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数据库万字复盘｜社区首部AI贺岁片：全流程实操手册
适用人群:
有一定AI视频工具基础，想系统做AI影视项目的创作者。
本手册基于贺岁片《老马的AI囧途》项目经验整理，覆盖从选题到宣发的完整链路。
核心内容：
1.全部工作流程
2.每个环节的核心问题、解决方式、实战避雷
3.每个环节使用到的相关工具
4.系统表单与工作模块
5.相关提示词
6.心得体会与技巧
为什么我们要做这样一个视频呢？
一切从一个新闻开始。
鲤鱼老师在群里丢了一个链接：杭州一名50多岁的保安，状告AI。这本身是个有点灰暗的社会新闻，但他问了一句："能不能做成贺岁片？"
贺岁片？
团队第一反应是：这怎么贺？一个中年男人告AI，听着像悲剧开场。
但鲤鱼老师给出了三个解题思路：
- 不回避——AI确实有问题，直面它
- 积极引导——帮助观众建立正确的AI认知
- 赋能场景——展示AI如何真正帮助普通人
于是故事变了：老马因AI陷入困境 → AI帮他化解危机 → 他与AI和解 → 在众人帮助下与儿子团圆。
一个灰暗的新闻，被转译成了温情的故事。
这也揭示了AI时代编剧的核心能力——不是让AI替你写，而是让AI给你选项，你来做那个最终拍板的人。
第一步：制片准备一一建立"数字工厂"的骨架
核心工具：飞书
制片工作要点：
线上共创项目的难题，是任何人都躲不开的：
遇到的问题
- 1.团队成员多，信息传递链路太长；
- 2.时间不同——有人能全职投入，有人只能抽空；
- 3.异地协作——全是线上，没见过面；
- 4.水平参差——有行业老炮，也有刚入门的小白；
- 5.意愿不一——有人想深度参与，有人只想轻度尝试；
- 6.素不相识——第一次合作，默契度为零；
- 7.进度紧迫——1月中旬构思，2月初启动，离春节没几天了。
制片人Luobo是互联网产品出身，看到这种情况，第一反应是：得有个框架。
AI影视协作的框架如何建立，求助于大模型，并没有很好的答复。
AI的回复，是基于传统影视团队中的惯例，并不贴合AI影视制作团队的模式。
AI视频团队的协作框架
于是，Luobo从项目管理的角度出发，发现我们最终都要产出对应的关键资产，而所有资产的形成，需要通过工作流转，所以只要构建出一个「角色👉流程👉资产」的整体框架。
最终在飞书上搭了一套「角色/流程/资产」管理系统，包含人员管理、剧本管理、资产管理（导演组/制作组/剪辑组）、宣发管理。
经过这次的实战迭代，这份表单完全可以平移到其他AI影视项目中。
解决的方式
🔗 贺岁片汇总表单：https://my.feishu.cn/base/JGowbD2LFanuFcsiqgScZU8bnAe
🔗 拿走就用 👉AI视频协作模板（密码：waytoagi2026）：
https://my.feishu.cn/base/DGXobveQia6xkas8I51c6VVansb
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实战避雷：
但这只是工具。真正难的是把30个人的信息、认知、目标、进度、问题、状态，全部对齐。
团队开了15-16场会，每场3-4小时，光是开会就花了50多个小时。
Luobo说，制片的工作更像是翻译——把导演的语言翻译成制作能听懂的话，把制作的问题翻译成导演能理解的逻辑。
团队用的AI平台需要积分。TapNow 最初始给了10万积分，制作组平分后每人约4000。但预告片做完，积分就不够用了，后续又补充了 10万积分。
后来大鹏老师和周周老师帮忙争取了Vidu 平台的资源，每人1万 …… 有很多人Vidu的1万积分跑到不足1000。
