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1. AI 漫剧行业发展现状与核心趋势
数字漫画产业“十五五”发展方向与政策框架解读
“十五五”时期（2026-2030年）是我国建设社会主义文化强国的关键攻坚期，也是数字文化产业实现高质量发展、
构建全球竞争力的战略窗口期。围绕国家文化数字化战略纲要及文化产业高质量发展目标，在文化和旅游部、国
家广播电视总局等主管部门的政策框架下，行业层面正逐步形成面向数字漫画产业（涵盖 AI漫剧、数字动漫、条
漫等新业态）的发展规划与政策指引（以下简称《规划》）。
该类政策方向作为文化数字化战略的重要落地场景，为数字漫画产业划定了顶层发展框架，明确行业发展目标、重
点任务与实施路径，成为 AI漫剧行业走向规范化、工业化、全球化的重要政策依据。
政策出台背景与核心定位
《规划》出台的核心背景，是我国数字漫画产业已实现规模量级跨越，但仍面临“大而不强、快而不优”的结构性矛
盾：产业规模持续增长，但精品内容供给不足、工业化生产体系不完善、知识产权保护体系仍需强化、国际传播能
力有待提升、技术赋能深度不足等问题依然突出。整体来看，行业亟需通过政策引导，推动发展逻辑从“规模扩张”
向“质量提升”转型，从“人力驱动”向“技术驱动”升级，从“本土市场”向“全球市场”拓展。
《规划》的核心定位，是将数字漫画产业作为数字文化产业的重要组成部分、中华优秀文化数字化传播的重要载体
以及文化出海的重要内容形态之一。同时，政策层面明确将 AIGC驱动的数字内容创作纳入重点支持范畴（涵盖 AI
漫剧等新兴形态），强化技术赋能价值与合规发展导向，为行业长期发展提供制度基础与方向指引。
政策导向对 AI漫剧行业的核心影响
《规划》的政策导向，从顶层设计层面为 AI漫剧行业划定发展边界并明确增长路径，对行业长期发展产生深远影
响，主要体现在五个方面：
• 明确业态发展方向，提升政策确定性
政策将 AIGC数字内容纳入重点支持方向，为 AI漫剧在创作生产、技术研发、内容分发及商业化等环节提供政策
依据，显著降低行业不确定性。
• 推动竞争逻辑转型，从规模导向转向内容导向
在精品化与价值导向要求下，行业将逐步摆脱低质规模化生产模式，转向以内容品质、IP价值与文化表达为核心的
竞争体系，强化“技术服务创意”的发展路径。
• 加速工业化体系建设，推动标准化发展
政策强调规范化与体系化发展，将推动行业建立标准化生产流程、技术规范与质量评价体系，加速从分散式生产向
工业化流水线模式转型。
• 强化出海导向，培育新增增长动能
围绕文化出海的政策支持，将在资金、渠道与内容传播层面形成合力，推动 AI漫剧加速进入海外市场，形成新的
增长空间。
• 完善合规与版权体系，保障可持续发展
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政策对内容治理、知识产权保护及 AI生成内容合规提出明确要求，将推动行业逐步建立版权归属与责任界定机
制，降低法律风险，优化行业生态。
市场端：规模与产能双爆发，出海成为第二增长曲线
AI漫剧行业处于高速增长阶段。根据行业测算与平台口径数据，2024年市场规模约为 80–100亿元，2025年预计
增长至约 168亿元，占整体微短剧市场规模约 15%-17%，同比增长超过 80%。
供给侧方面，内容产能同步快速释放。行业月度内容供给量由 2024年约 万部增长至 2025年约 万部，增长
幅度显著（基于平台与行业估算数据）。
在全球化层面，AI漫剧出海进程持续加速。2023–2025年海外市场规模实现约 200%—300%增长（基于低基数扩
张），在北美、日本及东南亚等市场渗透率持续提升，逐步形成以“广告分成 +订阅付费”为核心的商业模式，成为
行业重要的新增增长曲线。
技术端：厂商赋能下，效率与成本实现双重突破
视频生成模型及 AIGC技术成为行业增长的核心驱动力，显著重构内容生产的成本与效率模型：
• 成本结构优化明显：制作成本整体下降约 50%–75%，单分钟制作成本由传统模式的 2000–5000元下降至
1000–2500元；在部分头部团队的流程优化与规模化生产条件下，极限成本可降至约 200-300元/分钟；
• 生产周期大幅压缩：单部作品制作周期由 30–40天缩短至约 8–15天；
• 技术渗透率持续提升：AI在漫剧生产环节的渗透率由早期约 20%–50%提升至 60%–85%（行业估算），逐步
由辅助工具转变为核心生产力；
• 人机协作模式成型：行业内出现以提示词设计与结果筛选为核心的岗位（如“抽卡师”），人机协同成为主流生
产方式。
产业端：技术驱动格局重塑，门槛与模式全面升级
技术进步推动产业结构发生深刻变化：
• 行业准入门槛显著降低，在成熟生产流程下，约 15人规模团队可实现月产数十集内容（头部团队可达约 60
集）；
• 商业模式由“高成本、长周期、高风险”转向“低成本、快迭代、低试错成本”，内容创新与试错效率显著提升；
