Production Pipeline
从一段剧本到一集成片
粘贴剧本 → 自动拆角色 / 场景 / 分镜 → 逐镜出图、出片 → 串成带字幕的成片预览。
已真实打通已就绪 · 等令牌点亮
01
粘贴剧本
新建项目，贴入小说或剧本文本
02
AI 剧本分析
读懂剧情，准备拆解
03
提取角色
入库并锁定一致性提示词
03
提取场景
入库并标注时段 / 天气
04
智能分镜
拆成 N 个镜头，含景别 / 运镜 / 台词
05
角色档案图
真实出图，存为参考定妆照
05
场景氛围图
真实出图，锁定场景外观
06
逐镜生成关键帧
真实出图，自动套用角色 / 场景一致性
07
逐镜出片
以关键帧为首帧，图生视频逐镜出片
07
配音合成
按台词归集到角色，逐角色 TTS 合成配音
08
成片合成 · 预览
按镜号串成时间线，叠台词字幕，导出 SRT
林夜：「陈默，你以为躲在这座城里我就找不到你？」
🎬 成片预览：有视频用视频，没视频用关键帧 + 字幕连续播放
角色为什么不会「换脸」
提取角色「林夜」
锁定一句视觉提示词
生成定妆照
存为参考图
每镜出图
自动带上提示词 + 参考图
全片一致 ✅
跨镜头不变脸
当前闭环状态
主线
剧本
角色/场景
分镜
关键帧
镜头视频
成片预览
配音
台词
配音清单
配音音频
从「剧本」到「成片预览（带字幕）」已全程真实打通。 镜头视频 与 配音音频 在服务端填入对应模型令牌后自动点亮。
实测样例 · 雨夜追凶
输入一段约 150 字的悬疑剧本
自动角色3 个（林夜 / 陈默 / 苏晚，各带锁定提示词）
自动场景3 个（旧城天台 / 废弃仓库 / 警局走廊）
自动分镜5 个镜头（含景别、运镜、台词）
关键帧真实出图成功（Seedream，URL 可访问）
配音清单3 位说话人，音色按身份自动匹配
成片5 镜时间线 · 18 秒 · 自动 SRT 字幕（时间码正确）