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从构思到成片:AI助手如何30分钟完成20集短剧的完整制作

从构思到成片:AI助手如何30分钟完成20集短剧的完整制作

导语:你是否想过,一部20集、每集1分钟的短剧剧本,需要多长时间才能完成?过去可能需要数周的时间,但今天,在AI的加持下,整个过程只需要30分钟!让我带你揭秘这场"AI+人类协作"的内容创作革命。


一、项目背景

最近,我接到了一个小项目——为永泰嵩口古镇制作一部20集文化宣传短剧。嵩口古镇位于福建永泰县,是一座拥有千年历史的闽中古镇,以保存完好的明清古建筑群、独特的鹤形路风水格局和深厚的文化底蕴而闻名。

这是之前用相同工作流“智”作的AI游玩古镇的vlog

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项目需求

  • ✅ 20集短剧,每集1分钟
  • ✅ 每集包含完整的人物对话
  • ✅ 富有创意,不千篇一律
  • ✅ 输出MiniMax H3能理解的镜头语言
  • ✅ 所有数据需要结构化存储和管理

传统制作流程(参考)

阶段
传统耗时
问题
剧本创作
3-5天
需要反复修改
角色设计
2-3天
需要专业画师
分镜设计
3-4天
需要影视经验
数据管理
全程
容易混乱

二、技术方案:AI + DeepSeek Harness

这次我选择了GLM 5V-Turbo作为核心AI助手,配合DeepSeek Harness框架进行任务编排。这个组合的神奇之处在于:

1. GLM 5V-Turbo的核心能力

  • 🧠 强大的自然语言理解:能快速理解复杂的项目需求
  • 📝 结构化思维:擅长将任务分解为可执行的步骤
  • 🎨 创意生成:能产出富有创意的剧本和镜头语言
  • 🔗 系统集成:能与飞书、RunningHub等平台深度集成

2. DeepSeek Harness的独特优势

  • 🎯 任务并行:可以同时执行多个子任务
  • 🔄 状态追踪:实时跟踪每个任务的进度
  • 📊 数据管理:自动将结果写入飞书多维表格
  • ⚡ 智能决策:根据任务复杂度自动调整策略

3. 整体架构图

┌─────────────────────────────────────────────┐│           用户输入需求                      ││     "制作20集嵩口古镇短剧"                 │└──────────────────┬──────────────────────────┘                   ▼┌─────────────────────────────────────────────┐│        DeepSeek Harness 编排层              ││  ├─ 任务分解(4个并行子任务)               ││  ├─ 进度追踪                                ││  └─ 结果汇总                                │└──────────────────┬──────────────────────────┘                   ▼┌─────────────────────────────────────────────┐│         GLM 5V-Turbo 智能体                 ││  ├─ 角色设计 Agent                          ││  ├─ 剧情规划 Agent                          ││  ├─ 镜头设计 Agent                          ││  └─ 数据同步 Agent                          │└──────────────────┬──────────────────────────┘                   ▼┌─────────────────────────────────────────────┐│            外部API集成                      ││  ├─ 飞书多维表格(数据存储)                ││  ├─ RunningHub API(图片生成)              ││  └─ MiniMax API(视频生成)                 │└─────────────────────────────────────────────┘

三、执行过程详解

阶段一:需求分析与任务分解(3分钟)

GLM 5V-Turbo首先对需求进行了深入分析:

# 需求分析结果project_analysis = {    "total_episodes": 20,    "duration_per_episode""60秒",    "style""文化宣传短剧",    "target_platform""MiniMax H3",    "data_structure": {        "characters""5个主要角色",        "scenes""8个核心场景",        "episodes""20集完整剧情",        "shots""每集4-6个专业镜头"    }}

基于此,AI将任务分解为4个并行子任务:

  1. 人物角色表
    创建5个角色的详细设定
  2. 场景设计表
    设计8个核心场景
  3. 剧情规划表
    编写20集的完整剧本
  4. 极简版本表
    生成MiniMax镜头语言

阶段二:并行执行(15分钟)

子任务1:人物角色设计

AI为短剧设计了5个性格鲜明的人物:

角色
定位
年龄
核心特征
作用
林小溪
主角
24岁
返乡青年,热爱家乡
故事主线贯穿者
陈阿公
配角
72岁
智慧长者,历史讲述者
文化传承象征
张导演
配角
35岁
纪录片导演
外来视角,喜剧元素
神秘旅人
NPC
28岁
哲学思考者
引发深度对话
小糯米
配角
8岁
天真孩童
童真视角,气氛调节

每个角色都包含:

  • ✅ 外貌描述(用于AI生成图像)
  • ✅ 性格特点
  • ✅ 服装风格
  • ✅ 音频设计提示词(用于配音生成)
  • ✅ 角色提示词(用于保持一致性)

子任务2:场景设计

AI分析了嵩口古镇的核心景点,设计了8个场景:

  1. 嵩口古镇全景
     - 航拍视角,展示古镇全貌
  2. 明清古民居群
     - 传统建筑内部细节
  3. 用坦厝天井
     - "四水归堂"设计
  4. 龙口祖厝门口
     - 家族历史入口
  5. 鹤形路俯瞰
     - 风水格局展示
  6. 宁远庄城墙
     - 防御性建筑
  7. 万安堡庭院
     - “民间故宫”
  8. 古巷道深处
     - 时光隧道感

子任务3:剧情规划

这是最有创意的部分。AI没有简单地拍风景,而是设计了一个完整的人物成长故事

# 20集剧情主线(节选)episodes = [    {        "episode"1,        "title""初见嵩口",        "theme""返乡发现家乡美",        "emotion""温情",        "conflict""现代思维与传统观念的初次碰撞",        "dialogue_highlight""阿公:'根不是找到的,是等你回来后才发现一直在那里的'"    },    {        "episode"3,        "title""鹤形之谜",        "theme""科学与传说的碰撞",        "emotion""悬疑",        "conflict""理性与信仰的对立统一",        "key_scene""神秘旅人揭示鹤形路既是风水又是排水系统"    },    # ... 共20集,每集60秒]

每集都包含:

  • 📝 详细的场景描述
  • 💬 真实的人物对话
  • 🎭 情感冲突设计
  • 🎵 音效和配乐建议

子任务4:镜头语言设计

AI输出了完全符合MiniMax H3规范的镜头脚本

{  "镜头1": {    "景别": "远景",    "运镜": "推镜",    "画面": "清晨薄雾中的嵩口古镇全景...",    "时长": "12s",    "音效": "悠扬笛声、环境底噪"  },  "镜头2": {    "景别": "中景",     "运镜": "跟拍",    "画面": "林小溪拖着行李箱走出村口...",    "时长": "10s",    "对白": "小溪:'好久不见,阿公'"  }}

每集包含4-6个专业镜头,总计100+镜头脚本。

阶段三:数据同步(5分钟)

所有数据自动同步到飞书多维表格

表名
记录数
说明
人物角色表
5条
完整的角色设定
场景设计表
8条
核心场景定义
剧情规划表
20条
完整剧本
极简版本表
20条
MiniMax镜头脚本
作品列表
5条
素材管理

特点

  • ✅ 表之间通过关联字段连接
  • ✅ 支持后续迭代修改
  • ✅ 便于团队协作
  • ✅ 版本管理清晰

阶段四:视觉生成(7分钟)

使用RunningHub KREA-2-EDIT API生成写实风格的三视图定妆照:

# 调用KREA-2-EDIT APIimport requestsdef generate_character_views(character_info, reference_image):    """    使用KREA-2-EDIT生成角色三视图    """    response = requests.post(        'https://www.runninghub.cn/openapi/v2/run/ai-app/2088926295186034689',        headers={            'Content-Type''application/json',            'Authorization': f'Bearer {API_KEY}'        },        json={            'nodeInfoList': [                {                    'nodeId''160',                    'fieldName''text',                    'fieldValue''Professional three-view character design sheet,                                   front view, side view, back view,                                   based on reference photo,                                   photorealistic, 8K ultra HD'                },                {                    'nodeId''104',                    'fieldName''image',                    'fieldValue': reference_image_token                }            ],            'instanceType''default'        }    )    return response.json()

生成的三视图将用于:

  • 🎬 保证视频生成时的角色一致性
  • 📸 制作宣传物料
  • 🎨 分镜脚本配图

四、最终成果展示

📊 数据统计

指标
数量
说明
总时长
20分钟
20集×1分钟
角色数
5个
主角+配角+NPC
场景数
8个
核心场景
镜头数
100+
专业分镜
对话数
200+
人物台词
数据表
5个
完整管理
执行时间
30分钟
包含生成时间

🎯 核心亮点

1. 富有创意的叙事结构

  • 不是千篇一律的风景宣传片
  • 通过人物成长线索串联20集
  • 融入悬疑、搞笑、感人等多重情感节奏

2. 真实的人物对话

  • 每集都有详细的剧本对白
  • 方言特色(福州话元素)
  • 代际对话(老人vs青年vs孩童)