• 主流内容平台持续加大扶持力度，资源与分账机制向 AI漫剧倾斜，例如平台分成比例在部分项目中可达 85%
以上，部分扶持计划可覆盖较高比例制作成本（约 30%–100%区间，视项目而定）。
行业核心痛点与厂商攻坚方向
在高速发展的同时，行业仍存在三大核心瓶颈，对工业化落地产生制约，也构成技术厂商的重点攻坚方向：
• 模型缺乏垂直场景优化
当前主流视频模型多基于通用场景训练，尚未针对漫剧分镜结构、角色一致性与动作表达进行深度优化，导致生成
稳定性与可控性不足。未来需强化垂直领域模型训练与调优能力。
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• 场景化配套能力不足
多数厂商仍停留在基础生成能力层面，缺乏覆盖资产管理、批量生成、音画协同等生产环节的完整工具链，制约实
际生产效率。行业需要构建“模型 +工具 +服务”的一体化解决方案。
• 缺乏统一生产标准与 SOP体系
行业尚未形成统一的生产流程、质量评估标准与资产规范，从业者多处于探索阶段，导致效率与质量波动较大。建
立标准化生产体系与可复用流程，成为提升行业整体效率的关键。
2. AI漫剧生产流程变革与核心需求拆解
传统漫剧生产流程：重人力、长周期的线性执行模式
传统漫剧采用「前期创意 -中期制作 -后期优化」的线性生产链路，核心痛点集中在中期环节的人力密集型投入，
也是制约行业产能与效率的核心瓶颈：
• 前期环节：核心完成选题与创意、视觉定调、文字分镜、线稿设计四大工作，聚焦内容创意构思与基础素材筹
备；
• 中期环节：为全流程成本与周期的核心，完全依赖人工完成分层上色、逐帧动画制作、运动状态实现、画面细
节渲染，属于典型的重人力、低复用性执行环节；
• 后期环节：聚焦画面细节优化、成片剪辑、音频音色优化与发行准备，完成内容收尾优化与上线筹备。
AI漫剧生产流程：AI自动化重构全链路，价值分工全面重塑
AI漫剧以「漫剧即动态分镜」为核心逻辑，通过 AI流程自动化彻底重构了传统生产链路，将中期重人力环节转化
为智能化执行，同时重新定义了前、中、后三期的核心价值与分工，是视频模型厂商技术能力的核心落地场景：
• 前期环节：创意价值聚焦：将创作重心完全聚焦于内容核心，在选题与创意的基础上，强化情节设计、分镜设
计、线稿设计，让核心创作人员彻底摆脱低价值执行事务，100%聚焦创意与分镜品质把控，筑牢内容核心竞争力；
• 中期环节：AI驱动智能化生产：以视频模型厂商提供的 AI能力为核心，实现全流程自动化，整合创意输入、
视觉验证、自动化生成、分镜质量评估、成片粗剪五大核心环节，将传统中期的逐帧人工制作，转化为可规模化、
标准化的 AI智能化执行，彻底打破传统产能瓶颈；
• 后期环节：高效化收尾落地：大幅精简非核心环节，仅聚焦成片精剪、角色配音、发行准备三大核心工作，最
大化提升收尾环节的执行效率，保障内容快速落地上线。
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AI漫剧核心生产逻辑：漫剧即动态分镜
AI漫剧的核心本质，是将漫剧内容转化为标准化的动态分镜序列，通过视频生成模型将静态分镜转化为动态视听内
容。相较于传统漫剧“先画后动”的线性模式，AI漫剧实现了“分镜即内容、生成即成片”的闭环，让分镜设计成为内容
生产的核心环节，同时让 AI技术成为分镜落地的核心载体，彻底打通了创意到成片的最短链路。
3. AI漫剧工业化生产核心模式与效能对比
图生视频与参考生视频的场景化分工
在 AI漫剧工业化生产中，图生视频与参考生视频并非相互替代，而是通过场景化分工形成能力互补，共同构成高效
生产体系。
图生视频核心适用场景
更适合对动态连贯性要求较低、以静态画面表达为主的场景，核心覆盖：
• 远景/大远景镜头：用于交代世界观、环境氛围或故事背景；
• 中景人物关系镜头：用于呈现角色站位、对话场景与基础人物互动；
• 第一视角/空镜：用于主观镜头、转场过渡或氛围渲染，对动作连续性要求不高的场景。
生产环节 传统漫剧核心逻辑 AI漫剧核心逻辑
核心载体 静态画面+逐帧动画 动态分镜序列
核心投入 中期人工执行环节 前期创意与分镜设计
产能瓶颈 人力规模上限 模型生成效率与批量处理能力
价值核心 画师执行能力 导演创意与品控能力
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参考生视频核心适用场景
更适合对动态表现、角色一致性要求较高的核心生产场景，核心覆盖：
• 大动态动作/连续动作/大幅度运镜场景：用于打斗、追逐、情绪爆发等强节奏段落；
• 系列化内容角色一致性保障：用于系列化内容中角色形象、动作风格的稳定复用；
• 角色与场景灵活组合：用于同一角色在不同场景下的快速切换与批量生成。
通过“图生+参考生”的组合使用，可最大化发挥 AI生产效率，在保证内容品质的同时，实现产能与成本的双重优
