这两年，越来越多人开始做 AI 视频。有人拿小说做动态漫剧，有人拿短文案做剧情视频，也有人直接用一段提示词去尝试生成完整画面。但真正做下来，很多人会发现一个现实问题：AI 视频并不是“输入一句话，点一下生成”就能稳定完成的。真正可用的 AI 视频创作，背后一定有一套完整工作流。
也就是说，你不是只需要一个模型，而是需要一整套从文本、分镜、角色、画面、镜头、视频、剪辑到成片的流程。流程一旦不清楚，最后就很容易出现这些问题：故事结构散、角色不一致、镜头节奏乱、画面风格跳、视频成片感弱。
这也是为什么，越来越多创作者在研究 AI视频工作流、AI视频制作流程、AI视频创作时，开始意识到前期结构搭建的重要性。尤其是做小说改编、漫剧、动态漫画这类内容时，前期如果没有把镜头和结构理顺，后面的生图和出视频只会越来越乱。
像小镜故事板这类工具，真正的价值就在这里：它并不是只解决“写点镜头描述”这么简单，而是帮助创作者先把前期分镜结构搭起来，让后面的 AI 视频制作更容易进入稳定流程。所以，这篇文章就专门来讲一个更完整的问题：AI视频制作的完整工作流，到底应该怎么理解？
如果你正在研究 AI视频工作流、AI视频制作流程、AI视频创作，希望把“从想法到成片”这条线真正打通，这篇文章会帮你把整个逻辑梳理清楚。
什么是 AI 视频工作流？
简单来说，AI 视频工作流，就是把一段内容从“文字阶段”逐步转化为“可播放视频”的一整套流程。这里的内容来源可以是：
- 小说片段
- 剧本
- 短视频文案
- 宣传片脚本
- 对白设定
- 故事梗概
- 角色设定
而最终输出，通常会变成：
- 动态漫剧
- 剧情短视频
- 宣传视频
- 分镜演示视频
- AI 动画片段
- 角色驱动视频
所以，AI 视频制作流程从来不只是“生成视频”。它其实是一条链路，前面负责理解内容和建立镜头，后面负责画面生成、动作转换和成片整理。真正成熟的 AI视频工作流，至少会包含这些环节：
- 文本整理
- 分镜脚本
- 角色设定
- 场景设定
- 画面生成
- 视频生成
- 后期剪辑
- 音频与字幕
- 成片优化
为什么 AI 视频创作一定要有完整流程？
很多新手最常见的误区，就是把 AI 视频理解成“模型能力问题”。好像只要模型够强，视频自然就会好。但实际上，大多数 AI 视频质量不稳定，不是因为模型不够强，而是因为工作流本身不完整。
1. AI 视频不是单环节创作，而是多环节协作
文本、镜头、画面、动作、剪辑，这些都不是一回事。你不能跳过前面的结构整理，直接要求后面的模型把所有问题都解决。
2. 前期越乱，后期越难补
很多人一开始没有分镜，直接生图；生完图发现角色不统一，再回头补角色设定；画面做完后发现节奏不对，又重新拆镜头。最后时间花了很多，但流程一直在返工。
3. AI 更适合流程化协作，而不是一次性全包
AI 最擅长的是在清晰任务里快速生成，而不是在混乱任务里自动替你做判断。所以，真正稳定的 AI视频制作流程，往往不是“一键生成”，而是“分阶段生成”。
一个完整的 AI 视频制作流程通常包含哪些步骤？
从实际创作角度来看，AI视频工作流可以拆成下面几个核心阶段。
第一步：明确内容来源和创作目标
在开始任何 AI 视频创作之前，第一件事不是选模型，而是先明确两个问题：
第一，这条视频的内容来源是什么？
第二，这条视频最后要做成什么形态？
比如：
- 你是拿小说做漫剧视频
- 你是拿短文案做剧情短片
- 你是拿解说词做宣传视频
- 你是拿角色设定做人物展示视频
目标不同，AI视频制作流程的重点也会不同。
如果是小说改编，重点在分镜拆解和人物一致性。
如果是宣传视频，重点在画面逻辑和节奏控制。
如果是剧情短片，重点在镜头推进和角色表演。
所以，AI 视频工作流的第一步，一定是先把“做什么”讲清楚。
第二步：整理原始文本内容
明确目标后，就要开始处理原始文本。这一步的任务，是把杂乱内容整理成适合拆镜头的素材。很多人以为可以直接把很长一段小说全文扔进 AI，然后等它自动生成完整视频，但现实通常不是这样。更稳的做法是先整理：
- 这一段的核心事件是什么
- 主要角色是谁
- 场景有几个
- 情绪节点在哪里
- 动作节点在哪里
- 哪些信息必须保留
- 哪些信息可以弱化
这一步做得越清楚，后面 AI 分镜脚本越稳定。
