全流程揭秘：工业级 AI 视频制作的完整方案

在生成式 AI 蓬勃发展的今天，越来越多的内容创作者尝试用 AI 模型自动化地完成视频制作。本文结合多篇资料，从前期策划到后期合成，细化 AI 视频制作标准流程，并重点讨论如何保证 视觉一致性，如何高效生成 视觉素材、如何选择合适的 视频生成工作流 等关键问题，希望为个人和企业提供可落地的实践指南。

一、前期策划：剧本与分镜

1. 明确目标与风格

视频制作的第一步是确定目标、受众和风格。例如，广告片追求品牌调性和主题的统一，短剧则更强调剧情连贯性和角色塑造。理清目的可以帮助确定后续镜头数量、节奏快慢、画面风格等。

2. 剧本与分镜设计

使用大型语言模型（如 ChatGPT、DeepSeek 等）生成或润色剧本。DeepSeek 的实践经验表明，AI 视频制作通常包含“四步流程”：编写脚本、生成分镜画面、将分镜画面转为视频、剪辑并添加音乐与字幕。

在分镜阶段，要设计结构化的分镜表。WaytoAGI 提醒我们，分镜提示词的表格结构应包含 视频时长、分镜数量、每个镜头的场景、景别、时长、运镜方式、画面内容、对话旁白与音乐音效。景别可以帮助生成模型理解构图，画面内容用于生成图片提示词，对话旁白直接用于后续的配音。建议一个 30 秒广告拆分成 10 个镜头，每个镜头平均 3 秒。

3. 审校与迭代

与创意团队一同审查分镜脚本，确保叙事流畅、镜头衔接合理、画面风格统一。在工业级项目中，建议使用可视化工具（Figma、Miro 等）管理分镜版本和团队反馈。

二、视觉素材生成：保持画面一致性的关键

2.1 图像一致性的重要性

AI 生成内容常出现同一角色在不同镜头里形象不一致的情况。清华大学报道指出，同样的提示词使用相同模型生成两次，结果却可能不同，这会导致主角形象无法保持一致。过去的解决方案是先用 Midjourney 等 AI 绘图工具生成全部分镜图片，再拼接成视频片段，但这种方法仍需要大量人工修正，且缺乏灵活性。

为此，国内外的模型持续迭代：生数科技与清华大学联合研发的 Vidu模型推出了“主体参照”功能，允许用户上传一张主体图片并通过提示词生成不同场景中的连续视频。这一功能能锁定角色形象并在不同场景、服饰下保持一致。测试显示，它显著提高了创作效率，让创作者将更多精力放在内容打磨上，减少了约 70% 的绘图工作量。类似的功能已经出现在海螺 AI、可灵等模型中，只需上传一张图和提示词即可生成一致性角色视频。

2.2 保证视觉一致性的实用技巧

统一风格设定：在编写提示词时明确指定艺术风格、色调和构图。例如“赛博朋克风”“暖色调自然光”“电影质感”等，使得模型生成的多张图片色彩和风格一致。
主体参考或 LoRA 微调：选择具有主体参照功能的视频模型（如 Vidu、Pika、海螺 AI），上传同一主体图片；或者对 Stable Diffusion 等模型使用 LoRA/embedding 微调，训练专属角色/产品以保持一致。
控制随机性：在图片生成工具中固定随机种子，或利用 ControlNet/图像引导模块，以便在不同镜头中复用相同的主体特征。
迭代与重绘：发现局部区域不一致时，可通过局部重绘或控制细节的负面提示词来修正，例如“避免脸部扭曲”“禁止露出新角色”等。
保持时空逻辑：保证环境的一致性，如天气、时段和光线方向统一。可以在提示词中加入“清晨的柔光”“黄昏的逆光”等描述。

2.3 生成关键帧与分镜图片

文本→图像：使用 Midjourney、DALL‑E、Stable Diffusion 等模型，根据分镜脚本中的“画面内容”字段生成高分辨率图像。建议为每个镜头生成多张备选图，并采用自动批量出图以提高效率。
草图或照片引导：对于特别重要的角色或场景，可以先手绘草图或选取参考照片，使用 ControlNet 等引导模型生成相同结构但符合风格的图片。
首尾帧控制：若想获得自然的场景过渡（如日出到日落），可以利用像可灵这样的“首尾帧生视频模型”，通过两张图片决定视频起始和结束状态。该模型采用首尾帧控制的扩散架构，支持 5 秒 720p 视频，兼具文本、图像、视频编辑与音频同步功能。