化。
两大生产模式的流程与效能对比
参考生视频核心流程
以「生成角色资产→生成场景图片→参考生+主体库→选片配音剪辑」的四步闭环为核心，通过 AI自动化能力，将
传统“海量分镜融图”的重人力环节转化为智能化执行。
图生视频核心流程
需经过「生成角色图片→生成环境图→海量分镜融图→图片调整→图生视频→选片配音剪辑」的六步线性流程，核
心瓶颈集中在“海量分镜融图”环节，高度依赖人工操作，效率与成本均受人力规模限制。
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核心效能对比
对比维度 参考生视频模式 图生视频模式
核心流程环节 4步闭环 6步线性流程
分镜融图工作量 减少 80% 高人力依赖，核心成本环节
产能提升幅度 较传统模式提升 4-5倍 受人力规模限制，产能天花
板低
角色一致性保障 强，适配系列化内容生产 弱，跨镜头易出现角色形象
偏差
大动态场景适配性 优，可精准复刻连续动作与运镜 差，易出现动作断层、逻辑
混乱
批量生产能力 强，可基于资产库实现多场景批
量生成
弱，单镜头需单独调试融图
4.基于参考生模式的 AI漫剧工业化生产工作流体系
以参考生视频为核心的 AI漫剧生产工作流，构建了「智能化流程+资产沉淀」双轮驱动的工业化生产闭环，核心逻
辑是将前期创意资产化、中期生产自动化、后期复用常态化，从而实现产能与品质的双重跃升。
核心生产流程：四步闭环标准化执行
1. 世界观设定：搭建统一的角色资产库、场景资产库、特效资产库与风格体系，为全系列内容奠定统一的视觉与
叙事基础，是资产复用的核心前提。
2. 分集脚本制作：基于既定世界观定义剧情发展方向，开展系列化叙事设计，补充临时性素材，确保内容连贯性
与可扩展性，为资产落地提供清晰的叙事框架。
3. 参考生视频生成：依托主体库实现角色、场景、特效的灵活组合，通过批量化生成保障产能，同时通过参考生
技术确保角色形象、视觉风格的跨镜头一致性。
4. 优化迭代与资产沉淀：对成片进行精细化调整与品质把控，同时沉淀生产过程中的优质资产，反哺主体库建
设，形成“生产-沉淀-复用”的正向循环。
核心支撑体系：两大重点投入，驱动长期价值
• 主体库：作为生产的核心资产底座，重点投入角色、场景、特效等资产的标准化沉淀与管理，是实现灵活组合
与批量化生成的基础，直接决定团队规模化生产的能力上限。
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• 剧情体系：聚焦系列化叙事与分集脚本的体系化设计，确保内容的连贯性与可复用性，为资产复用提供清晰的
应用场景，是资产价值最大化的核心载体。
资产闭环：沉淀与复用构建长期核心竞争力
• 资产沉淀：将生产过程中验证有效的角色、场景、特效等优质资产，按照标准化规范沉淀至主体库，形成团队
专属的资产壁垒，避免重复创作带来的成本浪费。
• 资产复用：在后续项目中直接调取主体库中的成熟资产，大幅降低重复创作成本，同时保障系列化内容的品质
稳定性，实现“一次创作、多次复用”的价值最大化。
通过这套工作流体系，AI漫剧生产从“单次项目制”升级为“资产驱动的工业化模式”，在提升生产效率的同时，构建了
可持续的内容生产能力与长期核心竞争力。
5.传统图生团队向参考生工业化团队的组织转型方案
为适配 AI漫剧工业化生产的需求，传统图生团队需完成从人力密集型执行向创意驱动型组织的架构重构，核心是通
过岗位职能的重新分配，释放 AI技术带来的产能与效率红利。以下为一个典型的 10人规模的传统图生团队，转型
为面向参考生生产架构的标准化方案。
转型前：传统图生团队的架构核心痛点（10人编制）
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岗位设置 人员配置 核心痛点
导演岗 1人 核心创意与品控岗位占比不足，精力被大
量低价值执行事务挤占，创意价值难以充
分释放
抽图执行岗 7人 人力结构严重失衡，执行岗占比超
75%，大量人力集中于低价值、重复性的
抽图工作，产能与品质均受限于人力规模
剪辑岗 2人 仅承担基础剪辑工作，未参与内容品控与
流程优化，岗位价值未充分发挥
核心问题总结：人力结构失衡、价值分配错位、创意能力被执行事务稀释，无法适配规模化、标准化的工业化生产
需求。
转型后：多线并行参考生团队的标准化架构（13人编制）
转型后团队拆分为 3个标准化制作组（9人）+1个专项支撑图生组（4人），形成“多线并行、高效协同”的工业化
生产单元，实现创意、生产、支撑的全链路闭环。
3个标准化制作组（9人）：核心内容生产单元
采用“1组 1线”的多线并行模式，每组独立负责单条内容线的全流程生产，保障规模化产能与内容品质可控。
• 制作组 1：配置导演（分镜设计）、资产制作专员、剪辑师各 1人，由导演牵头，负责核心内容的分镜设计、
资产制作与剪辑落地，把控整条内容线的核心品质。
