怎么看待国内兴起的漫剧?

简介: 国内漫剧热潮本质是AI降低了画面制作门槛,而非创造新需求。它让小团队能快速呈现网文、漫画改编故事,但核心竞争力仍在叙事能力与成片质量。普通人可低成本试错,但真正稳住位置的,是懂故事、有流量或能全流程交付的人。(239字)

怎么看待国内兴起的漫剧?

我觉得,这一轮漫剧热,AI真正改变的是做画面的门槛。至于观众愿不愿意看下去,还是得看故事。

漫剧早就有了。漫画分镜配上旁白、对白和音乐,再用推拉、转场和局部动画让画面动起来,前些年一般叫动态漫。现在大家说的AI漫剧,观众看到的东西没有太大变化,后台的制作方法变了。以前要由画师完成的角色和场景,现在可以让AI参与;小团队甚至个人,也有机会先把故事做出一个样子。

所以我不会把漫剧和AI漫剧分成两个行业来评价。它们讲故事的办法差不多,区别主要发生在制作端。AI没有凭空创造一种新的观看需求,它让原来做不起的画面可以先被做出来,也让更多人有机会进场试一遍。

这几年刚好又有两个条件凑到了一起。网文、漫画积累了很多适合改编的故事,真人短剧则让观众习惯了更快的节奏。像修仙、异能、规则怪谈这类题材,用真人拍很吃场景和特效,漫画画面受到的限制少一些。AI把制作速度再往前推了一步,漫剧的数量自然就上来了。

真做一遍,才知道AI省下了什么

第一次接触AI漫剧,很容易把流程想成几句话:写提示词,生成图片,再让图片动起来。

自己做上几个镜头,问题就来了。同一个人换个角度可能会变脸,衣服花纹忽然消失,想让角色抬个手,生成几次都不对。即便图片挑出来了,剪在一起也未必像一段戏。角色设定没做好,后面一直返工;分镜没想清楚,多抽几次卡也碰不到想要的画面。

前段时间,我看了那部三分多钟的AI原创短片《丧尸清道夫》。它严格来说不算连续更新的漫剧,不过很能说明问题。

我的第一感觉是画面挺精细,最起码不粗糙,也没有太多一眼就能看出来的AI穿帮。可我看完以后记住的,还是那个故事。片子知道什么时候该停一下,打斗和音乐也合得上,能看出作者有导演思维。

我看过一些AI视频,技术上挺新鲜,看完却想不起它讲了什么。《丧尸清道夫》没有这个问题。观众先记住故事,过后才会聊它用了什么技术。

我当时还看到弹幕里有人问,这是不是哪个大厂做的。这里当然不能拿几条弹幕代表所有观众,但这种反应挺有意思。大家先感受到的是完成度和类型片的味道,很少有人会因为提示词写得长,就多夸一句。

AI工具以后肯定会更简单。今天需要反复生成的画面,可能过一阵子一次就能做好。到那时候,模型名字不太重要了。同一个人物换个镜头还能不能认出来,观众看完一集愿不愿意继续点,这才是漫剧一直要解决的事。

行业热起来,谁的位置更稳?

行业很热,不代表每个进去的人都容易赚钱。

一部漫剧从故事到上线,会涉及IP、制作、模型算力、发行和平台。平台有流量入口,模型公司按订阅或算力收费,IP方手里有可以继续改编的故事。相比之下,只会按照要求生成几个镜头的人,可替代性很高。

这也是我看一个热门行业时比较在意的地方。AI提高生产速度以后,普通制作环节很可能先陷入比价。只会按条交付、靠工具熟练度吃饭,位置不会太稳。每接一单,都要重新证明这次做出来的东西值得看。

今天刚学会一个工具,过几天相关教程可能已经铺满全网。别人照着练,也能做出差不多的效果。我不会把“会用某个AI工具”看成长久优势。工具更新一次,这点优势可能很快就没了。

真正难的是把一段内容从头做到尾。剧本拖不拖,镜头接起来顺不顺,做出来以后又该发给谁看,这些事情没法靠抽卡自动解决。在我看来,手里有故事、有流量入口,或者能稳定交付成片的人,在这轮热潮里的位置会更稳。

普通人可以试,先别急着谈转行

真对漫剧感兴趣,我建议先做一次。不要先买一堆工具,也别先算一个月能赚多少。

找一个很短的故事,自己写也行。把人物和冲突定下来,再往后做,最后剪出几十秒。只要从头到尾跑过一次,你很快就会知道自己卡在哪里。可能第三个镜头还没做完,你已经受不了不断生成和筛选;也可能做完以后,才发现画面挺漂亮,故事却没人愿意看。