这让Luobo意识到：成本意识，从项目第一天就要有。
算力是成本，人的精力、时间、注意力也是成本。商业片的公式是【收入-成本>0】，但仅仅>0远远不够。
这次志愿者项目，没考虑成本。但如果做商业片，成本会是一双无形的手，紧紧卡住你的脖子。
第二步：选题与剧本 一一 把一个新闻变成一个故事
核心工具：ChatGPT、Gemini、Deepseek
遇到的问题
姚军是编剧组组长，影视全能选手。
当被问到"用AI写剧本了吗"，他说："用了，但人工调得比较大。"
这句话背后是很多创作者的共同体验—— AI不是来替你写的，它是来给你出选择题的。
编剧工作要点：
解决的方式
以前写剧本，你要自己从零构思；现在AI给你5个版本，你选最靠谱的，再改。姚军说，最精妙的细节还得自己编，比如两夫妻吵架那场戏，AI给不出，是他自己磨出来的。
实战避坑：
本次剧本来源于真实新闻，故事的基线是定好的。但是细节的打磨，绝对不能依赖AI。
举个例子，这次最大的剧情卡点是：AI到底怎么帮主角老马，完成思维转变？
剧情之初，老马是要状告AI的，但最后理解了AI的用处，并且在AI的推进下，完成了与家人的和解。
关键事件如何设置？各角色的反应，是否符合现实？人物弧光的是否足够合理？
这些具有“人味”的剧情，才是一个剧本最重要的高光点。
而这部分，AI是不能提供的。姚军老师通过不断地诱导AI，最后才拿到一个可用的方案。
所以编剧环节的核心心法：让AI给你选项，你来做最终判断。
🔗《老马的AI囧途》剧本：https://my.feishu.cn/docx/X2S3dUD2CoUdB6xtINfc0sFNnPb
第三步: 分镜设计一一把剧本拆解为镜头语言
核心工具：TapNow，Lovart，即梦
提示词框架： 景别+镜头角度+画面描述（动作/细节/表情）+以下风格提示词
风格与技术参数：
• 摄影风格与氛围： 电影纪实摄影风格，抓拍瞬间，真实自然不摆拍。捕捉日常生活瞬间。
• 色调：冷色调，低饱和度，图片色调参考“参考图”。
• 光线：柔和的漫射光，无直射阳光，平光照明，对比度适中。
• 拍摄参数： 使用专业相机拍摄，“35mm或50mm镜头”，“光圈f/2.8-f/4”以获得浅景深效果（Bokeh），使人物与背景分离。自然光照明，真实的肤色。
• 画质：极高清晰度，带有微妙的电影胶片颗粒感，ARRIAlexa 摄影机风格
遇到的问题
Philos是总导演，广告制作公司创始人。
他复盘下来就一个字：难。
团队选的是公路片，场景几乎全程限定在一列绿皮火车车厢里。狭小空间、流动人群、多线叙事——直接把难度拉满。
更麻烦的是，团队大多是训练营学员，大部分之前做漫剧居多，都相对比较少真人短剧经验，一下子要处理180多个分镜的人物一致性，对每个人都是新挑战。
Philos说，拆解分镜就像"把一块大石头敲碎，再重新拼成一幅马赛克画"。
导演工作要点：
解决的方式
1、分镜设置要周全
只用AI出分镜，你要比AI考虑得更全面，才出彩。
比如说，剧本上的一句"老马在车厢里和大婶聊天"，分镜要考虑：
- 用近景捕捉不耐烦，还是过肩镜头带出絮叨？
- 用窗外景物流动暗示时间，还是反打镜头交代关系变化？
- 前后的镜头衔接是否合理、景别的切换会否跳戏、观众观感是否舒服？
分镜是进入制作的第一大难关，一定要留好充足的时间生图、审核、修改。
10分钟的贺岁片，最终确定180多个分镜，每个平均出5-10条备用视频，团队最终面对2000多个AI生成的分镜素材。
那段时间，Philos脑子里全是火车、人脸和各种机位。
2、更难的，是一致性。
火车里空间小，机位变换多，要保证人物不"崩"，光脸长得像不够——座位、动作、服装、窗外景物运动方向，都必须一致。