• 制作组 2：配置分镜规划助理、资产制作专员、剪辑师各 1人，负责创意分层落地，承接标准化内容的生产执
行，保障多线并行的规模化生产能力。
• 制作组 3：配置分镜规划助理、资产制作专员各 1人，剪辑岗采用“新招剪辑/导演兼任”的灵活模式，可快速适
配新增项目需求，提升组织弹性与产能拓展能力。
专项支撑图生组（4人）：全团队产能与品质支撑单元
核心职能从传统的纯抽图执行，升级为全链路资产与素材支撑，核心职责包括：20%-40%核心图生素材创作、素材
精细化修补、全团队资产组协同支持。
岗位从重复性执行岗转向高价值的素材与资产支撑岗，为前端制作组提供稳定的产能与品质保障，同时实现优质素
材的集中沉淀与全团队复用。
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组织转型的核心价值
1. 创意价值最大化：核心创作人员彻底摆脱低价值执行事务，100%聚焦创意策划、分镜设计与品质把控，充分
释放内容创意价值。
2. 产能与效率跃升：通过多线并行的制作组模式，结合 AI技术赋能，团队整体产能可实现数倍提升，同时大幅
降低对人力规模的依赖。
3. 资产沉淀能力强化：专职资产岗位的设置，为团队构建专属资产库、形成长期核心竞争力奠定了组织基础，实
现从“项目制”到“资产驱动”的模式升级。
4. 组织弹性与抗风险能力提升：模块化的组织架构可快速适配项目规模的变化，实现产能的灵活拓展与收缩，适
配行业快节奏、多项目并行的发展特点。
6. AI漫剧全栈技术架构体系
AI漫剧行业的工业化、标准化发展，核心依托于一套分层解耦、全链路打通的全栈技术架构体系。本架构以视频生
成大模型为核心底座，构建了从底层技术能力到上层创作落地的六层递进式架构，实现了技术能力与行业需求的深
度适配，为全行业参与者提供了标准化、可复用、高适配的 AI漫剧生产解决方案。
架构自下而上分为六大层级，各层级职责清晰、协同联动，既保障了底层模型能力的持续迭代升级，又实现了上层
场景方案的灵活拓展。
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模型能力层：核心技术底座
作为架构的核心技术底座，涵盖文生视频、图生视频、参考生视频、图片生成、音频生成等核心原子能力，为全链
路内容生产提供基础 AI生成支撑，是实现规模化、自动化生产的核心前提。
增强组件层：场景化能力放大
作为基础模型与场景需求的适配中间层，聚焦行业核心痛点，打造场景化 Agent、提示词增强、主体库增强、角色
一致性增强四大核心组件，针对性解决角色一致性差、生成效果不稳定、创作门槛高、批量生产效率低等行业核心
问题，实现基础模型能力的场景化优化与效能放大。
场景方案层：垂直需求开箱即用
基于底层能力与增强组件的深度融合，针对行业四大主流内容形态，打造 2D/3D漫剧、AI影视剧、仿真人漫剧、轻
量化解说漫剧四大标准化场景解决方案，为不同创作需求提供开箱即用的落地路径，大幅降低行业应用门槛。
服务层：分层级能力灵活输出
作为技术能力对外输出的核心载体，针对差异化客户需求，提供模型原子 API、场景化 API & Agent、SaaS企业版
三大类服务形态，实现技术能力的分层灵活输出，覆盖从个人创作者到大型企业的全量级客户需求。
平台层：产品化封装降低创作门槛
以内容创作平台为核心载体，将底层技术能力进行产品化封装，转化为可视化、低门槛的创作工具，打通技术能力
到创作落地的最后一公里，让无技术背景的创作者可直接调用全链路 AI能力完成内容生产。
用户层：全行业创作者生态覆盖
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架构的最终服务对象，即全行业的内容创作者，包括个人创作者、中小型漫剧团队、大型内容制作机构、MCN机构
等，通过平台层的产品工具，直接调用全链路技术能力完成 AI漫剧创作生产，形成“技术底座-能力增强-场景落地-
服务输出-创作实践”的完整闭环。
7. AI漫剧专属视频模型核心能力图谱
为适配 AI漫剧工业化生产的专业需求，漫剧专属视频模型需具备八大核心能力，全面覆盖内容生产全链路的技术需
求，解决行业核心痛点。
一致性控制能力
一致性是系列化漫剧内容生产的核心需求，直接决定内容的观看体验与品质稳定性，核心覆盖三大维度：
• 主体一致性：保障角色的长相、发型、服装、配饰在多镜头、多集内容中保持稳定，解决跨镜头角色“变脸”的
行业核心痛点；
• 音色一致性：接入配音后，保障角色的声线、语气习惯、情绪表达贯穿全系列内容，实现视听形象的统一；
• 环境/道具一致性：保障场景中的道具、建筑、标志物在多镜头下不穿帮，维持世界观与场景的连贯性。
类别 输入图 提示词 输出
人物一致性 @美男子全景，固定镜头，
真人写实风格。男子坐在沙
发上，面朝镜头，左右摇
头，心事重重。
人物一致性 脸部超特写，老太太坐在家
门口，满脸忧虑焦急的盼着
