AI短剧量产工厂·小说改编剧本分镜图视频配音全流程一键出片

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把一本小说变成能投放的短剧:策划 → 编剧 → 分镜 → 出图 → 出片 → 配音 → 混音 → 超分,八道工序全部走 api.a7w.cn 的生成应用,一条 Base URL、一把 Key 跑完。含三道质量门禁(改编可行性、故事骨架、分镜铁律)与一份出片成本测算脚本,批量出片不靠手感靠口径。整套操作文档(工序-应用-接口对照表、每道工序的真实调用、成本测算、批量排产、常见坑)+ 零依赖客户端都在包里,。包内含完整操作文档与零依赖客户端(`SKILL.md` + `references/`)。需要自备 api.a7w.cn 的 API Key,注册领 Key 见 https://api.a7w.cn/ 。遇到问题可加技术微信 9872659。

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模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

AI 短剧量产工厂 · 小说到成片

把一本小说,变成能投放的短剧。

这里是一整套跑通「策划 → 编剧 → 分镜 → 出图 → 出片 → 配音 → 混音 → 超分」的
工业化流程 —— 不是零散技巧,而是可以直接照着执行、批量复制的作业体系。
八道工序全部走 api.a7w.cn 的生成应用,一把 Key 跑完,不用自己部署任何模型。

你最关心 答案
多少钱 按点数计费(1 元 = 100 点)。2 分钟一集约 30~45 元,成本近八成在视频生成
要多久 视频逐段生成,单段 4~15 秒;一集 2 分钟约 10~20 个片段
要装什么 什么都不用装。包里自带零依赖客户端与成本测算脚本
要几把 Key 一把。模型网关与全部生成应用共用同一套鉴权、同一份账单
能商用吗 可以。改编他人作品需自行取得授权,内容合规责任由使用者承担

一、八道工序,各自调哪个应用

工序 用什么 接口 输入 → 输出
1 策划 模型网关(OpenAI 兼容) POST /api/v1/chat/completions 小说文本 → 改编可行性结论 + 故事骨架
2 编剧 模型网关 POST /api/v1/chat/completions 骨架 → 分集大纲 + 每集剧本(含台词)
3 分镜 模型网关 POST /api/v1/chat/completions 剧本 → 分镜表 JSON(镜号 / 画面 / 台词 / 时长)
4 出图 nano_banana POST /api/v1/apps/nano_banana/submit 分镜描述 + 角色形象 → 角色图 / 场景图 / 首帧
5 出片 full_video(通用首选)<br>happy_horse(声画一起出)<br>seedance(分辨率分档) .../full_video/submit<br>.../happy_horse/submit<br>.../seedance/create 首帧图 + 运镜描述 → 4~15 秒视频片段
6 配音 voice_tts .../voice_tts/clone_voice<br>.../voice_tts/tts_async 参考音频 → 角色音色<br>台词 → 配音音频
7 口型 lipsync(有视频)<br>image_human(只有图) .../lipsync/submit<br>.../image_human/submit 视频 / 图 + 音频 → 对口型成片
8 混音与超分 music_generation / music_search / mmaudio / flashvsr .../music_generation/create<br>.../music_search/search<br>.../mmaudio/submit<br>.../flashvsr/submit 风格描述 / 关键词 / 视频 → BGM、音效、超分成片

接口路径一律是 /api/v1/apps/&lt;应用代号&gt;/&lt;接口代号&gt;,两个代号都用下划线,
都可以用 python3 scripts/a7w.py schema &lt;应用代号&gt; 现查。

三条可替换的支线

需求 用哪个
把 A 的动作搬到 B 身上 action_transfer/submit(分 fast / standard / max 三档)
把视频里的人换成另一个 person_replacement/submit
给角色换服装 dressing_diffusion/submit

二、三道质量门禁(省钱的关键)

改一句话的成本,到分镜阶段是十几张图,到出片阶段是几百块。
所以问题必须在最便宜的那一步拦下。

门禁一:小说改编可行性(动手前)

先做三件事,别急着生成:

  1. 看体量与结构:多少章、多少字、是否单线推进。短剧要单线,多线并行的长篇改起来会丢掉大半。
  2. 找核心矛盾:主角的「强欲望」和「强阻碍」分别是什么?对照矛盾四级阶梯判断在第几级 —— 低于 3 级基本是平淡剧。
  3. 看爽点类型:属于优势/金手指、归属、还是秩序型?金手指是否新颖、是否有约束(没边界就是无敌外挂)。