为了"座位"这件事，团队专门开了两三次会。老马靠窗还是靠过道？对面是谁？斜对面是谁？像做数学题一样画座位图。
3、细节增添真实感
还有一个细节：火车的晃动感。
全片镜头几乎都带微妙晃动，但这不是后期加的，是生成时就考虑进去的。而且窗外景物运动方向必须对——左侧拍摄时向后，右侧拍摄时向前，一个搞错，观众立刻觉得"假"。
Philos还藏了一条光影叙事线：
- 开头老马带着愤怒上车，画面是冷蓝色调
- 过程中与AI和解，光影渐变成暖色
- 结尾修复全家福，画面是温暖金色
这条线，AI帮团队实现了，传统制作需要复杂灯光和后期，才能完成的任务。
第四步: 素材制作一一生图、生视频、死磕一致性
接下来，进入最重要的AI生视频环节。
我们按照「人物资产-分镜图-视频-调色」这个生产流程，逐一分享工具和提示词框架。这是「抽卡堆」里刨出来的干货，建议你直接收藏～
制作组负责人Leo老师，是AIGC 制作的专业大牛，这一步骤，他和制作组成员达成的共识，只有一个字：细。
这次贺岁片，我们把场景钉死在了绿皮车厢。空间极小、人物极多、关系极杂。这种“命题作文”对AI来说，不是生成，是精确到像素的“数字拆迁与重建”。
制作工作要点
- 1.资产生成
核心工具：即梦、Nanobanana、
人物资产提示词：
人物角色资产图，角色三视图设定图，正面，侧面，背面，和人物胸口以上特写大头图，同一人物一致性展示，
一位东亚中老年女性，气质端庄、知性、温和、优雅，真实自然，面部柔和，五官清晰稳定，
黑色头发，整洁低盘发，自然淡妆，轻微微笑，皮肤质感真实细腻，
穿着驼色长款羊毛大衣，内搭米白色上衣，佩戴醒目的大红色厚围巾，
下身黑色宽松长裤，黑色皮鞋，整体穿搭简洁大方，成熟稳重，具有冬季高级感与亲和力，
画面为四联人物参考图：正面全身、左侧面全身、背面全身、右侧大头特写，
要求为同一角色、同一服装、同一发型、同一面部特征，人物比例统一，形象高度一致，
纯白色无影棚背景，极简干净，无道具，无多余元素，
专业棚拍质感，柔和均匀布光，轻微自然阴影，高清写实摄影，细节清楚，
适用于人物形象资产、视频角色设定、数字人参考图，
photorealistic, studio photography, identity reference sheet, character turnaround sheet, high detail, sharp focus
在导演组拆解剧本分镜的时候，制作组已经着手做人物艺术风格定调概念图。
先做出人物在场景里的图，然后去挑选最符合片子的艺术风格&效果。用最符合的选项，继续做人物三视图 以及场景多角度图。
这里想要提到的一点就是，最开始我们忽略了做特写大头图，只做了人物的全身三视图，最后就慢慢的出现了一些人物形象不一致的情况
那么， 资产包里必须强制加入一张“近景半身特写大图”。
没有这张大头照作为底层逻辑，AI在生成细腻表情时就会开始“盲猜”，形象一致性也就崩了。
2、分镜生成
核心工具：即梦、NanoBanana
分镜提示词框架：（见图）
生图的环节，是多人分工同步生成的。一定要先确定一套底图，比如：火车车厢内部的大全景、包含所有的人物角色位置图...等等。
每个人在同一套底图上做分镜，否则最后景别不一样，也不一定都能用上。
3、图生视频：静态做加法，动态做减法
核心工具：TapNow、即梦、Vidu、
图生视频提示词框架：（见图）
这是制作组磨合出的一套“黄金公式”，实验下来可以大大减少抽卡率。可以套用在后续生图、生视频的工作流中。
- 生静帧分镜： 要做加法。
提示词越精准、细节越满，画面的质感越稳。
- 图生视频： 要做减法。
