小说转漫画 Skill 项目地址：github.com/aiskyhub/no…
感兴趣的朋友也可以把这个 Skill 丢给 ChatGPT 之类的工具评鉴一下，先看看它到底有没有用，再决定要不要折腾。
建议使用codex的luna模型，这个skills采用的是多角色子代理的模式运行，对token消耗较大，因为都是忠于小说剧情范本进行创作，luna和sol模型，用起来感觉区别并不大。
副业搞起来
AI 模型看多了，越看越慌，最后去查电子厂招工的年龄要求。
结果发现，不少招聘信息把年龄卡在了 35 岁以下。
天塌了。。。
玛德，照 AI 这个更新速度，真怕哪天自己还没反应过来，就得考虑进厂了。
结果一查，厂子还未必收，哎。。。
现在的新模型，真的是一个接一个。刚把一个工具研究明白，新的又出来了。刚觉得自己好歹学会点东西，转头一看模型更新，怎么连这活儿它也会干了？？？
谁不慌啊。
天天有人说要【拥抱变化】，道理我都懂。可问题是，这变化是不是也太快了点。
反正就是很烦。
但我一边被 AI 搞得焦虑，一边又忍不住对它产生好奇。
尤其是看到 AI 能画图、能生成视频的时候。
我平时就喜欢看小说。看到特别喜欢的人物，总会忍不住想，这人要是真有一张脸，到底长什么样？看到精彩的剧情，也会想，这段要是变成漫画，甚至真的动起来，会是什么感觉？
以前想想也就算了。毕竟我又不会画画，更别提做视频。
可现在不一样了。
AI 已经能帮人做这些事了，那我为什么不能自己试一试？
别的不说，光是想到喜欢的小说人物有机会从文字里走出来，我就觉得。
太踏马让人激动了。
漫剧现状和成本
最近漫剧这块挺热闹的。
小说负责故事，AI 负责画面和视频，刷到那些效果不错的展示，真的很容易让人产生一种错觉。
好像我也能搞一部出来？
然后稍微研究了一下，好家伙，事儿还真不少。
就拿 Seedance 来说，效果确实挺吸引人。但对个人创作者而言，比生成一次更让人头疼的，是反复修改。具体费用还得看模型版本、分辨率和输入条件，感兴趣的可以直接看官方计费说明。
你想想，一个镜头生成出来，人物长相不太对，得改。动作跟剧情对不上，得改。好不容易生成一段，单独看挺不错，跟前后两个镜头一接，发现又不连贯。
继续改。
最难受的还不是它生成失败，而是明明成功生成了，你却发现根本用不上。
钱已经花出去了。
我只是想让自己喜欢的剧情动起来而已，怎么还没开始剪片子，就先进入了反复烧钱的环节。。。
当然，也不是没有其他路线。
比如 MiniMax H3 开放基模权重之后，社区也有了量化版本。量化能降低一部分模型资源占用，对于本来就有合适硬件的人来说，本地尝试至少多了一个选择。这里也附上 H3 官方项目。
不过，本地部署也不是免费的午餐。
显卡和显存够不够，实际生成速度怎么样，工作流能不能跑顺，这些都得看具体配置。要是等了半天，出来发现还得重做，那种感觉也挺折磨人的。
显卡有成本，电费有成本，自己折腾的时间更是成本。
研究到这儿我就在想，能不能别一上来就做视频？
先把那些最容易返工的东西解决掉，是不是更划算一点？
优化漫剧成本思路
其实，费用还只是其中一个问题。
小说改成视频，难的也不只是让画面动起来。
原著里一大段心理活动，到了画面里该怎么表现？人物突然生气，前面有没有铺垫？小说对白原封不动地搬过去，会不会满屏都是字？
这些东西要是没想明白，就算最后生成的视频再漂亮，观众可能照样看不懂剧情。
那不就白忙活了吗。
所以我想了个办法，先别急着把整段故事做成视频。
先挑出一部分完整剧情，做成漫画。
把人物、对白和事件一格格摆到画面里，按阅读顺序从头看到尾。哪段情绪转得太突然，哪段解释太啰嗦，哪个镜头少了必要的交代，都能提前发现。
还有人设。
人物的脸、衣服、表情、画风，这些最好先定下来。看着不对就接着改，但不能因为改画面，顺手把原著没发生的事也编进去。原著的事件和因果得保留，主要调整的是分镜和呈现方式。
等到漫画真的做出来，而且自己愿意从头到尾看完，再挑关键镜头去尝试视频化。
这时候，至少人物长什么样、故事按什么顺序讲、每个关键场景要表达什么，已经有了一套能参考的东西。
当然，这并不代表漫画做好，视频就自动完成了。
动作、声音、镜头衔接和后期剪辑，还是得单独折腾。漫画也不能解决所有视频生成问题。
但它能先帮我把一部分本来要花钱生成视频才能发现的问题，尽量挪到更容易检查、修改的阶段。
最重要的是，就算暂时做不成漫剧，我也能先得到一本自己愿意看的漫画。
怎么想都比对着一堆生成失败的片段发愁强。
于是，就有了这个小说转漫画 Skill。
总结
说实话，以前一想到自己要做一本漫画，我基本就是想想。
不会画画，不懂分镜，也不知道从哪儿开始。喜欢的故事再多，好像也只能一直停在脑子里。
现在有了 Codex 帮忙组织制作，再配合 ChatGPT 的生图能力，至少可以认真去试这件事了。
先把文字变成分镜，再把分镜慢慢变成画面。一页页看，一点点改。等到漫画真的满意了，再去研究怎么让关键镜头动起来。
当然，这个过程肯定没有听起来那么轻松。模型会出错，人物会画崩，故事也可能得反复调整。我自己也不敢保证，这条路最后一定能省下多少钱，更不敢说它一定能变成什么赚钱的副业。
但想想开头那个查电子厂招聘的自己，又觉得这件事挺有意思的。
AI 更新得越快，越容易让人觉得，自己刚学到的东西马上就没用了。
可我们这些普通人，也不可能不工作、不生活，天天守着模型发布会，把每一次更新都研究明白。
大多数时候，只能忙完手里的事，抽点时间，去试一件自己真正感兴趣的东西。中间遇到问题，做得不够好，甚至折腾半天没成，都很正常。
我也会焦虑，也怕白忙活。
但至少这一次，我不是单纯为了追上 AI 的更新速度去学一个新工具。
我是因为真的喜欢那些小说，真的想看看，脑子里的那些人物、那些剧情，有没有机会变成看得见的画面。
至于副业到底能不能搞起来，先不吹这个牛。
先把自己喜欢的故事，认认真真画出来。
光是想到这一点，就已经挺让人激动了。
要是你也有一本特别喜欢的小说，应该懂这种感觉。