第三步：生成分镜脚本
这是整个 AI视频制作流程里最关键的一步。因为视频创作不是直接从文字跳到成片，中间必须有一个镜头结构层。也就是把原始文本转换成分镜脚本。分镜脚本通常会帮助你确定：
- 镜号
- 场景
- 角色
- 画面内容
- 景别
- 运镜
- 台词
- 节奏
- 声音提示
如果没有这一步，后面的生图和出视频很容易变成“单张画面拼接”，而不是一个真正有叙事推进的视频。
在这一阶段，小镜故事板的作用会特别明显。因为它本身就是围绕“从文本到镜头结构”的转换在工作。尤其是做小说改编漫剧、动态漫画或剧情视频时，前期先把分镜脚本理出来，后面的 AI 视频创作难度会立刻下降很多。
第四步：建立角色设定
很多 AI 视频失败，不是故事有问题，而是角色不稳定。今天这张图长这样，下一张图又像另一个人；前一个镜头穿黑衣，后一个镜头突然变白衣；上一张是温柔感，下一张变成完全不同的气质。所以，在 AI视频工作流里，角色设定最好单独建立。角色设定通常要包含：
- 性别与年龄感
- 发型与发色
- 脸型与五官特征
- 体型
- 服装
- 气质标签
- 固定道具
- 角色在不同场景下的基本状态
角色设定越稳定，后面的生图一致性就越强。
第五步：建立场景和道具设定
角色之外，场景和道具也要尽量前置整理。因为 AI 视频里，如果场景逻辑不统一，也会非常容易出戏。尤其是做连续镜头时，前后画面的环境关系最好能尽量明确，比如：
- 地点是什么
- 场景里有哪些关键元素
- 主要道具是什么
- 环境气氛是什么
- 光线是什么时间感
- 空间关系如何
如果你把这些都放到生图阶段才临时处理，画面会越来越飘。
第六步：为每个分镜生成图片提示词
当分镜脚本、角色设定、场景设定都整理好后，就可以进入画面生成阶段。这里的核心不是“一条大提示词打天下”，而是根据每个镜头分别生成对应的图片提示词。因为不同镜头的任务不同：
- 有的是建立场景
- 有的是角色出场
- 有的是动作节点
- 有的是反应镜头
- 有的是情绪特写
所以，提示词最好按镜头拆开写，并尽量包含：
- 角色
- 场景
- 镜头类型
- 景别
- 构图
- 角度
- 情绪
- 光线
- 关键动作
这一步做得细，后面的 AI 视频创作就更顺。
第七步：生成单张画面或镜头素材
接下来进入视觉素材生成阶段。常见做法通常是先生成：
- 单张镜头图
- 多版本候选图
- 关键镜头强化图
- 角色一致性参考图
这一步的目标，不是马上做成视频，而是先把视频所需的核心画面素材准备好。对于很多创作者来说，这一阶段其实已经能看到 70% 的成片雏形了。因为只要分镜合理、人物稳定、画面风格统一，后面的视频生成就会轻松很多。
第八步：把静态画面转成视频镜头
这是 AI 视频制作流程里最直观的一步。也就是把前面生成好的镜头图，进一步转成动态视频素材。这里常见的方式包括：
- 静图转视频
- 角色驱动
- 镜头推拉
- 轻动作生成
- 表情或视线变化
- 场景气氛动态化
这一步要特别注意一个问题：不是每张图都适合硬做成“很大动作”的视频。有些镜头本来就是情绪停顿镜头，只适合轻微动态；有些镜头是动作节点，才适合更明显的运动感。所以，AI视频创作不是给所有镜头同样的动态强度，而是要根据分镜功能来判断。
第九步：剪辑、排序与节奏调整
很多人做 AI 视频时，只关注前面的画面生成，却忽略了最后真正决定观感的一步：剪辑。因为视频不是镜头素材堆在一起，而是一个节奏系统。这一步通常需要处理：
- 镜头排序
- 时长分配
- 节奏快慢
- 转场
- 留白
- 重复镜头删减
- 重点镜头强化
有些镜头本身没问题，但放在整条视频里就显得拖；有些镜头单看普通，但在合适的位置停一下就很有戏。所以，AI视频制作流程里，剪辑不是补充项，而是决定成片是否成立的关键一步。
第十步：补声音、字幕和最终包装
一条完整的 AI 视频，通常还需要声音层来补足。包括：
- 台词
- 配音
- 旁白
- 环境音
- 音乐
- 字幕
- 封面
- 标题包装
尤其是剧情类和漫剧类视频，声音对情绪推进的帮助非常明显。有时候，前期镜头节奏只做到 70 分，声音一进来，成片感就能被拉上来。
AI 视频工作流里，最容易卡在哪几个地方？
虽然整个流程看起来清楚，但实际执行时，创作者最容易卡住的地方通常有几个。
1. 直接跳过分镜脚本
