在开始之前先说明一件事：
这篇文章不是教程，也不是工具评测。我只是想把「用 AI 做情景动画短视频」这件事，
从一堆零散工具、营销话术和碎片经验中，
拆成一套我自己反复使用、且能跑通的工作流。如果后面有哪一步看起来不“高级”，
那多半是我刻意为之。
一、为什么我要把这件事“工程化”
在接触 AI 视频工具的过程中，我有过一个很强烈的感受：
问题从来不在“工具不够强”，而在“过程太不可控”。
大多数关于 AI 视频的内容，要么停留在：
- 展示效果
- 推荐工具
- 贩卖“很快就能做出大片”的预期
但真正落到实操时，会发现：
- 成功一次，不等于能稳定复现
- 换个主题、换个镜头，结果完全失控
- 很难判断失败是模型问题，还是流程问题
于是我开始换一个角度看这件事：
不追求最好效果，只追求成功率最高、最稳定的解法。
这也是本文存在的原因。
二、我所说的「情景动画短视频」是什么
为了避免理解偏差，先明确本文讨论的对象。
- 时长：30–60 秒
- 结构：多个 5–15 秒的镜头组合
- 内容形态：有情绪、有场景、有简单叙事
- 平台：抖音 / 西瓜 / B 站等
它不是电影动画，也不是复杂剧情片，而是：
用 AI 把“一个情绪场景”稳定地做出来。
三、先给结论：这是一套“成功率优先”的流程
在进入具体步骤之前，有一句话必须提前说明：
下面这套流程，并不是“效果最好”的方案，
而是我在多次尝试后，
认为成功率与可控性最平衡的一种解法。
如果你的目标是：
- 极致画面
- 长时序复杂动作
- 电影级叙事
那你很可能需要一条完全不同的路线。
四、完整工作流总览（先看全貌）
整套流程被我拆成 9 个步骤：
- 明确主题与情绪（一句话）
- 使用 AI 智能体生成分镜草案
- 为每个镜头生成 Prompt
- 文生图 / 图生图，产出关键画面
- 补充镜头语言与动作提示
- 图 → 短动画（5–15 秒）
- 剪辑与拼接
- 配乐与字幕
- 发布与验证
下面逐步拆解。
五、分镜：比 Prompt 更早出现的东西
很多人一上来就写 Prompt，我也犯过同样的错误。
但后来发现：
Prompt 解决的是“画面质量”，
分镜解决的是“任务是否清晰”。
在 AI 语境下，分镜并不复杂，它只回答五个问题：
- 画面里有什么
- 它在做什么
- 镜头距离（近 / 中 / 远）
- 镜头是否运动
- 情绪与光影
这一步的目的只有一个：
把一个模糊想法，拆成模型能理解的多个子任务。
六、Prompt 的真实作用边界
我现在对 Prompt 的定位非常明确：
它是约束器，而不是创造器。
一个实用的 Prompt 模板通常包含：
- 角色 / 场景描述
- 镜头类型（close-up / medium / wide）
- 镜头运动（static / dolly / pan）
- 光影与色调
- 情绪关键词
- cinematic / high detail 等质量修饰
写得再漂亮，也救不了错误的分镜。
七、镜头长度：被严重低估的成功率因素
这是我反复验证后得出的一个结论：
单个镜头越长，失败概率越高。
实践中我几乎固定遵循两条规则：
- 单镜头不超过 15 秒
- 能 8 秒解决的，不做 12 秒
这不是审美问题，而是工程问题。
八、从图到动画：把预期放对
这里必须说一句现实的话：
- AI 视频 ≠ 动画制作
- 它更像是“会动的情绪画面”
因此我会刻意选择：
- 慢动作
- 小幅运动
- 情绪优先于动作复杂度
接受边界，反而更容易做出完整作品。
九、剪辑与配乐：决定“像不像作品”
即使前面的画面只是“合格”，只要：
- 剪辑节奏稳定
- 音乐踩点准确
- 字幕不过度抢画面
整体完成度都会明显上一个台阶。
十、这是一个系列的起点
这篇文章只是一个起点。
接下来我会围绕这套流程，持续拆解一些更具体的问题，例如：
- 分镜为什么比 Prompt 更重要
- 镜头长度如何影响生成成功率
- 同一角色一致性是如何被破坏的
- 哪些步骤值得死磕，哪些应该尽早放弃
这些内容不会一次性给答案，
而是来自我后续每一条视频的实际复盘。
十一、方法论边界说明
最后必须说明一点：
这套流程并不是通用解法。
它更适合：
- 希望降低试错成本的个人创作者
- 不追求极致效果，但追求稳定输出的人
如果你的目标是电影级 AI 动画，
那你可能需要一条完全不同的路径。
十二、总结一句话
AI 不会替你做内容判断，
但它已经足够把“想法”稳定地变成“作品”。
而我接下来要做的，就是持续记录这件事。
