從抽卡到量產：新手用Shotlab四步打造反差AI短劇

在 AIGC 全面滲透視頻創作的當下，一個值得關注的變化正在發生：專業級的 AI 視頻制作，正在從“少數人的特權”變成“所有人的可能” 。

而這背后，新片場旗下的 AI 創作平臺 —— Shotlab，正在以一種極為務實的方式，把這個可能性交到每一個普通人手上。

一段兼具硬核打斗與溫情日常的 AI 短劇，前半段黑白剪影凌厲冷峻，后半段暖色畫風溫馨治愈，鏡頭質感堪比院線大片。

我們的第一反應可能是：“這一定是一支專業團隊用幾個月做出來的。”

但在 2026 年的今天，答案可能恰恰相反 —— 很可能只是一個普通人用半小時搭建的工作流產出的成果。

01.

從“抽卡式創作”到“工業化生產”

過去一年，大部分 AI 視頻工具給人的體驗像是“開盲盒”：輸入一段提示詞，等上幾十秒，出來的畫面是否滿意全靠運氣。即使偶爾生成一張不錯的圖，想讓它動起來、保持角色一致、甚至串聯成完整的敘事，往往需要在多個工具之間反復切換、反復重試。

效率低、成本高、確定性差 —— 這是 AI 視頻創作長期面臨的“新手困境”。

Shotlab 的出現，恰恰是在解決這個痛點。

官方網站：https://aigc.xinpianchang.com/

不同于傳統的單一工具，Shotlab 更像一個“AI 創意中樞”。

它整合了當前市面上最頂尖的多種 AI 模型 —— 圖片生成領域的 IMG2.0、MJ V8 、香蕉模型，視頻生成領域的 Seedance 2.0、可靈 3.0，音樂生成領域的 SONO —— 但真正的核心不在模型本身，而在于它把這些模型串聯成了一條可復用的 AI 漫劇工業化生產線。

這條生產線的靈魂是 Shotlab 最具特色的功能 ——畫布工作流。

在畫布中，創作者只需連接節點框、選擇不同模型，就能搭建自動化創作流水線：先用 IMG2.0 生成人物角色卡與多角度場景圖，再通過節點連接，用 Seedance 2.0 直接輸出完整視頻片段。

過去需要幾十步手動操作、在不同平臺反復跳轉的復雜流程，如今可以在同一個畫布上被一次搭建、反復使用。

截圖來源：Shotlab畫布-z湯公望《阿嬤的夢》

這正是“工業化”的意義：創作者不需要每次從零開始，而是可以站在一個成熟的工作流之上，只替換核心素材，就能快速批量產出短劇內容。

接下來，我就以新手實操的視角，用四步帶大家復刻一條動靜結合、風格反差的 AI 短劇。”

02.

第一步：搭建畫布，生成人物與場景素材

打開 Shotlab，首先進入自由畫布界面。

左側面板陳列著可調用的模型節點：圖片生成、視頻生成、音樂生成、分鏡處理等。

我們先從短劇的人物節點開始操作。

生成人物形象有兩種方式。一種是直接寫提示詞，描述你想要的風格、發型、服裝、氣質等；另一種更直觀 —— 上傳參考圖片，讓 AI 根據你的圖來生成。

我選了第二種方式：上傳三張不同角度的人物參考圖，再配合簡單的提示詞描述，生成圖片的五官、氣質和服裝風格都還原得非常精準。

短劇的人物形象確定之后，接下來需要做“人物三視圖”：左側面、正面、右側面 —— 這也是保證角色一致性的核心功能。

三張圖中人物的五官、臉型、發型、服裝完全一致，背景采用啞光淺灰白純色墻面，寫實證件照風格。

這張三視圖就像一個“身份 ID 卡”，后續所有涉及該角色的片段生成時，都以這張圖為參考基準。

接著處理場景。

這一步同樣可以上傳場景參考圖，比如你需要的打斗環境或生活場景 —— 廢墟、廚房、城市夜景、客廳等。

Shotlab 支持用一張場景參考圖，配合提示詞生成不同機位的同場景圖片 —— 比如俯視、側拍、遠景、特寫等，組成九宮格分鏡。

場景圖上傳后，系統會自動識別圖中的關鍵視覺元素，為視頻生成提供空間參考，避免出現“人景分離”的違和感。

畫布搭好、人物參考圖、三視圖、場景參考圖都上傳完畢后，后續操作就可以沿著這條流水線依次推進了。

03.