给出结论时要直说:适合改 / 需要大改 / 不适合改,以及理由。不要含糊其辞地说「可以试试」。

门禁二:故事骨架十二项审查

骨架出来后,逐条对:

  • 压缩比 ≤ 40%?
  • 每集有集末钩子?抽 3 集看
  • 章节号能在事件表里找到?对不上就是编造
  • 大三角(主线冲突)贯穿始终?
  • 核心矛盾在第几级?低于 3 级打回
  • 金手指有约束吗?
  • 人物小传 ≤ 4 人?
  • 反派动机合理?「纯嫉妒」打回
  • 五个付费卡点按 N×10 / 30 / 50 / 70 / 90% 落位?卡在主线上?
  • 前 10 集能剪出约 10 个 30 秒爆点?
  • 结局是爽剧收尾?
  • 每集字数与时长匹配(2 分钟一集,剧本约 1200~1800 字)?

门禁三:分镜表铁律

分镜是最容易「看起来没问题、出片全是坑」的一步。重点查这六条:

铁律 违反的表现
台词零删改 台词被精简、合并、省略修饰词
在场人物不能消失 剧本没写「离开」,人却在分镜里没了
人物外观交给图片资产 分镜提示词里出现服装 / 发型 / 长相(会和角色图打架)
声音只写环境音 + 音效 出现 BGM、配乐、音乐(BGM 是第 8 道工序的事)
长台词超 20 字强制拆镜 长台词挤在一个固定镜头里
单片段 ≤ 15 秒 有超长片段(生成类接口按时长计费,也吃不下超长)

另外专门查片段间过渡有没有做 —— 这是分镜质量的分水岭。
四类桥梁:动作衔接、情绪衔接、空间与视线衔接、台词与动作的黏合。
每个片段至少要挂上其中一类,否则成片会「一跳一跳」。


三、三分钟跑通:从小说到第一集

第一步:拿到你自己的 Key

到 api.a7w.cn 注册,在控制台创建一个 API Key(形如 sk-...),
填进环境变量:

export A7W_API_KEY=sk-你的key      # Windows: $env:A7W_API_KEY=&quot;sk-你的key&quot;

第二步:先算钱,再动手

python3 scripts/cost_estimate.py --episodes 30 --minutes 2

第三步:策划与编剧(模型网关)

curl -sS -X POST &quot;https://api.a7w.cn/api/v1/chat/completions&quot; \
  -H &quot;Authorization: Bearer $A7W_API_KEY&quot; \
  -H &quot;Content-Type: application/json&quot; \
  -d &#x27;{
    &quot;model&quot;: &quot;DeepSeek-V4-Pro&quot;,
    &quot;messages&quot;: [{
      &quot;role&quot;: &quot;user&quot;,
      &quot;content&quot;: &quot;你是短剧策划。下面是一本小说的前三章梗概。请输出:1) 改编可行性结论(适合改/需要大改/不适合改)与理由;2) 核心矛盾(主角强欲望 + 强阻碍);3) 按矛盾四级阶梯打分(1-4 级);4) 建议的金手指与它的约束。只输出结论,不要客套。\n\n【小说梗概】……&quot;
    }]
  }&#x27;

换模型就是换 model 字符串,不用换 Key、不用换地址、账单还是同一份。
国产线推荐 DeepSeek-V4-Pro、Qwen3.7-Max、GLM-5.2、Kimi-K2.6。

第四步:出图(角色与首帧)

python3 scripts/a7w.py call nano_banana submit \
  --body &#x27;{&quot;action&quot;:&quot;generate&quot;,&quot;prompt&quot;:&quot;短剧女主形象定妆照:25 岁都市女性,短发,浅灰西装,正面半身,纯白背景,写实风格,光线柔和&quot;,&quot;model&quot;:&quot;nano-banana&quot;,&quot;resolution&quot;:&quot;1K&quot;,&quot;aspect_ratio&quot;:&quot;9:16&quot;}&#x27; \
  --out 角色-女主.png

图生图(锁住同一个角色的长相)用 &quot;action&quot;:&quot;edit&quot; + &quot;image_urls&quot;:[&quot;上一张角色图的 URL&quot;]。