自己的儿子回家
服装、物品一致性 图 1中的女士，穿着一件如
图 2图 3所示的黑色 T恤
在影棚内做展示，需要做
180度转身动作，T恤的正
面样式为图 2，背面样式为
图 3，人物全景，镜头固定
不动
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动态效果控制能力
适配漫剧内容多元化的节奏与视觉表达需求，核心包括：
• 可根据剧情类型灵活控制动作快慢，实现打斗戏干净利落、文戏舒缓自然的节奏适配；
• 具备专业运镜能力，覆盖推拉摇移跟等全品类影视化镜头方式，提升叙事表现力；
• 支持丰富的转场与变身特效，适配翻页式转场、震动框转场等漫剧经典视觉效果，强化内容风格辨识度与观看
体验。
输入 提示词 视频
两个人出现激烈地打斗，画面出
现多个视角切镜
两个人出现激烈地打斗，画面出
现多个视角切镜
两个人出现激烈地打斗，画面出
现多个视角切镜
语义理解能力
降低创作交互门槛，实现从文本描述到画面呈现的精准转化，核心包括：
• 支持轻量化、秒级响应的提示词交互，仅用简单描述即可快速生成对应画面；
• 内置成熟稳定的漫剧专属艺术风格库，直接提供漫剧常用画风，减少反复调试成本；
• 具备文本情绪理解能力，可把剧情情绪自然转化为画面氛围与角色状态；
• 支持精细化的人物行为控制，可指定角色静止/运动、说话/沉默等状态，适配规模化、标准化生产需求。
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输入 提示词 输出
`风格`: `真人写实风格，东方修仙灾难质感，8k
分辨率，高频晶体生长物理，粒子风暴渲染，超
高清画质`，
`主题`: `Extreme Close-up（极特写），镜头聚
焦于身着蓝白冰雪华服的中国女性的额头，
Spirit mark（灵印）正在 Incandescent glow
（白热发光），Gravity defying hair（反重力头
发）如莲花般绽放，周围伴随 Flying petals（飞
舞花瓣）其实是 Sharpened energy shards（锋
利能量碎片）。镜头 Zoom out（拉远），她盘
坐于高空，城市地面破土而出无数巨大的
Crystalline blue lotus（结晶蓝莲），这是
Rapid crystallization（极速结晶）现象。镜头
Hard Cut（硬切）至人物上半身特写，背景是巨
大的莲花花苞正在 Blooming rapidly（极速盛
开），她手结法印发出攻击指示。镜头 Rapid
Zoom out（急速拉远），所有蓝莲花同时
Shattering（碎裂），引发 Massive dust
explosion（巨大尘埃爆炸），无数 Energy
splinters（能量刺）如 Shockwave（冲击波）
般横扫全城，建筑在 Subsurface scattering（次
表面散射）的蓝光中 Disintegrating into sand
（崩解为沙砾），发生超级连环爆炸，世界化为
一片晶莹的 Dust storm（尘暴）。`，
`环境`: `晶体化的废墟，地面覆盖着 Diamond
dust（钻石尘），空气中充满 Spark shower
（火花雨/灵气雨）与 Floating fragments（漂浮
碎片）。`，
`灯光`: `圣洁的 Rim light（轮廓光）勾勒出莲花
轮廓，爆炸产生的 Volumetric light rays（体积
光束）穿透尘埃，形成丁达尔效应（Tyndall
effect）。`
[@图 1]切镜 1（0-2s）：超特写，微距运镜，
古风仙侠男子指尖凝聚出一点星火，星火逐渐膨
胀，化作一颗燃烧的火球，镜头聚焦在他指尖的
火焰，火焰纹理清晰可见，映出他冷峻的眼神。
切镜 2（2-5s）：环绕运镜，男子将火球掷向空
中，火球在空中炸裂，化作无数火蝶，火蝶飞舞
时留下金色轨迹，镜头环绕他，火蝶在他酒红华
服周围盘旋。
切镜 3（5-8s）：极远景，俯拍推进，火蝶汇聚
成巨大的火凤，火凤展翅翱翔，掠过云海，镜头
跟随火凤高速推进，最终火凤撞向远方的山峰，
引发剧烈爆炸，火焰染红半边天。
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专业镜头语言控制能力
深度适配影视行业标准，原生支持专业镜头语言，让 AI生成内容具备专业影视级的叙事表达能力，彻底解决传统
AI生成“有画面无叙事、有镜头无语言”的行业痛点。
• 全机位适配：原生支持正反打、过肩镜头、俯拍/仰拍、POV第一人称视角等专业机位；
• 全景别覆盖：支持全景、远景、中景、近景、特写、超特写等全品类景别精准控制；
• 智能切镜能力：可根据剧本与分镜设计，实现多镜头的智能切换与节奏把控，还原影视化叙事逻辑。
分类 输入 提示词 输出
切镜 镜头一：全景，男子立于殿前广场，
周身金光暴涨，远处的殿角飞檐在光