提示词要极简，给AI留出运动的“空气”。写得太死，画面就会像被冻住一样，不仅没动态，还容易产生崩坏的伪影。
4、调色：别让AI“洗”掉你的色调
核心工具：TapNow、即梦、Vidu、
参考生图保持色调一致性提示词框架：
参考原图，保持人物画面的整体色调一致，延续相同的肤色表现、服装色彩关系、背景配色、光影氛围和画面冷暖倾向，确保新生成画面与参考图在视觉上属于同一组作品：[新画面内容]
AI生图的时候，要先定好风格色调图。否则，在我们生图的时候，如果选用了不同的模型、生成二次，三次，四次...慢慢的融图多了，原来的电影感色调就跑偏了。
所以在反复生图的过程中，要么死守第一张底图不动，要么后期强制“洗色”重调。
风格一致性不是AI给的，是制作人用后期审美强行“拽”回来的。
5、配音：对口型太重？试着“先音后画”
核心工具：seedance2.0、vidu Q3
配音提示词框架：
老大爷，情绪激动地拄了拄拐杖，带一点皱眉和发火的表情。
用正宗重庆方言、大声吐槽的语气说：“AI就是大骗子”
以前是看图配音，对口型对到眼瞎。这次我们换了思路，直接用 Seedance 2.0 或 Vidu Q3 生成自带音轨的素材。
先定稿角色声音模型，再进行音频驱动替换。
让AI自己去对位口型，只需要人工审核和微调。这一步，直接把后期工作量砍掉了一大半。
实战避雷
——关于人物位置的分镜描述，有时很难生成。
在狭窄车厢，人物位置一直是个难题。
老马坐哪？对面是谁？侧面是谁？ 由于AI不懂空间几何，这些人脑完全不会“当个事”的常识，变成了乱跳的人物位置。
想了各种办法，标记位置、垫图、线稿，或者直接生成视频片段，截取其中一帧进行垫图等等
经过几轮讨论，我们直接用位置图标号强行固定。
👆人物角色多的时候，用位置图标号进行固定，给AI明确指示
👆人物一致性不足时，进行换脸，要遮挡住被换的人物面部或者要替换的部分，不要让AI混乱
很多人问，AI电影离工业化还有多远？ 我们的体会是：AI负责上限，SOP负责下限。
只有把每一个分镜、每一张底图、每一段音轨都拆解成可控的工序，AI才能从“玩具”变成真正的“生产力工具”。
🔗 TapNow画布开源链接：https://app.tapnow.ai/tapflow/view/d0163b64
第五步：剪辑合成一一让素材变成一部片子
核心工具：剪映
省略号是剪辑组长，互联网B端产品出身的她，第一次剪长片。
大鹏老师说："正常来讲，没有四五年一线经验，碰到10分钟片子绝对要炸。“
因为，剪辑和其他环节不一样——不能先行。你可以提前找音乐、找音效，但80%的工作必须等素材来了才能做。
剪辑工作要点：
本次贺岁片剪辑，经历了3次粗剪和3次精简，最终剪辑线非常复杂。
这次社区做了件特别的事——开源剪辑工程。
一般商业项目，成片给你看，剪辑线涉密。这次我们全开放了，让大家看到完整的剪辑流程。
省略号从新人视角，写了一份非常完整的剪辑复盘，从分镜的修改、衔接，到包装设计、以及最终的配音，供AI影视行业的伙伴们参考。
🔗 AI视频剪辑复盘：https://my.feishu.cn/wiki/Jv45wpNxXiZ9CTkG6QWcXZi0nYG
第六步：宣发运营一一会做更要会吆喝
工具：Gemini
运营发布文案-提示词框架：
【角色设定】：你现在是顶尖短视频操盘手，擅长“以人为本”的叙事。
【视频主题】：[描述视频核心内容，如：AI 贺岁片《老马的 AI 囧途》元宵上映]。
【受众画像】：[AI圈从小白到大来，好奇AI、懂AI技术、专业程序员等等人士]。
【选题类型】：请使用[共鸣选题/痒点选题/痛点选题]逻辑进行创作。
【具体要求】：
- 1.颗粒度：不要讲宏大概念，要描述[具体场景，如：老父亲沉默的爱]。