第二步：九宮格分鏡，同步生成畫面與配樂

完成人物與場景的鎖定后，即可進入內容生成環節。

該環節具體分為兩步，首先做分鏡。

把第一步準備好的場景參考圖、人物三視圖直接連線到分鏡生成節點，加入劇情描述，然后選擇香蕉模型 2.0，生成九宮格分鏡圖。

這 9 宮格分鏡覆蓋全片關鍵鏡頭，兼顧動作戲份與日常畫面 —— 全景交代環境、中景展示人物互動、特寫捕捉情緒細節。

分鏡圖搞定之后，再把它作為參考輸入到視頻生成節點，模型選擇 Seedance 2.0。

AI 會根據九宮格的每一格畫面，配合劇情描述批量生成對應的視頻片段，生成出來的視頻畫面流暢，鏡頭之間的銜接也很自然，不容易出現跳軸或視角斷裂的問題。

在生成視頻的同時，可以直接勾選開啟音樂生成功能。

輸入想要的配樂風格和情緒關鍵詞，比如“懸疑冷調、鋼琴 + 環境音”或“溫馨輕快、木吉他”，AI 會同步生成與畫面氛圍匹配的背景音樂，省去了單獨跑一遍配樂的步驟。

Seedance 2.0 支持文字、圖片、音頻、視頻四模態混合輸入，一次最多能引用 9 張圖、3 段視頻、3 段音頻作為參考。

如果你手里有現成的音效或者參考視頻，也可以一起喂給 AI，生成的效果會更貼合。

Shotlab 的視頻生成提供了“文生視頻”“參考生視頻”“首尾幀生視頻”三種模式，其中“參考生視頻”的主流模型是Seedance 1.5 pro 和 Seedance 1.0 lite。前者適合精細化的高品質輸出，后者則更適合快速試錯和大量實驗。此外也可以考慮可靈 3.0 和 Omni，兩者電影感更強。

這套流程的妙處在于：一旦畫布搭建完成，你只需要更換場景參考圖、人物三視圖和劇情描述，依次使用對應的模型生成九宮格，再生成視頻，同時開啟配樂功能，就能快速復刻出不同主題的短劇內容。

替換角色形象、更換場景風格、調整動作設計都能在短時間內完成迭代。

04.

第三步：分鏡拆解與畫面裁剪

視頻片段批量生成之后，接下來要做的是分鏡拆解和細節調整。

點擊已生成視頻上方的分鏡拆解功能，系統會自動識別視頻中的鏡頭切換點 —— 比如全景切中景、中景推特寫這些轉折處 —— 將其拆解成一個個獨立的分鏡單元。每個分鏡的首幀圖、時長、鏡頭類型都會清晰呈現出來，整段視頻的節奏和結構一目了然。

拆解完成后，逐幀檢查每個分鏡的畫面質量。這是保證成片流暢度的關鍵環節。

如果發現某一個分鏡的第一幀不太滿意 —— 比如鏡頭起始位置有點偏，或者人物動作的起勢不夠干脆 —— 不需要重新跑一遍生成流程。

Shotlab 提供了圖片裁剪功能，直接在原頁面把那一幀裁掉就行。操作很簡單，就是一個裁剪框，拖一下、確認，而且完全不消耗積分，試錯成本為零。

這個功能對做短劇和漫劇的人來說尤其實用。很多時候你只是覺得開頭多了一兩幀冗余畫面，或者某個分鏡的入畫時機晚了半秒，重新生成既費時間又費積分，手動裁剪一下就能解決問題。

裁剪后的分鏡和原始素材無縫銜接，時間線上的后續片段不會受到任何影響。

如果你對分鏡拆解的結果有自己的想法，也可以手動調整。Shotlab 支持在畫布里自由拖拽重組分鏡順序，或者刪除某個不滿意的分鏡，然后重新生成替換。

節點化工作流的優勢在這里就體現出來了：改一個分鏡，不需要重新做整條視頻。

對于新手來說，分鏡拆解也是一個很好的學習機會。你可以把社區里公開的高質量畫布作品拖進來拆解，看看別人的短劇是如何設計鏡頭、切換畫面風格的。拆著拆著，你自己對鏡頭語言的節奏感就有了。

拆解、裁剪、調整全部完成后，一集短劇的素材就差不多定型了，可以進入最后的時間線合成環節。

05.

