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10 分钟一集短剧、一只广告,LibTV 打通影视创作全流程

  • 2026-10-02 18:12:17
10 分钟一集短剧、一只广告,LibTV 打通影视创作全流程

Hi,大家好~我是橘子姐姐。

今天是 AI 产品体验计划的第三期:LibTV。

先看看我创作的短剧

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虽说视频还是有些瑕疵,但对于普通用户来说是不是已经很不错了。

AI 视频工具这半年发了不少,进步速度也是非常快。Seedance 2.0、Kling 3.0 这些模型生成的镜头已经能接近“影视级”水准了。

但是我在体验了 LibTV 之后,还是想要说说 LibTV 是不一样的,跟市面上 AI 视频工具的产品思路不一样哦。

自己做短剧

LibTV 是首个同时面向人类创作者和 AI Agent 的专业视频创作平台。

官网地址:

https://www.liblib.tv/?utm=cg&cgv=juzi

打开 LibTV,点击开始创作,进入无限延展的画布界面,可以添加五种节点:文本、图片、视频、音频、脚本。节点可以互相连接,形成完整的工作流。

第一步,故事脚本生成,一个古风穿越题材。

“《我在盛唐写天下》**类型**:古风 / 穿越 / 爽文漫剧**时长建议**:60–90秒**基调**:热血 × 盛唐史诗感 × 爽点节奏【序幕】【现代 · 深夜办公室】键盘声急促。电脑屏幕蓝光刺眼。 沈昭昭(女,28岁),面色苍白,伏案加班。 手机提示音不断。 她抬头,视线模糊—— 黑屏。【第一幕】【盛唐 · 金銮殿 · 日】鼓声震天。 沈昭昭猛然睁眼,已跪在大殿中央,身着男装官服,双手被押。 百官列立,殿宇巍峨。 大臣厉声: “大逆不道!假称诗才惊世,欺君罔上,当斩!” 沈昭昭震惊低语: “这是……唐朝?” 龙椅之上,皇帝目光沉沉。 皇帝: “既言才华盖世,当殿作诗。若不能——斩。” 刀光映入她瞳孔。 大殿死寂。 

【第二幕】 沈昭昭缓缓起身。 呼吸渐稳。 她望向殿外—— 长安城阳光万里。 她低声: “既来盛唐……便与盛唐争一争。” 抬头,高声吟诵: “君不见黄河之水天上来——” 声音回荡大殿。 群臣震动。 皇帝缓缓站起。 诗声激昂,如惊雷落殿。 【第三幕】 殿外风起。 长安街市灯火连绵。 皇帝低声: “此诗,当传万世。” 沈昭昭目光坚定。 她轻声自语: “既然来了……那便写尽三万里长安。” 镜头推远。 盛唐山河展开。”

这个选题,从现代穿越到古代的场景需要,服装等都需要切换,人物情绪丰富,场景丰富。对于 AI 视频创作工具来说,有点挑战性。    

大概用了不到1分钟,就生成了18个分镜脚本,脚本很细致,包含角色动作、情绪、场景标签、光影氛围、音效、每个角色的对白等,很丰富。

第二步,生成分镜图

脚本确认没问题,就可以一键批量生成多个分镜图。

如果有生成失败,直接点重新生成,会自动识别到未生成或生成失败的分镜,不用全部从头再来。

第三步,批量生成视频

然后可以一键生成所有分镜的视频,支持  Seedance2.0 等模型,大概等 2 分钟左右,18个分镜视频就生成好了。

从脚本到分镜视频生成一共就用了不到10分钟时间。

最后把分镜视频一键下载,导到剪映里合成一段就可以了,也可以再增加自己的发挥,比如加BGM,调整故事线等。

来看成片:

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自己做广告

除了做短剧视频,我们还可以做做广告视频。

夏天到了, 我想做一只防晒广告,呼吁大家每天记得涂防晒。(但这绝对不是广告)

双击添加画布节点,选择文本节点,我用的是图片反推提示词的功能。

我选了一只防晒,然后输入下面的提示词来生成拍摄脚本。

脚本最终生成是按四个场景来体现的,光看脚本就很有画面感了。

脚本确认后,再添加视频节点,我想制作一条2分钟左右的广告,可以按照脚本区分的四个场景,依次添加4个视频节点场景进行生成。

模型选择的是 Seedance 2.0 Fast 模型,积分消耗相对多一些,但毕竟模型是真的好!建议大家直接就选最好的模型,避免积分浪费。

四个视频都完成后,再添加视频合成节点,将四个合成一个完整的视频,点击打开视频合成。

接着就打开了一个很像剪映的页面,可以预览合成结果,也可以再进行编辑。

因为第一步脚本控制的很好,所以四个视频顺下来还不错,最后点击合成视频。

看看效果:

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一些心得

拍过片子的人都知道,影视工业从来不是几个好镜头的简单叠加,是一条重工业流水线。

传统工作流可能是这样,先用某个 AI 写剧本,再用某个生图 AI 生角色图,然后去另一个AI软件生成分镜,接着把图丢进AI视频生成工具,生成完了再导入剪辑软件配音乐、加字幕。

LibTV 提供的不是另一个更强的视频生成模型,是一套完整创作系统。

把剧本、分镜、角色、拍摄、剪辑这些环节串在了一起,真正实现影视工业创作整条流水线,在一个工具里完成,不需要来回切换工具。

AI 视频生成模型的进步已经到了单镜头质量已经不输专业拍摄了,真正的瓶颈是如何把这些镜头组织成一个完整作品。

一个晚上,一个人,一集漫剧,一只广告,这个场景以前不可想象。

现在,正在 LibTV 里发生。

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