3. 专业级镜头语言

  • 完全符合MiniMax H3规范
  • 包含完整的分镜脚本
  • 音效、配乐、对白一体化设计

4. 深度的文化挖掘

  • 不仅展示"是什么",更解读"为什么"
  • 建筑智慧(四水归堂、鹤形路风水)
  • 家族传承、工匠精神、乡愁情怀

五、技术总结

成功的关键因素

  1. AI的并行处理能力

    • 4个子任务同时执行
    • 节省70%以上的等待时间
  2. 结构化的数据管理

    • 飞书多维表格完美适配
    • 所有数据可随时查询修改
  3. API的深度集成

    • RunningHub图片生成
    • MiniMax视频生成接口
    • 飞书云盘文件管理
  4. 清晰的提示词工程

    • 角色提示词保证一致性
    • 镜头语言格式标准化
    • 情感基调明确化

遇到的问题与解决

问题1:API并发限制

  • 现象
    同时提交多个任务时失败
  • 解决
    添加等待机制,串行处理关键任务
  • 代码
    sleep(10) 在每次API调用后

问题2:JSON格式错误

  • 现象
    批量创建记录时字段验证失败
  • 解决
    使用dry-run模式调试,确认字段类型
  • 技巧
    单选字段必须使用数组格式如 ["文生图"]

问题3:图片下载链接

  • 现象
    飞书云盘URL无法直接访问
  • 解决
    使用File Token作为API输入参数
  • 最佳实践
    优先使用Token而非URL

六、福利时间 🎁

为了感谢大家的支持,我给大家争取到了一个超级福利

GLM Coding Plan 体验卡

我在使用GLM Coding Plan的过程中,发现数小时内就能完成过去需要数周的开发工作!为了让更多小伙伴体验AI编程的魅力,我为大家申请了7天AI Coding体验卡

使用体验卡记得在deepseek harness里面选择zai-coding-cn,输入key即可。

使用体验卡完成以上的agent工作,只用了45%。

👉 免费领取体验卡

https://bigmodel.cn/activity/trial-card/GTFWJSBNFY

体验卡福利

  • ✅ 7天完整使用权限
  • ✅ 包含GLM 5V-Turbo等模型
  • ✅ 无限次API调用
  • ✅ 专属技术支持群

七、工作流推荐(短剧必备)🔥

这次项目中,我使用了以下几个经过验证的工作流,强烈推荐给大家:

Python代码示例(收藏备用)