三、视频生成：选择合适的工作流

3.1 AI 视频生成的四种主要路径

文本生成视频（T2V）：直接输入文本提示，模型输出视频；代表有 Sora、Runway Gen‑2、Pixverse 等。
文本生成图像再生成视频（T2I→I2V）：先用文本生成图像，再通过视频生成模型将图像序列转为视频；适合需要精确控制画面风格的项目。
文本+图像生成视频（T+I2V）：文本与图像共同引导，模型根据图像风格及文本描述生成视频；有助于角色一致性与场景可控。
文本+视频生成视频（T+V2V）：输入文本和一个参考视频，生成编辑或风格迁移后的新视频（例如 AnimateDiff+LoRA+ControlNet）

此外，还有基于 首尾帧 的 First‑Last Frame to Video 流程，用两张图片和文本控制整个视频的起止状态。

3.2 生成要素与参数

分辨率与宽高比：确定输出分辨率和画幅比例（如 16:9, 9:16, 1:1）。许多模型默认输出 16:9 的 720p 或 1080p 视频，可根据使用平台调整。
时长与帧数：选择适合的帧率（常见 24fps、30fps）和时长。较短的视频（5–10 秒）可由单次模型生成；较长作品需要多段合成。
运动控制：提示词中可以指定简单的运动，如“缓慢拉近”“快速推远”“从左至右移动”等。复杂运动通常依赖模型内部的运动模块（Motion Module）和扩散模型。
模糊与插值：生成的视频通常是低分辨率、低帧率，需要通过视频超分辨率和插值模块提升清晰度和平滑度。
音频同步：部分模型提供实验性的音频同步生成能力；但通常仍需在后期手动对齐配音和画面节奏。

3.3 选择合适的模型

创意效果优先：Midjourney Video v1 强调“美学优先”，适合艺术风格和短片创作。它在设计上优先考虑生成速度、时间一致性与易用性。
叙事完整性：Vidu、海螺 AI、可灵等模型提供主体参照或一致性功能，可在不同场景中保持角色一致，适合剧情类视频。
高可控性：使用 ComfyUI + Stable Diffusion 视频 LoRA 或 Wan2.1 的 LoRA 训练，可基于自定义角色和环境实现更高的可控性。
长视频与编辑：AnimateDiff + ControlNet 适合对现有视频进行逐帧转绘或风格迁移，支持视频编辑。

四、音频与字幕制作

配音：根据分镜表中的“对话旁白”字段生成脚本，再使用文本‑语音合成工具（ElevenLabs、Reecho 等）生成所需语音；选择合适的声音类型和语调。
配音：根据分镜表中的“对话旁白”字段生成脚本，再使用文本‑语音合成工具（ElevenLabs、Reecho 等）生成所需语音；选择合适的声音类型和语调。
字幕：根据旁白内容制作 SRT/VTT 文件并根据视频时间轴进行对齐，可通过自动语音识别工具辅助生成多语言字幕。

此外，部分模型（可灵等）支持对口型功能。

五、后期剪辑与合成

视频合成：在非线性编辑软件（Premiere Pro、Final Cut Pro、DaVinci Resolve、CapCut 等）中导入各视频片段、配音、音乐和字幕，按照分镜顺序排版。
色彩与风格统一：对不同片段进行色彩校正和风格调整，确保整体色调一致；添加滤镜或 LUT 以匹配品牌视觉规范。
转场与特效：根据需要加入转场动画、特效或字幕动画；注意不要过度使用特效，以免影响叙事连贯性。
审核与迭代：反复观看成片，检查角色一致性、声音同步、节奏控制和细节，必要时返回前面步骤修正素材或重新生成。
导出与发布：根据平台要求选择合适的分辨率、码率和格式导出，并检测最终文件大小、清晰度和兼容性。

六、总结与展望

AI 视频制作已经从“单纯的模型尝鲜”演变为包含脚本撰写、分镜设计、视觉生成、视频拼接、音频合成和后期制作的完整工业流程。本文通过引用多个公开资料，总结了制作标准流程，并对保证主体一致性、生成视觉素材以及选择合适的视频生成路径等关键问题进行了细化。

从实践来看，确保 主体一致、场景一致、风格一致 是创作完整叙事的重要前提。随着 Vidu、海螺等模型推出“主体参照”功能，角色一致性问题正逐步得到解决。未来，视频大模型将继续探索多主体交互、风格统一和复杂场景切换等可控性细节。我们有理由相信，AI 视频创作不仅会降低成本、提升效率，更可能催生全新的视觉语言与叙事形式。