根据题材撰写符合短视频节奏的分镜剧本；能使用豆包或即梦生成稳定的人物三视图与背景素材；能利用 iMotion、Vidu 等工具将静态图片转化为具有运镜效果的动态视频；能整合音频、字幕完成最终成片输出。这种能力组合使得个人或小团队无需雇佣专业画师与动画师，即可低成本试错市场选题。

资料包中的视频片段是按工作流顺序编排的，建议不要跳级观看，因为前后章节存在工具依赖关系。例如，分镜设计章节提到的「景别」概念，会直接影响后续视频生成时的镜头提示词效果。练习时应注重提示词的迭代记录，每次生成失败都要分析是文本描述不清还是参数设置问题。通过将课程内容映射到自己的项目实践中，可以逐步建立起个人的 AI 漫剧生产 SOP，从而在后续创作中实现更高效率的规模化产出。