AI短剧生成是一个多模态、全链路的AI技术融合体系,覆盖从剧本创作到成片输出的全流程,核心是通过大模型与多模态技术替代传统影视制作的人工环节,实现低成本、高效率、规模化生产。以下是按生产链路拆解的核心技术栈,涵盖内容生成、视觉呈现、音频合成、后期制作及底层支撑五大维度:
一、上游内容创作:剧本与创意生成技术
AI短剧的起点是剧本,核心依赖大语言模型(LLM)与结构化内容生成技术,解决“写什么”的问题。
大语言模型(LLM)
- 核心作用:生成完整剧本、分镜脚本、角色设定、台词,甚至根据热点/用户需求定制剧情(如爽文、甜宠、悬疑等垂类)。
- 关键技术/模型:
- 通用大模型:GPT-4、Claude 3、文心一言、通义千问(支持长文本生成、剧情逻辑把控);
- 垂类微调模型:针对短剧场景微调的LLaMA 3、Mistral(优化台词口语化、剧情节奏、冲突设计);
- 提示工程(Prompt Engineering):通过结构化提示词(如“3分钟短剧,3幕结构,反转结局,角色人设明确”)引导模型输出符合影视规范的剧本。
- 核心能力:剧情逻辑连贯性、角色人设一致性、垂类风格匹配(如霸总、古风、科幻)、多结局分支生成。
剧情结构化与分镜生成
- 技术支撑:LLM+规则引擎,将自然语言剧本自动拆解为分镜表(含场景、镜头、台词、时长、画面描述),适配视频生成的镜头需求;
- 工具示例:基于LangChain的剧本解析工具、自动分镜生成插件