即梦上线AI短剧工作室：从剧本到剪辑一站打通

字节跳动旗下主打 AI 创作的平台即梦，已经把短剧工作室正式推上线了。这个功能确实挺顺手。

先说明一点，所谓 AI 短剧工作室并非实体办公场所，它是一整套围绕短剧生产搭起来的工作流。

从最初的灵感、剧本，到之后的分镜、视频生成，再到后期剪辑，整套流程都能在这个工作流里完成。

今年 3 月，小云雀曾推出短剧 Agent。

过去半年，这套工具看来已经跑成熟，随后又被进一步整合进即梦。

字节手上握着行业里最强的视频生成模型，即梦对内容创作这一块的理解也足够深。

这两样优势如今被捏到一起，做成面向专业创作者的完整 Agent 工作流，短剧创作不光画面出得来，整个项目也能系统管理起来。

昨天在群里聊起这事，才发现还有不少同学压根不知道即梦有这个功能。

其实我写过不少做类似方向的创业公司，它们今年前半年都跑出了 PMF，增长很猛。

说到底，视频和图片能用的地方太多了，电商宣传片、广告视频、产品海报，还有各种营销素材都算。

即梦的短剧工作室，是在 Seedance 视频模型的基础上往前后两头延伸，把整条短剧制作流程串成了一条线。

视频模型一旦跨过可用这道门槛，创作者真正在意的就不只是能不能生成一段高质量视频了。大家最终要的是能用的作品，不是零散片段。

所以接下来的机会，在于怎么让整个创作流程变得更简单。

即梦这套创作 Agent 的能力，我不逐个展开。挑几个我特别感兴趣的功能说说。

他们专门做了一个剧本模型，叫 DreamScript。在我目前见过的同类视频创作工具里，这种能力比较少见。

视频越来越容易生成之后，最关键的问题就变成了：我们到底要拍什么？短剧尤其如此，故事和节奏本身就太重要了。

为什么要单独做剧本模型？我觉得这跟短剧自身的创作特点关系很大。

现在用通用大模型写故事，应该不少人已经知道了，并不算难事。给一段提示词，让它写几千字的故事，甚至写一本小说，都做得到。

可把小说改编成短剧，是另一码事。

小说有大把篇幅去写人物的心理活动，故事背景可以慢慢交代，人物关系也能一点点铺垫。

短剧不行。它得把文字里的故事落成具体的画面、人物动作和台词，节奏通常还要快得多。

举个例子，小说里写女主角发现丈夫背叛自己，作者能用几千字铺陈她的心理变化。改成短剧，就得琢磨怎么用画面把这件事讲出来。

是让她偶然翻到手机里的消息，还是让她在某个场合亲眼撞见？两种处理带来的剧情冲突和观众感受完全不同。

剧本创作功能怎么用，给大家看一下：我把最近正在看的一段小说喂了进去，最后它帮我生成了一份短剧剧本。

我接触过的短剧团队里，有专业编剧的并不多。就算配了编剧，眼下行业节奏这么快，对效率的要求也低不下来。

最近跟几个拍短剧的朋友聊天，AI 是绕不开的话题。说白了，AI 正在变成短剧团队之间拉开效率差距的那个变量。

没经验的创作者，可以让 AI 先快速出一份 60 分的剧本，再在此基础上改和磨；经验丰富的编剧，则能借 AI 更快试不同的剧情设定，好剧本的产出效率也跟着提上来。

剧本模型 DreamScript 在题材、核心梗、人物设定和故事结构这些短剧剧本的关键环节上做了专门优化和训练。跟通用大模型比，它更懂短剧的爆款规律。

看下面的截图，剧本生成之后，每一集都配了对应的故事设定和具体剧情，可以接着在这个基础上改。

也就是说，创作者从最初的灵感或手头已有小说出发，让 AI 整理人物关系、设计剧情，再产出适合短剧的分集剧本。

手上已经有现成剧本的，也可以交给 AI 做分析和优化。

下面是我拿剧本医生诊断一个已有剧本的过程。

这个功能挺实用。短剧特别讲究开头，前三集尤其关键，主角身份和核心冲突得尽快交代清楚。

这些问题要是在剧本阶段就找出来，改起来相对容易。可要是分镜和视频已经生成了一大堆，才发现故事本身有毛病，前面很多工作可能就白做了。

可能有人要问：写剧本为什么不用 ChatGPT 这类通用大模型？

其实我也试过。试完才深切体会到，通用模型什么都懂一点，可短剧这种垂直创作场景里的门道，它未必真摸得清。

有时候它生成的剧本看着挺专业，人物设定、故事结构都齐，细读下来却会发现，它对短剧的节奏、冲突和观众喜好理解得还是差口气。

所以即梦这个剧本模型真正值钱的地方，恰恰在于模型本身就很懂短剧。

当然，这不代表 AI 生成的剧本拿来就能直接拍。但至少在初稿上继续改、继续调，能省掉很多从零开始创作的功夫。

再举个例子，DreamScript 能照着设定好的人物小传，逐句检查剧本里的台词。

想想看，写剧本时人物的性格、身份、经历都已经定下了。可写到后面，剧集一多，台词和人设对不上的情况很容易冒出来。

这时候让 AI 查一查哪些台词不符合人设，再给出修改建议就行。

这类活儿挺琐碎。过去得编剧自己一遍遍查，剧集多、人物关系复杂的时候特别容易漏。现在交给 AI，能省下不少时间。

剧本定了，一般就进入具体的画面生成环节。短剧往往是连续多集，人物、场景、镜头一大堆，剧本里写定的内容，后面都得一步步变成能用的素材。

比如同一个角色在不同场景反复出现，前面穿什么衣服、后面是什么造型，都得保持一致。

这些活儿要是散落在不同工具里，麻烦就大了。剧本中途一改，后面素材、分镜有没有受影响，还得挨个去查。

眼下所有流程都收进了同一个工具，这类衔接上的麻烦处理起来省事不少。

拿下面这张截图来说，剧本生成完，角色、场景能直接拆出来，对应的图片资产可以批量生成。

生成好的资产往后都能接着用。同一个人物换个场景出场，做分镜时直接挂上先前定好的角色形象就行，不必每回重新描述一遍。

Seedance 在行业里本就是最强的视频生成模型，底层模型和上层应用都出自自家，用起来是原汤化原食。

这两天赶上双 11，官方 Seedance 2.5 的 720P 年卡方案，最低能压到每秒 0.16 元。想试试 AI 短剧创作的人，门槛已经相当低了。

说到这儿，让人想起当年 Anthropic 推出 Claude Code 那档子事。

大家估计还有印象，Cursor、Windsurf 这些 AI Coding 产品，一开始就是在 Claude 等基础模型上做应用，跑得飞快。

再往后，Anthropic 自己下场推出 Claude Code，亲自做 Coding Agent。接着 OpenAI 也拿出 Codex，越来越多的模型公司往应用层挤。

如今，AI 视频行业里也上演着相似的剧情。

即梦的短剧工作室，应该会是今年 AI 视频行业的一个重要转折点。行业里最好的视频模型厂商，正式下场做全栈的视频 Agent 了。

底层模型公司一旦把模型能力和完整工作流捏到一起，整个行业的竞争逻辑就得变。

AI Coding 走过了这条路。现在，轮到 AI 视频行业了。