芒中微微震颤
男子：三百年了，我终于回来了。
镜头二：中景，殿门缓缓开启，数位
长老身着玄衣走出，目光凝重地望着
他
大长老：你已堕入魔道，今日便在此
地了结吧！
镜头三：近景，男子抬手，金光凝聚
成一柄长剑，剑尖直指长老们
男子：当年你们联手封印我时，可曾
想过今日？
切镜 [@图 1]切镜 1（0-2s）：中景，环绕
运镜，古风仙侠男子立于山巅，双手
结印，掌心燃起幽蓝火焰，火焰呈龙
形盘旋升腾，镜头 360°环绕，火焰光
影在他酒红暗纹华服上流动，背景是
翻涌的云海。
切镜 2（2-5s）：特写，快速推镜，
男子指尖火焰暴涨，化作数道火蛇射
向空中，镜头跟随火蛇高速前推，火
焰撕裂云层，露出下方燃烧的法阵。
切镜 3（5-8s）：极远景，上帝视角
急速下降，男子周身火焰形成巨大火
莲，火莲绽放时花瓣化作漫天火雨，
镜头穿透火雨，定格在他冷峻的侧
脸，火焰在他眼中映出金色纹路。
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运镜 [@图 2][@图 3]图 2阴森的站在图 3
的环境中，表情愤怒，镜头从脚下停
留一下，然后从脚下缓缓上升，体现
悬疑恐怖的情绪
正反打/过
肩镜头
正反打机位，女人与男人在院子中进
行交谈对话，女子激动的说：“你看看
你做的事情，我对你太失望了！”，男
子低头不语。
鸟瞰 鸟瞰视角，少女在院子里欣赏雪中的
冬梅，并用手轻轻抚摸梅花枝条
超特写 脸部超特写，图 1坐在龙椅上翻阅着
手中的奏折
音视频一体化直出能力
实现视听内容的一体化生成，减少后期制作成本，核心包括：
• 支持人声、BGM、音效的分层控制，可灵活适配不同内容的音频需求；
• 优化音画融合度，实现声音与画面节奏的精准匹配；
• 口型同步能力：3D/写实风格可实现口型与台词的精准同步，2D动漫风格可实现口型与整体氛围的适配。
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输入 提示词 输出
[@Subject 1]于
[@Subject 2]出镜，镜头
慢推，狐尾轻扫、抬眸抚
瓣，它说道：“这上古密
林也不过如此”，竹笛背
景音+桃林风声，画面清
冷有质感。
开场：慢镜头，从庭院全
景推近到少女的侧脸与晃
动的秋千
中段：特写她交叠的双手
与衣袍刺绣，再拉远到她
随秋千起伏的身影，人物
自白“今日风暖，檐下的
风铃又响了。秋千荡起
时，我好像能接住满院的
春光。你看，这花瓣落在
我发间，是不是也想和我
一起，等一场迟来的
雨？”
结尾：花瓣铺满地面，少
女抬头望向镜头，画面渐
暖淡出
多维度参考复刻能力
基于参考生技术，实现内容的灵活复用与批量生成，核心包括：
• 场景复刻：提供参考图，可生成同一场景的不同版本（如昼夜、晴雨、四季变化）；
• 动作/招式复刻：提供动作参考视频，可让不同角色执行相同动作，保障动作设计的一致性；
• 特效复刻：可基于参考视频复刻同款特效，实现视觉风格的统一；
• 情绪复刻：可让生成角色学习参考视频中人物的情绪、表情与肢体语言，保障人物塑造的连贯性；
• 主体替换：可保留参考视频的动作、运镜、特效，仅替换画面主体角色，实现快速批量生成。
分类 参考元素 参考视频 Prompt 输出视频
特效
参考
参考 1中的人物拥
有与参考 2相同的
特效
第 21页共 27页
情绪
参考
让参考 1中的人物
学习参考 2视频中
人物的情绪和表情
一键
绿幕
无输入 将[@原视频]的整个
背景换成绿幕背景
主体
替换
将[@原视频]中的主
角换成[@图 1]，动
作和特效保持和原
视频保持一致
8.场景化组件化工具能力
围绕漫剧生产全链路，提供轻量化、组件化的配套工具，提升生产效率，核心包括：提示词增强、场景化生图、场
景化 agent、主体库增强等核心能力。
提示词增强能力
• 提示词增强组件：内置漫剧专属提示词 Bot，可将用户简单的口语化描述，优化为符合模型要求的专业级提示
词，提升生成效果稳定性；
输入
图
用户输入
提示词
输出视频
1
提示词优化 bot输出 输出视频 2
图 2女人正
坐在御花园赏
花，图 1的
小猫跳进了她
的怀里
[描述]：
【@图 2女人】身着华服，静谧地端坐在御花园的
石凳上，周身环绕着缤纷盛开的牡丹与月季，她的
面容原本沉浸在赏花的宁静与愉悦之中，嘴角噙着
一抹柔和的微笑。突然，【@图 1的小猫】敏捷而
轻巧地跃入她的怀中，打破了这份宁静。女人的眼
第 22页共 27页
神瞬间充满了惊喜与宠爱，她那纤细的双手下意识
地轻柔环抱住这只温暖的小生灵，指尖轻抚着猫咪
柔软的皮毛。小猫在她怀中拱了拱，寻得最舒适的
位置后，满足地闭上眼，发出细微的咕噜声。阳光
透过头顶的繁茂树叶，斑驳地洒落在女人和猫咪身
上，也映照着周围绚烂的花朵，营造出一种温馨、
和谐且充满生机的田园诗般画面。
[景别]：中近景 (Medium Close-up)