第四步：時間線剪輯，一站式導出成片

Shotlab 內置了時間線剪輯功能，不需要切換到第三方軟件。畫布中生成的所有視頻片段和音樂會自動匯總到項目的素材庫中。

切換到時間線視圖，將視頻素材拖拽到底部軌道上，可以自由切割、調整順序、刪掉不滿意的鏡頭。配樂已經在生成視頻時同步完成，直接拖入音頻軌道調整長度與視頻對齊即可。

預覽確認無誤后，一鍵導出成片。

本內容僅作平臺功能測試，嚴禁下載與傳播

從最開始的畫布搭建，到人物生成、場景參考、九宮格分鏡、內容生成與配樂，再到分鏡拆解、畫面裁剪，最后剪輯合成，全流程在同一個平臺內完成。

我這一集漫劇跑下來，消耗了三千積分（30 元人民幣）—— 相比傳統方式里海量提示詞迭代和 token 持續消耗帶來的高成本，Shotlab 的工業化工作流把試錯成本降到了極低。不需要在不同工具之間反復跳轉、導入導出，效率大幅提升，整體制作成本只有過去的零頭。

對于漫劇創作者、短劇制作人和 IP 運營者來說，這種一站式工作流的意義在于：過去一個漫畫 IP 想要轉型為 AI 短劇，需要重新繪制每一幀、反復調整角色建模，成本動輒數十萬。現在一個人用一套工作流就能完成角色資產化、系列化內容生產的全部流程。

06.

從“算力扶持”到“參賽獲獎”，平臺如何幫新手跨越創作門檻？

光有工具還不夠。真正的門檻在于：新手如何在“學會工具”和“實現商業化”之間順利過渡？

Shotlab 在這方面的布局可以說相當務實。

首先是降低上手成本 —— Shotlab 為新用戶準備了免費算力。只要注冊 Shotlab，就能直接獲得 500 體驗積分，零成本感受基礎功能。對于想做 AI 漫劇的新手小白，如果想零成本嘗試這套流程，可以直接參與 Shotlab-AI 創作扶持計劃 2.0，獲取平臺積分免費上手體驗。提交申請后通過后即可獲得基礎算力積分 1 萬起，完成作品后還能報銷全部算力積分。

除了算力扶持，Shotlab 還有兩大 AIGC 創作賽事正在進行，覆蓋不同創作方向。

一個是“冠軍之選，記錄傳奇”AI 視頻創作大賽，由雷克沙發起、新片場聯合主辦，Shotlab 提供 AI 創作平臺的算力支持。大賽圍繞“冠軍時刻”與“傳奇精神”兩大方向展開，創作者二選一參與即可。獲獎者除了現金獎勵，還能獲得阿根廷隊官方簽名球衣、AI 創作積分獎勵等特色獎品。

另一個是 Shotlab 2026“自由畫布”AI 創作錦標賽 S2。首屆 S1 錦標賽就吸引了超過千人報名，S2 賽季主題為：以 AI 如夢，演繹中國神話。金畫布大獎設置 5000 元現金、可報銷作品全部使用積分附加 20 萬平臺創作積分以及直通簽約 Shotlab 創作人資格；入圍獎也有 10 萬積分獎勵。

兩個活動都面向不同階段的創作者開放，無論是新手試水還是老手沖獎，都能找到適合自己的賽道。

07.

AIGC時代的“新創作人”

站在 2026 年回望，一個不得不承認的事實是：AI 視頻創作的競爭早已不是“哪個工具更好”的問題，而是“誰能搭建出更高效的工作流”的問題。

選擇模型、拼接節點、固定角色、復刻風格、批量產出 —— 這些才是 AI 創作者真正的核心競爭力。

新片場 Shotlab 所做的，正是把這些復雜的技術操作封裝成可視化的節點和連線，把專業級的創作流程變成普通人也能夠得著的“樂高積木”。

它不要求你懂深度學習的原理，不要求你有影視制作的經驗，甚至不要求你有高超的審美直覺 —— 你只需要一個想表達的想法，以及愿意動手試一試的勇氣。

正如新片場在 AI 創作扶持計劃中說的那樣：“它不會替我們決定要說什么，但它正在改變‘怎么說’。過去很多表達，因為成本、時間、制作鏈條，停在想法里。一個更復雜的世界觀、一段更細膩的情緒、一次更大膽的想象，不是不值得講，而是太難完成。而現在，AI 讓創作的路徑變得更短、試錯變得更輕、迭代得更快。”

所以，當你下次再刷到一段讓你驚艷的 AI 短劇時，不用再驚嘆“這是誰做的”。你完全可以打開 Shotlab，用半小時搭建自己的第一個畫布工作流，然后親自做出自己的那條爆款。

畢竟，在這個 AI 創作進入“工業化時代”的今天，創作的門檻從來不在技術，在于你是否愿意開始。

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