第五步:出片(单个片段)

python3 scripts/a7w.py call full_video submit \
  --body &#x27;{&quot;content&quot;:[{&quot;type&quot;:&quot;text&quot;,&quot;text&quot;:&quot;镜头缓缓推近,女主站在落地窗前,转身看向镜头,表情从疲惫转为坚定&quot;}],&quot;ratio&quot;:&quot;9:16&quot;,&quot;resolution&quot;:&quot;1080P&quot;,&quot;duration&quot;:5}&#x27; \
  --out 片段-01.mp4

> 片段时长只能是 4~15 秒整数,content 必须含一项文本。
> 首尾帧模式与参考媒体模式不能混用。

第六步:配音与口型

# 6.1 先克隆角色音色(一次即可,之后反复用)
python3 scripts/a7w.py call voice_tts clone_voice \
  --body &#x27;{&quot;title&quot;:&quot;女主-清冷&quot;,&quot;audio_url&quot;:&quot;https://你的存储/参考音色.mp3&quot;}&#x27;

# 6.2 台词合成(长台词走异步)
python3 scripts/a7w.py call voice_tts tts_async \
  --body &#x27;{&quot;text&quot;:&quot;我等这一天,等了整整十年。&quot;,&quot;reference_id&quot;:&quot;&lt;上一步返回的 model_id&gt;&quot;}&#x27; \
  --out 台词-01.mp3

# 6.3 让画面里的角色对上口型
python3 scripts/a7w.py call lipsync submit \
  --body &#x27;{&quot;video_url&quot;:&quot;https://你的存储/片段-01.mp4&quot;,&quot;audio_url&quot;:&quot;https://你的存储/台词-01.mp3&quot;}&#x27; \
  --out 片段-01-对口型.mp4

第七步:BGM、音效、超分

# BGM(按风格生成一首)
python3 scripts/a7w.py call music_generation create \
  --body &#x27;{&quot;type&quot;:&quot;generate&quot;,&quot;prompt&quot;:&quot;都市悬疑短剧背景音乐,低音弦乐铺底,克制、紧张感渐强,无人声&quot;,&quot;instrumental&quot;:true}&#x27; \
  --out bgm.mp3

# 现成配乐也可以搜
python3 scripts/a7w.py call music_search search --body &#x27;{&quot;keyword&quot;:&quot;悬疑 紧张&quot;,&quot;page_size&quot;:10}&#x27;

# 给片段配音效
python3 scripts/a7w.py call mmaudio submit \
  --body &#x27;{&quot;video_url&quot;:&quot;https://你的存储/片段-01.mp4&quot;,&quot;prompt&quot;:&quot;办公室环境音,空调低鸣,远处键盘声&quot;}&#x27;

# 成片超分
python3 scripts/a7w.py call flashvsr submit \
  --body &#x27;{&quot;input_url&quot;:&quot;https://你的存储/成片.mp4&quot;}&#x27;

第八步:本地合成

各片段、配音、BGM 都拿到之后,用本地 ffmpeg 按分镜表的时间轴拼接、混音、压字幕。
合成放本地做:便宜、可反复修改,不用重复扣点。


四、包里有什么

sanjianke-drama-factory/
├── SKILL.md                    本文件
├── README.md
├── LICENSE.md
├── references/
│   ├── 产线手册.md              八道工序的衔接、每步的输入输出与验收标准
│   ├── 质量门禁.md              改编可行性、骨架十二项、分镜铁律与过渡桥梁
│   ├── 接口速查.md              全部用到的应用与接口参数表
│   ├── 成本与排产.md            成本结构、批量排产、并发与断点续跑
│   ├── getting-started.md      注册、领 Key、配置
│   └── 通用说明.md              权限、异步机制、错误码、计费口径
└── scripts/
    ├── a7w.py                  零依赖客户端(库 + 命令行,只用 Python 标准库)
    └── cost_estimate.py        出片成本测算(零依赖,不联网)

零安装用法

export A7W_API_KEY=sk-你的key

# 先算钱
python3 scripts/cost_estimate.py --episodes 30 --minutes 2

# 看某个应用有哪些接口与参数
python3 scripts/a7w.py schema nano_banana
python3 scripts/a7w.py schema voice_tts

# 调用(异步接口自动轮询到结束,--out 直接落盘)
python3 scripts/a7w.py call nano_banana submit --body &#x27;{...}&#x27; --out 角色.png
python3 scripts/a7w.py call full_video submit --body &#x27;{...}&#x27; --out 片段.mp4