- 2.钩子：第一句话必须抓住用户，体现[反差感或获得感]。
- 3.调性：专业、温情、具有启发性。
- 4.CTA（行动召唤）：引导用户在评论区留下[如：对 AI 未来的思考]。
- 5.【输出格式】：提供 3 个爆款标题 + 1 段正文 + 相关标签。
泥泥是宣发，前央视新闻编辑。
她说，宣发是讲究节奏的，从项目启动初期就要做好规划，可以随着视频制作的进度，边推进边调整。
尤其是视频类项目，传播效果是重头戏。要根据最终想引爆的效果，倒推前面的宣传步骤。
宣发工作要点：
1、定节奏
宣发节奏，一般按项目的前中后期，分为三个阶段。
第一阶段：预告期。要率先打出“AI制作贺岁片”概念，吸引垂直圈层关注。
第二阶段：引爆与首映 。主打集中爆发，力争结合春晚，形成刷屏传播。
第三阶段：长尾传播。长视频的好处是，时效性没有那么强，还可以通过口碑传播&二次创作，持续提升影响力。
2、定渠道
社媒、社群传播、平台支持，已经是自媒体时代的宣传标配了。
不过，由于AI有特殊的圈层属性，我们还加入了同行社群、AI大V联动宣传。以及长视频可以进行后续的电影单元投稿。
3、定物料
泥泥说，宣发某种意义上，也是概率学——很少有人能100%押中爆款，但只要你铺的物料足够多、钩子足够密，总能击中观众的共鸣。
物料是随时可以积累的，这也是为什么宣发一开始就要加入的原因。比如：
- 剧本讨论阶段 → 每个版本的迭代、剧情小灵感，都可以随时发布新媒体，观测评论区反馈。
- 制作阶段→ 无论是生图生视频的干货，还是AI崩掉的镜头 ，都可以作为「制作手记」，拉住用户的期待。
- 高光时刻→ 大年三十还在开会 、30人如何协作、seedance 2.0横空出世...这些无法预判的空降热点，常常会有意想不到的爆款。
贯穿始终：成本意识一一算力、时间、注意力都是钱
《老马的AI囧途》，是一部30+人、纯线上、从0开始的志愿者作品。
每个人都在一个事上一起付出，过程中不断突破自己的极限。
项目负责人大鹏老师说："做商业项目大家想着结款，做这种项目的感觉真的不一样。"
或许，这就是社区的力量——不是为了钱，是为了证明一件事：AI时代，普通人也能做影视。
如果你也想尝试，希望这篇复盘能帮到你。
愿我们在与AI携手并进的路上，越来越好。
本次贺岁片赞助：TapNow、Vidu、剪映、Zopia、Luxreal
主创团队：
【出品方】WaytoAGI
【总监制】神思远
【总统筹人】周周
【总负责人】大鹏
【剧本核心创意】鲤鱼与鱼周鹏
【艺术指导】南墙_Rylee、進擊的路西
【剧本指导】杜红军 【导演组指导】大羽玩AI【制作组指导】 小歪、AI训练师大宇
【剪辑组指导】 丁一 玖贰壹 么瑶
【执行团队】WaytoAGI | AI训练营 | AI 短剧训练营优秀学员
【团队负责人】陈莺婷（小鱿鱼 ）
【总导演】梁皓然（Philos）
【制片人】雷响（Leo）、卜怡军 （LuoBo）
【导演组】梁皓然（Philos）、王永楠（豚）、杜笑谈（笑谈）
【编剧组】姚军、刘夏（咸蛋）、李幸（Siri）、杜金锦（杜若）、哈玉龙（月休铭）
【制作组】雷响（Leo）、莫莉、屈建伟（梵阳无夜）、陈兆轩、丁丽丽（Yotta）、彭晶晶、冼洪锐（Double兔）、吕奕敏（九和 yickman）、谢婷、周艳宝、杨文卢
【剪辑组】李春凡（省略号）、周红梅、李文娟（栗子）、刘宏海（老刘）、杨靖（AI小白杨 ）
【宣发组】张青（泥泥）、陆记(陆阿吉)、高晨阳（蛋蛋）、莫莉、邢世强、徐浩楠（浩楠）、苟理想（理想）、李柽柳（粒丞六）、杜志辉（Sim）、张桓毓（柒小毓）、王贝、黄文昌（Sunkim）、谷晓涓(花卷)、李纵横、宋鹏影(spy）