这些问题靠看教程很难提前知道。只有时间真的花进去,看到人物一次次变脸,或者剪完以后发现节奏根本不对,你才会知道自己愿不愿意继续改。

第一次尝试不用拿收入证明自己。先做一段自己愿意完整看完的内容,再发给几个真实的人。对方看完以后还会问一句“后面还有吗”,这就值得继续。

AI确实把试错成本压低了。这个机会值得用,但没有必要把它想成一张通往副业收入的门票。先做,看看自己到底缺什么。

相关文章
|
19天前
|
人工智能 缓存 前端开发
DeepSeek Harness 首发实测 + 入门教程,夯爆了!梁神我错了
DeepSeek Harness + DeepSeek V4 Pro 项目实战保姆级教程!手把手带你从零安装开源 AI 编程工具,开发架构图、知识讲解网站、3D 网页游戏、全栈 AI 应用 4 个项目,覆盖运行模式选择、插件安装与开发,看看能不能对标 Claude。
13091 82
DeepSeek Harness 首发实测 + 入门教程,夯爆了!梁神我错了
|
7天前
|
人工智能 自然语言处理 安全
阿里云千问办公、Qoder Teams、Qoder CN区别与选择指南:模型能力、适用场景与最新活动参考
本文聚焦阿里云2026年推出的三款自研AI办公产品,清晰拆解千问办公、Qoder Teams、Qoder CN的差异化定位与能力边界:千问办公主打职场全场景提效,支持自然语言指令一键完成PPT生成、数据分析等高频办公任务;Qoder Teams面向程序员团队,深度整合AI代码生成、团队协同与企业知识库能力;Qoder CN则专为金融、政务等强合规场景打造,实现数据不出境与VPC私有化部署。文章同步给出分场景选型指南与最新活动定价,帮助不同类型的企业按需组合产品,实现业务岗、研发岗与强合规场景的AI能力全覆盖。
阿里云千问办公、Qoder Teams、Qoder CN区别与选择指南:模型能力、适用场景与最新活动参考
|
2天前
|
缓存 人工智能 API
阿里云Qwen3.8‑Flash完整能力解析:模型特性、API调用实操与计费规则深度拆解
在AI应用快速落地的当下,开发者与企业选型大模型API,不再只单纯关注评测榜单分数,推理速度、上下文长度、多模态能力、工具调用稳定性以及实际调用成本,共同决定项目能否平稳上线。Qwen3.8‑Flash作为新一代多模态混合专家模型,主打高性能推理与低成本开销,面向编程开发、智能Agent工作流、超长文档解析、图文混合理解等高频场景,提供托管API服务,权重同时开放可供本地部署,兼容主流接口协议,能够无缝接入各类开发工具链。很多开发者在接入过程中,容易混淆普通按量Token计费、缓存计费、各类订阅计划之间的差异,造成实际账单超出预估。本文从模型底层架构、核心功能能力、适用场景、API调用实操、完
675 0
|
12天前
|
Web App开发 人工智能 API
16 个超火的 DeepSeek Harness 插件,大肥鱼已经落后 N 个版本了。。。
DeepSeek Harness 精选插件推荐合集,从图片识别、浏览器操控、多 Agent 协作到手机远程控制,一口气带你看完 DSH 社区热门的十几个插件,覆盖技能扩展、UI 界面增强、整活玩法三大类,让你的鲸鱼变得更强。
1725 4
|
13天前
|
人工智能 Java BI
【AI】DeepSeek Harness 安装、运行、管理插件
本文介绍了如何运行DeepSeek开源的Agent框架DeepSeek Harness(dsh)。主要内容包括:使用nvm安装适配的Node版本;通过代理加速克隆GitHub源码;使用pnpm安装依赖并启动项目;配置DeepSeek API Token;安装扩展功能的插件。该框架自带Web界面,支持模型适配、文件编辑等插件化功能
1901 1
|
人工智能 JavaScript 开发工具
DeepSeek Harness 本地安装与使用指南
DeepSeek Harness(DSH)是DeepSeek AI开源的Agent运行框架,支持本地文件操作、命令执行与工具调用。基于Cordis插件架构,具备高扩展性与强可控性,适合开发者搭建可控Agent环境或开展模型基准测试。当前为开发者预览版,需Node.js环境,推荐先用`npx @deepseek-ai/dsh web`快速体验。
5137 0
|
15天前
|
人工智能 JavaScript 测试技术
保姆级教程:DeepSeek Harness从安装到跑通测试,30分钟上手
DeepSeek Harness是DeepSeek开源的AI Agent运行时,主打“一行命令安装、5分钟跑通”。它让模型真正动手干活——读代码、跑测试、分析失败、生成修复方案。本文手把手教你30分钟从零上手,覆盖安装、配置、实测及避坑指南,助你快速掌握下一代AI编程范式。
|
7天前
|
人工智能 Linux iOS开发
Ollama使用教程:Ollama官网下载、Ollama本地部署大模型(2026最新)
Ollama 是一款免费开源的本地大模型运行工具,支持在 Windows/macOS/Linux 上离线运行 Qwen、DeepSeek、Llama 等主流开源模型,数据不出本机、隐私安全。提供 OpenAI 兼容 API,命令行一键拉取/运行/管理模型,无需联网,无调用限制,是开发者与 AI 爱好者部署本地 AI 助手的理想选择。(239 字)
|
14天前
|
人工智能 JavaScript 测试技术
从 0 到 1,DeepSeek Harness 保姆级安装与使用教程!
DeepSeek Harness是DeepSeek推出的开源Agent运行框架,秉持“一切皆插件”理念,支持模型、工具、技能、工作流等全模块自由替换与扩展。其核心Cordis内核实现动态插件管理,赋能Agent自进化。已成GitHub史上增速最快开源项目(15w+ Star),标志着国内大模型从拼价格转向重架构与生态的新拐点。
1339 6
从 0 到 1,DeepSeek Harness 保姆级安装与使用教程!