这是最常见的问题。很多人急着出图、出视频，结果前面没有镜头结构，后面所有环节都在返工。
2. 角色一致性不稳定
如果角色没有单独设定，画面再多也很难拼成完整视频。
3. 提示词写得太泛
提示词如果只有风格，没有镜头信息，就会导致每张图都“像是某种画风”，但不像同一个作品里的镜头。
4. 每个镜头都想做得很满
真正成熟的 AI视频创作，不是每个镜头都炫技，而是知道哪些镜头该静、哪些该动、哪些该短、哪些该留。
5. 后期剪辑意识太弱
很多人前面花大量时间生图，最后剪辑只草草拼接一下，这样会让整条视频的完成度明显下降。
为什么说分镜是 AI 视频工作流的中枢？
因为分镜是整个流程里最重要的“中间层”。前面连接文本理解，后面连接视觉生成。没有这层，文本很难顺利变成画面；有了这层，后面的角色、场景、提示词、视频素材都会更顺。你也可以这样理解：
- 文本是内容源头
- 分镜是结构中枢
- 生图是视觉生产
- 视频生成是动态实现
- 剪辑是成片组织
所以，如果有人问 AI视频制作流程里最不能省的步骤是什么，我会优先说：分镜脚本。也正因为如此，小镜故事板这类工具在 AI视频工作流里非常适合放在靠前位置。因为它能先把文本拆镜头，把角色、场景、镜头逻辑理出来，后面的图像和视频生成就会更像“顺着流程做”，而不是“边做边猜”。
不同类型的 AI 视频，工作流重点有什么不同？
虽然大流程相似，但不同内容类型，重点会不同。
1. 小说改编漫剧
重点在：
- 分镜拆解
- 角色一致性
- 场景逻辑
- 镜头节奏
- 情绪推进
2. 剧情短视频
重点在：
- 冲突节点
- 人物表演
- 画面节奏
- 台词落点
- 转场效率
3. 宣传类视频
重点在：
- 文案与画面对应
- 信息传达顺序
- 画面统一感
- 节奏紧凑度
- 包装感
4. AI 动画实验短片
重点在：
- 风格统一
- 视觉连续性
- 镜头运动自然度
- 音乐与画面配合
AI 视频创作适合完全自动化吗？
现阶段还不太适合。更准确地说，AI视频工作流最适合“半自动化”：把重复、耗时、可结构化的部分交给 AI，把节奏、判断、取舍和审美交给人。AI 最适合处理的是：
- 文本拆解
- 初版分镜
- 角色与场景整理
- 提示词生成
- 画面初稿
- 视频素材初稿
人工更适合处理的是：
- 哪些镜头值得保留
- 哪些画面该替换
- 节奏怎么调
- 风格是否统一
- 情绪有没有到位
- 最终成片是否成立
所以，AI视频创作真正高效的方式，不是“一键全自动”，而是“让 AI 帮你完成大部分重复工作，再由你把关键判断做准”。
一个更适合长期创作的 AI 视频制作思路
如果你准备长期做 AI 视频，而不是只偶尔试一下，我会更建议你把流程搭成下面这种结构：
- 固定内容来源处理方式
- 固定分镜结构模板
- 固定角色设定模板
- 固定场景设定模板
- 固定提示词输出格式
- 固定视频生成步骤
- 固定剪辑整理流程
一旦你把这些固定下来，AI视频工作流就会越来越快，内容也会越来越稳定。这也是很多人从“偶尔做一条视频”到“能持续做系列内容”的关键分界线。真正拉开差距的，不是某一次灵感，而是有没有流程。
结语：AI 视频制作的核心，不是模型，而是流程
AI视频制作完整工作流解析，说到底，其实是在回答一个更本质的问题：一段内容，怎样才能稳定地变成一条能看的视频？答案不是只靠模型，也不是只靠提示词，而是要靠一套完整的 AI视频工作流。
从文本整理，到分镜脚本，到角色场景设定，到图片生成，再到视频生成、剪辑、声音和包装，整条流程只要有一个环节混乱，最后成片都会打折扣。对于新手来说，理解 AI视频制作流程，能避免大量无效试错。对于长期创作者来说，搭建稳定工作流，才是真正提高效率的开始。对于做小说改编、漫剧、动态漫画和剧情视频的人来说，前期分镜和结构搭建尤其关键。
所以，如果你想把 AI视频创作真正做起来，最值得优先优化的，不是再去找一个“更强模型”，而是先把自己的创作流程搭顺。而像小镜故事板这样更适合前期分镜结构整理的工具，放在你的 AI 视频制作流程前端，会比最后才去补镜头结构有效得多。因为真正成熟的 AI 视频制作，不是靠临场拼凑，而是靠流程把每一步接起来。
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