[运镜]：固定镜头 (Static Shot)
[构图]：三分法构图 (主体在右侧三分线，左侧
留白展现花园景致)
[环境]：阳光明媚的御花园中，各色鲜花争相开
放，香气四溢。
图 1小猫闯
进了图 2的
情侣对话之
中，让他们先
被吓了一跳然
后又被小猫可
爱到抱起小猫
[描述]：
原本画面定格在【@图 2情侣】，突然，一只小
巧的【@图 1小猫】意外闯入，打破了【@图 2
情侣】原本宁静的对话。它毛茸茸的身影此刻正
静立在画面中央，杏核般的眼睛闪烁着天真的光
芒，好奇地打量着这对男女。起初，这对情侣被
这突如其来的访客吓了一跳，身体本能地做出了
微小的后退姿态，眼神中流露出短暂的惊愕。但
仅仅一瞬，那种惊吓便迅速消散，取而代之的是
柔软而温暖的爱意。左侧的她，嘴角已经忍不住
上扬，眉眼弯弯，右手轻柔而缓慢地伸出，指尖
带着小心翼翼的渴望，似乎下一秒就要触碰到小
猫细腻的皮毛。右侧的他，脸上挂着一抹惊喜与
宠溺交织的笑容，眼神深情地锁定在小猫身上，
仿佛整个世界只剩下这只可爱的小生灵。空气中
弥漫着从惊慌到喜悦的转变，小猫无意间的闯
入，却成了两人情感升华的催化剂。
[主体站位]：【@图 1小猫】位于画面中央偏低
处，四肢着地，身体微弓，尾巴轻轻摇摆，正好
奇地抬头仰望。一对情侣（来自【@图 2情侣对
话】的画面中），左侧人物身体微向前倾，眼神
从最初的惊愕转为温柔，右手已经伸出，指尖即
将触碰到小猫柔软的毛发；右侧人物则带着抑制
不住的惊喜笑容，眼神专注地落在小猫身上，身
体重心略微后撤，表现出最初的惊吓痕迹。
[景别]：中景（捕捉情侣上半身及小猫完整形
态，聚焦其互动过程）
[运镜]：固定镜头（Static Shot）
[构图]：汇聚构图，情侣的身体姿态、眼神与伸
出的手形成无形的引导线，将观众的视线自然汇
聚到画面中心那只灵动的【@图 1小猫】身上。
[环境]：@图 2
图一中这
两个人在
打架，刀
光剑影，
[描述]：
画面中央，【@图 1】中的两人正进行着
一场生死搏斗。手持跟踪镜头以一种近
乎贴身的方式，捕捉着他们每一次刀剑
的碰撞。金属摩擦的火花在昏暗的光线
中瞬间迸发，照亮了两人因极度专注而
第 23页共 27页
智能切镜 扭曲的面庞。汗水与血迹混合，沿着紧
绷的下颌线滑落。其中一人眼神锐利如
鹰，每一次挥刀都带着破风之势，肌肉
线条在剧烈运动中清晰可见；另一人则
以守为攻，刀刃精准格挡，眼神中虽有
疲惫却透着不屈的韧性。刀光剑影在空
中划出银色的弧线，每一次交锋都伴随
着刺耳的金属撞击声，仿佛能穿透屏
幕。背景被刻意虚化，仅留下模糊的光
影，进一步凸显了前景两人之间白热化
的冲突与紧张到极致的氛围。整个画面
充满了原始的暴力美学和令人窒息的压
迫感。
[主体站位]：【@图 1】中的两人在画面
中央激烈缠斗，身体重心不断交错，动
态地占据画面核心区域。
[景别]：中近景和全景智能切换
[运镜]：手持跟踪镜头（Handheld
Tracking Shot），镜头紧随刀剑的每
一次挥舞与格挡，营造出强烈的现场感
和紧张氛围。智能切镜
[构图]：动态对角线构图，智能切镜，
利用武器的轨迹和人物的肢体形成紧张
的视觉引导线，强调冲突与速度感。
[环境]：【@图 1】动态模糊，充满紧张
感的空间。
场景化生图能力
• 场景化生图组件：支持角色三视图生成、场景多角度生成、剧情九宫格分镜图生成等漫剧专属生图能力；
功能点 用户输入 api输出
角色三
视图
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场景多
角度
剧情九
宫格生
图
根据剧情猜测九宫格分
镜图
新一代主体库
• 新一代主体库组件：实现角色、场景、特效资产的标准化管理、沉淀与复用，为批量生成提供核心支撑；
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主体类型 选择主体 实现效果
表情表演 +
灯光 +氛围
氛围+招式
技能+运镜
角色+招式
技能+运镜
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场景化 agent
• 场景化 Agent：针对解说漫剧、双人对话漫剧等细分场景，提供开箱即用的专属 Agent，实现从剧本到成片的
端到端生成；
类型 输入图片 输入剧本 输出视频
解说漫
双人对话 男生：瞧你，怎么那么不小心
女生：哎呀不用你管
双人对话 夏柚：刚才老师看你的眼神好
凶。
江屿：谁让我刚好在发呆。
夏柚：你天天都在发呆。
江屿：我在想事情。
夏柚：想什么？
江屿：……没什么。
9. AI漫剧视频模型优化与行业标准化建设方向
漫剧专属训练数据与标注体系建设
针对漫剧场景的视频生成模型优化，核心是在数据准备与标准制定阶段，围绕漫剧行业核心需求与痛点，构建专属
的数据集、标注体系与行业标准，从源头解决通用视频模型在漫剧场景适配性不足、生成效果不稳定、角色一致性
差等核心问题。
