2026AI真人解说漫剧制作教程：开源模型低成本批量自动化，一人一天一部剧

AI仿真人短剧训练营：剧本配音剪辑全流程，拆解案例搭建变现闭环,AI仿真人短剧训练营是一套完整的短剧创作变现教学课程，专为想要进入短剧赛道的自媒体创作者设计。课程从AI短剧市场分析开始，逐步教授剧本分镜、角色场景资产搭建、仿真人视频模型实操、分镜微调、后期配音、视听语言设计以及剪映全阶剪辑技巧。课程还包含直播答疑、完整案例拆解和自媒体商业运营模式讲解，帮助学员从零基础到独立完成仿真人短剧制作，并搭建稳定的变现闭环。适合所有对AI短剧创作感兴趣的自媒体人。,https://123how.com/72867.html

延伸学习AI仿真人短剧全流程制作课程，掌握从剧本创作到变现的完整体系，特别适合需要批量生产真人解说内容的创作者。

AI真人解说慢剧的制作教程包括成本控制与批量自动化流程，核心在于通过开源或闭源模型实现低价高效生产。制作步骤分为写剧本、分镜推理、设置角色与风格、批量绘图配音动画，最后导入剪映合成。成本可低至每分钟一到三元，关键取决于剧情内容而非画面质量，适合批量G机运行。分段总结00步骤:01无线画布与开源模型1.无线画布可以制作精品漫剧，包括人物、场景、配音和视频。2.无线画布的价格比开源模型贵，因为使用了边缘计算模型，算力成本较高。3.开源模型的价格更为便宜，一分钟只需三到五块钱。00步骤:45AI真人解说剧制作教程1.教程分为五个部分：案例演示、市场分析、制作工具选择、具体制作步骤、成本分析与建议。01:07案例演示1.案例一：沈昭宁沈府嫡长女重生复仇。2.案例二：沈昭宁沈府嫡长女重生复仇（四宫格+group模型）。3.案例三：沈昭宁沈府嫡长女重生复仇（无线画布）。02:49市场分析1.4月30日后，慢剧市场变化大，变现能力变难。2.精品漫剧和市场解说慢两极分化。3.解说慢成本低，一分钟两到三块钱。4.解说慢靠低价批量获取内容，内容质量不是重点。03:48制作工具选择1.制作工具分为开源和闭源两种模式。2.闭源模型效果更好，但主要用于精品漫剧。3.开源模型用于解说慢，成本较低。4.使用无线画布的闭源模型，成本较高。5.通过降低分辨率和使用工作流进行高清放大，可以降低成本。05:57开源模型与闭源模型对比1.开源模型成本较低，一分钟三块钱左右。2.闭源模型成本较高，一分钟六到八块钱。3.开源模型效果不逊于闭源模型，适用于解说慢。06:05具体制作步骤1.写剧本：使用大语言模型生成剧本，需进行打磨和修饰。2.分镜推理：使用万象软件进行分镜推理，选择通用推理模式或导演模式。3.设置角色和风格：选择风格、云端引擎和角色音色。4.批量绘图、配音和动画：使用running HUB的工作流进行批量处理。5.导入剪映合成视频：设置剪映草稿位置，导入合成视频。25:19批量G机与自动化处理1.批量绘图：使用running HUB的工作流进行批量绘图。2.批量配音：选择旁白音色，进行批量配音。3.批量动画：使用running HUB的工作流进行批量动画处理。4.导入剪映合成视频：设置剪映草稿位置，导入合成视频。重点罗布哈布无线画布制作精品剧集的流程00步骤:01无线画布的成本分析03:42剧本生成与分镜脚本制作15:34人设图、场景图、道具图生成17:57设计音色19:58批量动画21:13

工具说明

这套教程主要围绕两类制作模式展开：一是通过开源模型（如本地部署或第三方API）实现解说慢剧的批量生产，二是基于无线画布这类闭源工具做精品漫剧。从内容来看，开源模型更适合预算有限、追求量产的个体创作者，一分钟成本大概在两到三元；而闭源模型虽然效果好，但成本翻倍，一般用到精品剧上。教程里提到的万象软件和running HUB工作流，本质上是把写剧本、分镜、绘图、配音、动画这几个环节串起来，方便走批量G机的路子。实际用的时候，开源模型的可控性稍差，需要多调几次参数才能稳定出图。

操作说明

从教程的结构看，完整的制作流程分五步：先用大语言模型生成剧本并打磨，接着在万象软件里做分镜推理（有通用模式和导演模式可选），然后设置角色形象和风格，再通过running HUB的工作流批量绘图和配音动画，最后导入剪映合成导出。有个细节是，批量处理时建议先用一条短剧本跑通全流程，确认参数没问题再批量扩量。分镜推理这一步容易忽略新手往往直接把剧本丢进去，结果画面逻辑对不上旁白，所以拿到剧本后最好手动把场景描述写清楚，再丢给分镜工具。

注意事项

很多刚接触的人会直接上机器跑，结果到合成阶段才发现素材和配音对不上。常见情况是，批量绘图时如果角色形象、场景风格不一致，后期剪辑会特别费劲。所以第一步人设图、场景图生成的时候，尽量定死几套模板，不要频繁切换。解说慢剧的重点是剧情密度，不是画面精致度，有时候画面稍微粗糙点反而影响不大。实际操作时，还要注意配音音色不要前后突变，最好批量配音时用同一个模型参数。跑量的时候，建议每10条检查一次输出目录，防止某个环节卡死导致整批废掉。