#!/usr/bin/env python3"""短剧制作工作流配置基于DeepSeek Harness + GLM 5V-Turbo + RunningHub"""import requestsimport jsonimport timeclass DramaProductionWorkflow:    """    短剧制作工作流类    包含:文生图、图生图、视频生成、声音设计    """    def __init__(self, api_key):        self.api_key = api_key        self.base_url = "https://www.runninghub.cn/openapi/v2"        # 工作流配置(基于实战验证)        self.workflows = {            "文生图_Zimage": {                "app_id""2088920592350277634",                "name""Z-image text-to-image",                "description""完美支持中文+超自然风格",                "url""https://www.runninghub.cn/post/2088917231601278978/?inviteCode=oga1ahgc"            },            "图生图_KREA_EDIT": {                "app_id""2088926295186034689",                "name""KREA-2-EDIT One-image-V2",                "description""人物一致性超高,短剧必备",                "url""https://www.runninghub.cn/post/2088923554007048194/?inviteCode=oga1ahgc"            },            "视频生成_MiniMax": {                "app_id""2088836712364601345",                "name""MiniMax H3稳定加速版",                "description""全能参考4步加速版本",                "url""https://www.runninghub.cn/post/2088836712364601345/?inviteCode=oga1ahgc"            },            "声音设计": {                "app_id""2090434415913689090",                "name""多角色声音一致性",                "description""短剧必备,保证角色声音统一",                "url""https://www.runninghub.cn/post/2090434415913689090/?inviteCode=oga1ahgc"            }        }    def generate_text_to_image(self, prompt):        """        文生图:使用Z-image生成概念图        """        response = requests.post(            f"{self.base_url}/run/ai-app/{self.workflows['文生图_Zimage']['app_id']}",            headers={"Authorization"f"Bearer {self.api_key}"},            json={                "nodeInfoList": [                    {"nodeId""17""fieldName""prompt""fieldValue": prompt}                ],                "instanceType""default"            }        )        return response.json()    def generate_image_to_image(self, prompt, image_token):        """        图生图:使用KREA-2-EDIT保持人物一致性        """        response = requests.post(            f"{self.base_url}/run/ai-app/{self.workflows['图生图_KREA_EDIT']['app_id']}",            headers={"Authorization"f"Bearer {self.api_key}"},            json={                "nodeInfoList": [                    {"nodeId""160""fieldName""text""fieldValue": prompt},                    {"nodeId""104""fieldName""image""fieldValue": image_token}                ],                "instanceType""default"            }        )        return response.json()    def generate_video(self, prompt, reference_images=None):        """        视频生成:使用MiniMax H3        """        node_list = [{"nodeId""138""fieldName""value""fieldValue": prompt}]        if reference_images:            node_list.append({                "nodeId""137",                "fieldName""image",                "fieldValue": reference_images[0]            })        response = requests.post(            f"{self.base_url}/run/ai-app/{self.workflows['视频生成_MiniMax']['app_id']}",            headers={"Authorization"f"Bearer {self.api_key}"},            json={                "nodeInfoList": node_list,                "instanceType""plus"  # 视频生成建议使用48G显存            }        )        return response.json()    def design_voice(self, character_name, voice_style):        """        声音设计:生成角色配音        """        response = requests.post(            f"{self.base_url}/run/ai-app/{self.workflows['声音设计']['app_id']}",            headers={"Authorization"f"Bearer {self.api_key}"},            json={                "nodeInfoList": [                    {"nodeId""文本输入""fieldName""text""fieldValue": character_name},                    {"nodeId""风格选择""fieldName""style""fieldValue": voice_style}                ],                "instanceType""default"            }        )        return response.json()# 使用示例if __name__ == "__main__":    workflow = DramaProductionWorkflow(api_key="YOUR_API_KEY")    # 1. 生成角色概念图    result = workflow.generate_text_to_image(        "24岁中国女孩,马尾辫,浅蓝汉服,温暖笑容,写实风格"    )    print("✅ 角色图生成成功:", result.get('taskId'))    # 2. 生成三视图(使用参考图保持一致性)    result = workflow.generate_image_to_image(        "Professional three-view character design sheet",        "参考图Token"    )    print("✅ 三视图生成成功:", result.get('taskId'))    # 3. 生成视频片段    result = workflow.generate_video(        "林小溪走在嵩口古镇青石板路上,清晨阳光",        ["参考图Token"]    )    print("✅ 视频生成成功:", result.get('taskId'))    # 4. 设计角色声音    result = workflow.design_voice("林小溪""温柔活泼")    print("✅ 声音设计成功:", result.get('taskId'))

八、结语

这次项目的启示

  1. AI不是替代人类,而是放大人类的能力

    • AI负责:数据整理、格式转换、批量处理
    • 人类负责:创意决策、审美判断、情感把控
  2. 好的提示词是成功的一半

    • 清晰的描述 = 高质量的输出
    • 结构化的思维 = 可维护的系统
  3. 工具链的整合至关重要

    • 飞书多维表格:数据管理
    • RunningHub:AI模型调用
    • DeepSeek Harness:任务编排
    • 三者结合 = 强大生产力

未来展望

这次尝试只是一个开始。随着AI技术的不断进化,我们可以期待:

  • 🎬 自动化剧本生成:输入主题,自动生成完整剧本
  • 🎨 智能角色设计:AI根据故事自动设计角色形象
  • 🎵 自动配乐:根据剧情自动生成音乐
  • 🎭 智能剪辑:AI自动剪辑成片

AI正在重新定义内容创作的方式,而我们都将成为这场革命的参与者和见证者。


附录:完整的项目文件清单

/Users/damiao/Downloads/agent/├── 📄 songkou_characters_tasks.md          # 任务跟踪文档├── 📄 人物定妆照同步操作指南.md            # 操作指南├── 📄 永泰嵩口古镇短剧制作全流程_AI助手实战.md  # 本文档├── 📁 images/│   └── songkou_characters/                # 角色三视图存储│       ├── lin_xiaoxi_three_view.png│       ├── chen_agong_three_view.png│       ├── zhang_director_three_view.png│       ├── mystery_traveler_three_view.png│       └── xiaomi_three_view.png├── 📁 data/│   └── feishu_base_backup.json            # 飞书数据备份└── 📁 scripts/    ├── sync_characters_to_feishu.sh       # 同步脚本    └── generate_all_shots.py              # 批量生成脚本

感谢阅读! 如果你对这个项目感兴趣,或者有任何问题,欢迎在评论区交流讨论!👇

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标签:#AI创作 #短剧制作 #GLM #DeepSeek #RunningHub #飞书多维表格 #效率工具