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前两天，我第一次完整实践了一遍AI短视频。

没有想做精品，也没有指望它获得多少播放量。我的目标很简单：先做出一条哪怕破破烂烂、但可以正式发布的作品。因为只有真的做出一个东西，我才会被迫经历完整流程，碰到真实问题，而不是一直站在外面看教程。

最后，我用一段和媳妇做红烧肉的生活记录，做成了一条大约20秒的猫咪剧情短视频，并发布到了视频号和抖音。

做之前，我以为AI短视频大概是这样的：把文案交给模型，它理解故事以后，自动补充人物、场景和动作，很快就能生成一条相对完整的视频。

真正做完以后，我才发现：视频根本不是在点击“生成视频”的时候才开始产生的。

20秒视频前面，藏着一条生产链

我的实际流程大概是：

项目设定 → 可拍剧本 → 分镜清单 → 人物与场景设定 → 资产图 → 静态分镜 → Seedance 2.0提示词 → 生成视频 → 剪辑发布。

原始素材只是一段生活记录。ChatGPT先把它整理成旁白脚本，我觉得旁白太完整，反而没有我喜欢的感觉，于是又改成两只猫只发出简单语气声，正式对白通过字幕表达。

接下来还要确定两只猫的形象、身材比例和表演特点，生成厨房场景、空间布局和关键道具，再为每个镜头制作静态分镜。

角色比例图、场景图、空间布局图和道具资产图

这些图不是为了好看，而是让模型知道：两只猫分别长什么样，谁高谁矮，厨房是什么结构，角色站在哪里，手里拿的东西究竟是什么。

静态分镜完成以后，我才把需要的角色、场景和镜头放进即梦画布，分成原始参考区、正式角色区、场景区、静态分镜区和当前任务包，再交给Seedance 2.0生成动态视频。

静态分镜图

即梦上的画布工作区

过去作为观众，我只会判断一条视频好不好看。开始生产以后，才会注意角色比例会不会变化、衣服是否连续、人物站位是否奇怪、空间关系能不能接上，以及一个镜头到底承担什么任务。

这就是实践带来的认知颗粒度。

一个“衣架”引发的返工

这次最具体的返工，来自一个很小的词。

故事里需要的是普通的黑色三角衣架，但我最开始写成了“晾衣杆”。模型非常诚实地生成了一根长杆。

问题是，在资产图生成以后，我没有认真检查；静态分镜完成以后，我还是没有认真检查。直到动态视频生成出来，我才发现这根杆子完全不对。

于是我只能回到前面的步骤，重新制作道具图，修改相关的三张分镜，再补拍对应的5—6秒镜头。

左侧是修改前，右侧是修改后

这件事让我意识到，AI当然可以不断提出方案、批量生图和继续执行，但它不知道我脑子里的“常识”是什么。我说晾衣杆，它就按照晾衣杆理解；我没有发现错误，它也不会主动停下来问我。

如果资产阶段的错误没有被拦住，它就会进入分镜；分镜没有被拦住，它又会进入视频。到最后，AI只是让错误动了起来。

所以合理的流程不应该是：

AI提案 → AI执行 → AI继续执行 → 最后人看结果。

而应该是：

AI提案 → 人判断 → AI执行 → 人验收。

剧本、资产、分镜和生成任务包，都应该有明确的人工检查点。

好视频不是在生成视频时才产生的

这条视频最终在Seedance 2.0里生成了4次：15秒主片生成两次，补拍镜头一次，结尾一次，共消耗574积分。

积分不是这次实践最重要的成本，但它让我明显感觉到：图片阶段的返工相对便宜，进入视频阶段以后，每一次错误都会变得更贵。

真正稳妥的方法，不是不断抽卡，希望模型偶然生成一条完美视频，而是在生成之前，尽量用成本更低的图片把人物、场景、道具和分镜确认清楚。

如果一组静态画面已经能够讲清楚故事，视频模型只需要让它动起来；如果静态分镜本身都不成立，模型能力再强，也只是把模糊放大。

所以我现在认为，一条好的AI视频，在点击“生成”之前，可能已经完成了一大半。

第一次实践留下的，不只是一条视频

从周五晚上开始，到周六傍晚发布，我是想到就做一会儿，中间也在处理其他事情。真正由我操作、判断和调整的时间，大约两个小时，更多时间是Codex批量生成人物、道具和分镜图，以及等待视频结果。

但这次实践留下的东西很多。

我已经知道一条剧情短视频需要经过哪些环节，知道怎样管理参考图和资产，第一次使用了即梦画布，也知道了字幕、对白和背景音乐不一定要交给视频模型，可以留到剪映中处理。

更重要的是，我从一个观看AI视频的人，变成了一个开始知道“它为什么是这样”的生产者。

我认为未来个体创作者，不能想着和别人拼团队、预算和生成次数。大家都做同样的题材和画风，最后很容易变成谁的积分更多，谁就能多抽几次。

个人真正能形成差异的，可能还是自己的生活、感受和表达。对我来说，或许是日常生活的小事，是普通人的一些安静时刻，是一段音乐、几幅画面，再加上一句自己真正想说的话。

第一次实践的意义，不是证明自己已经会了。

而是让一个原来模糊的世界，开始出现颗粒。

（全文完）