随着短视频和短剧内容的快速增长，小说 IP 自动改编成短剧视频成为内容平台和创作者关注的热点。本文从技术角度出发，介绍一套可落地的 AI 流水线方案，实现从小说文本到短剧视频的自动化生成。
一、系统整体架构
整个系统可以抽象为一条内容生产流水线：
小说文本 → 长文本理解与结构化 → 剧本生成 → 分镜脚本生成 → 角色配音（TTS） → 短剧视频生成
核心思想：每一阶段都输出结构化中间结果，保证系统可控、可调试、可复用。
二、小说理解：长文本结构化
1. 为什么需要结构化
直接让大模型将小说改编成剧本，往往会遇到：
- 剧情遗漏或跑偏
- 节奏不可控
- 批量化困难
解决方案是：先理解小说，再生成剧本。
2. 结构化目标
AI 需要抽取：
- 人物信息（性格、身份）
- 人物关系
- 核心冲突
- 关键事件
- 场景信息（时间 / 地点）
3. 示例结构化数据
{
"characters": [
{ "name": "男主", "personality": "冷静理智" },
{ "name": "女主", "personality": "直率善良" }
],
"core_conflict": "误会引发的情感冲突",
"key_events": ["初遇", "冲突升级", "情感反转"]
}
目标是将文学文本转化为可控的剧情数据，为剧本生成提供基础。
三、剧本生成：面向短剧的改编
1. 短剧剧本特点
单集时长：30–90 秒
场景数量：1–3 个
前 3 秒必须有强钩子
台词口语化、节奏紧凑
2. 剧本示例
【咖啡馆 / 日】
女主（不耐烦）：你走路不看路吗？
男主（冷静）：是你撞上来的。
剧本阶段的指标是冲突密度、节奏和可拍性，而非文学性。
四、分镜脚本：从文字到画面
分镜脚本是连接剧本和视频生成的关键中间层。
1. 分镜作用
将剧情拆解为可执行画面
控制短剧节奏
为后续视频生成提供明确指令
2. 分镜示例
[
{
"shot": 1,
"type": "近景",
"description": "男主低头看手机",
"duration": 3
},
{
"shot": 2,
"type": "中景",
"description": "女主迎面撞上男主",
"duration": 2
}
]
五、角色配音与声音管理
短剧的沉浸感很大程度依赖声音系统。
1. 原则
每个角色绑定固定音色跨剧集保持一致
2. 常用 TTS 工具
ElevenLabs
Azure TTS
科大讯飞 TTS
在工程上，将角色与音色绑定是一种长期可复用的资产。
六、短剧视频生成方案
路线 A：模板化生成（推荐）
流程：
AI 输出分镜描述
素材库匹配画面
FFmpeg 自动剪辑
自动字幕与配音合成
优势：
稳定、可控
成本低
易于规模化
适合商业化生产与内容矩阵模式。
路线 B：文本 → 视频生成（探索）
流程：
分镜描述 → 单镜头视频生成
使用 Runway、Pika、通义万相等 AI 模型
限制：
成本高
角色一致性难保证
可控性不足
更适合实验或小规模测试。
七、是否需要自研大模型？
不建议一开始自研训练。
推荐做法：
使用成熟大模型（GPT / Claude / 通义）
深度 Prompt 工程 + 工作流编排
积累改编数据
再做 LoRA 或微调
核心技术壁垒在于剧情结构和流程控制，而非模型本身。
八、MVP 实现建议
1. 核心功能
上传小说章节，自动生成：
剧本
分镜脚本
配音
短剧视频
2. 技术栈
后端：Python / Node.js
AI 编排：LangChain / LlamaIndex
视频处理：FFmpeg
前端：Vue 3
存储：OSS / S3
九、总结
小说自动改编短剧的成功，不在于单一大模型，而在于：
流程设计是否可控
数据结构是否规范
节奏与剧情经验是否积累
这套方案可作为AI 内容生产系统的技术蓝本，实现小说到短剧的视频化自动化。