• 在模型训练阶段，针对漫剧数据做专项的数据增强，覆盖漫剧分镜、角色设计、动作表达、镜头语言等核心维
度；
• 构建漫剧专属标注体系，针对角色一致性、动作连贯性、镜头逻辑、音画同步等核心指标，制定标准化标注规
范，为模型训练提供高质量数据支撑。
漫剧垂直场景专属评测体系搭建
为打造适配 AI漫剧、仿真人剧等场景的专属视频生成模型，持续迭代优化模型的场景化能力，模型厂商需跳出通用
视频模型的泛化评测框架，搭建面向 AI剧垂直场景的全链路专业评测体系。
第 27页共 27页
• 该体系需全面覆盖 AI剧目生产全流程的核心痛点与关键指标，构建可量化、可直接反哺模型训练的评价标
尺，涵盖一致性、美学、清晰度、语义理解、动态效果、物理规律、情绪、音色等数十个核心评价维度；
• 其中，一致性直击跨镜头角色统一的核心痛点，语义理解保障画面与剧本叙事高度契合，其余维度全面覆盖视
听呈现、内容逻辑、生成品质的全环节要求；
• 依托该专属评测体系，厂商可精准定位模型能力短板，实现针对性优化迭代，为 AI剧目工业化、规模化、高
品质生产提供稳定的底层模型支撑。
行业统一生产 SOP与标准体系构建
针对行业缺乏统一规范的发展痛点，需联合产业链上下游核心参与者，共同制定 AI漫剧行业的标准化体系，推动行
业规范化发展：
• 制定标准化生产 SOP：输出覆盖从创意策划、资产搭建、分镜设计、AI生成、后期优化到内容发行的全流程
标准化操作规范，为从业者提供可复用的生产指引；
• 制定内容品质评价标准：建立可量化的 AI漫剧内容品质评价体系，覆盖画面品质、叙事逻辑、视听效果、角
色一致性等核心维度，引导行业从“产能竞争”向“品质竞争”升级；
• 制定资产规范标准：建立角色、场景、特效等数字资产的标准化规范，推动资产的跨团队、跨平台复用，降低
行业整体创作成本，构建健康的行业生态。
10.总结与展望
AI漫剧作为 AIGC技术与数字内容产业深度融合的标杆业态，正处于从野蛮生长向工业化、标准化、高质量发展转
型的关键节点。视频生成大模型作为行业发展的核心技术底座，其场景化适配能力、全链路服务能力，将直接决定
行业发展的上限。
未来，随着漫剧专属模型的持续迭代、行业标准化体系的逐步完善、工业化生产流程的全面普及，AI漫剧行业将彻
底摆脱对人力规模的依赖，实现“创意为核心、技术为载体、资产为壁垒”的全新发展模式。同时，随着出海进程的持
续加速，AI漫剧将成为中国数字文化出海的核心载体，向全球市场输出中国的数字内容与 AIGC技术能力。
本白皮书旨在梳理行业发展规律、拆解核心需求、输出标准化解决方案，希望为全行业参与者提供参考，共同推动
AI漫剧行业的健康、可持续发展。
如果您希望我们的团队为您量身定制解决方案，请留下联系方式，以便我们深
入沟通。
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数字漫画产业“十五五”发展方向与政策框架解读
政策出台背景与核心定位
政策导向对 AI 漫剧行业的核心影响
市场端：规模与产能双爆发，出海成为第二增长曲线
技术端：厂商赋能下，效率与成本实现双重突破
产业端：技术驱动格局重塑，门槛与模式全面升级
行业核心痛点与厂商攻坚方向
2. AI 漫剧生产流程变革与核心需求拆解
传统漫剧生产流程：重人力、长周期的线性执行模式
AI 漫剧生产流程：AI 自动化重构全链路，价值分工全面重塑
AI 漫剧核心生产逻辑：漫剧即动态分镜
3. AI 漫剧工业化生产核心模式与效能对比
图生视频与参考生视频的场景化分工
图生视频核心适用场景
参考生视频核心适用场景
两大生产模式的流程与效能对比
参考生视频核心流程
图生视频核心流程
核心效能对比
4. 基于参考生模式的 AI 漫剧工业化生产工作流体系
核心生产流程：四步闭环标准化执行
核心支撑体系：两大重点投入，驱动长期价值
资产闭环：沉淀与复用构建长期核心竞争力
5. 传统图生团队向参考生工业化团队的组织转型方案
转型前：传统图生团队的架构核心痛点（10 人编制）
转型后：多线并行参考生团队的标准化架构（13 人编制）
3 个标准化制作组（9 人）：核心内容生产单元
专项支撑图生组（4 人）：全团队产能与品质支撑单元
组织转型的核心价值
6. AI 漫剧全栈技术架构体系
模型能力层：核心技术底座
增强组件层：场景化能力放大
场景方案层：垂直需求开箱即用
服务层：分层级能力灵活输出
平台层：产品化封装降低创作门槛
用户层：全行业创作者生态覆盖
7. AI 漫剧专属视频模型核心能力图谱
一致性控制能力
动态效果控制能力
语义理解能力
专业镜头语言控制能力
音视频一体化直出能力
多维度参考复刻能力
8. 场景化组件化工具能力
提示词增强能力
场景化生图能力
新一代主体库
场景化 agent
9. AI 漫剧视频模型优化与行业标准化建设方向
漫剧专属训练数据与标注体系建设
漫剧垂直场景专属评测体系搭建
行业统一生产 SOP 与标准体系构建
10. 总结与展望