五、素材要求

素材 要求
原著文本 直接贴进模型网关的 messages;超长就按章切分,分批分析
参考图(锁角色) 公网可访问 URL;角色图越一致,后面越不会「换脸」
参考音色 公网可访问 URL,支持 mp3 / wav / ogg / flac;干净单人声效果最好
视频 / 音频素材 一律公网可访问的 URL,不支持本地路径、不支持 Base64
本地文件 先传到对象存储拿到公网直链,再来调

六、常见坑

坑 表现 怎么避
拿本地路径当入参 报参数错误 一律用公网可访问的 URL
应用代号写成连字符 404 应用代码用下划线:nano_banana、voice_tts、happy_horse
用平台的 endpoint_path 拼 URL 打不通 一律用 /api/v1/apps/&lt;应用代号&gt;/&lt;接口代号&gt;
分镜里写了服装 / 长相 角色每镜都在变脸 人物外观交给图片资产,分镜只写动作与运镜
分镜里写了 BGM 声音和音乐对不上 声音只写环境音与音效;BGM 单独走第 8 道工序
单片段超过 15 秒 提交被拒或生成不完整 长台词拆镜,单片段 4~15 秒
首尾帧与参考媒体混用 提交失败 两种模式分开用,一次只走一种
重复提交 扣两次钱 先记 task_id,用查询接口(免费)确认状态
拿 code == 0 判断成功 明明成功却判成失败 平台成功码是 1;模型网关看有没有 choices

七、批量排产

一部剧 30 集、每集 15 个片段,就是 450 次视频生成 —— 排产比调参重要得多。

原则 做法
先跑通一条 用单个片段跑通全链路(图 → 视频 → 配音 → 口型 → 混音),再放大批量
先图后视频 所有角色图、首帧图先全部出完并人工过一遍,再开始出视频
控制并发 视频生成从 2~4 路起步;429 说明排队上限到了,降并发
断点续跑 每个任务把 task_id、素材 URL、状态写进一张任务表(CSV / SQLite),重跑只补失败的
分批验收 每集出完立刻抽查:口型对得上、画幅正确、音量不炸

references/成本与排产.md 里给了任务表结构与批量脚本写法。
需要更贴合你流程的排产方案,加微信聊。


八、成本

成本结构(2 分钟一集约 15 个片段,含 30% 废片率):

项目 占比 说明
视频生成 约 78% 按分辨率 × 秒数计费,是全流程的绝对大头
图片生成 约 15% nano_banana 24 点/张;一集约 24 张(首帧 + 角色图)
口型 / 数字人 约 3% 按驱动音频秒数计费
配音 约 2% voice_tts 输入 50 点/千 Token
BGM 约 1.5% music_generation/create 65 点/首,一集用一首甚至复用

> 省钱按优先级做两件事:
> 1. 减少要生成的视频秒数 —— 减镜头、复用镜头、拉长单镜头、
> 把静态对话改成「图片 + 口型」。视频占总额近八成,砍这里最有效。
> 2. 复用图片资产 —— 同一张角色图反复做首帧,别每个镜头重出一遍。
> 图片占约 15%,复用能直接省掉这部分的大半。

# 快速估算
python3 scripts/cost_estimate.py --episodes 30 --minutes 2
python3 scripts/cost_estimate.py --minutes 2 --video-points-per-sec 20 --waste 0.4
python3 scripts/cost_estimate.py --episodes 30 --minutes 2 --json

> 脚本里的单价是参考默认值,不是报价。请把当期真实单价传进来再采信结论。

1 元 = 100 点。平台同时给出标准价与租户价字段(tenant_*,平台侧报价);以返回里的 data.usage.points_cost 为准(tenant_* 未必等于实际结算价)。


九、权限与边界

能力 是否申请 用途
网络访问 申请 调用 api.a7w.cn 的模型网关与生成应用(本 Skill 唯一的联网行为)
读取文件 仅读取你指定的输入文件 用作素材入参
写入文件 仅在传入 --out 时 保存返回的 JSON 或下载产物
凭证 读取你自己提供的 API Key 从环境变量或 ~/.a7w/config.json 读取
子进程 / 后台常驻 不申请 脚本执行完即退出

不内嵌任何密钥。 请求只发往 api.a7w.cn,不发送到其他任何地址。

  • 不提供 Key、不代付费用:Key 必须你自己在 api.a7w.cn 申请
  • 不替代版权审查:改编他人作品需要授权,请在开拍前确认权利归属
  • 不替代内容合规审查:生成内容的标识与合规责任由使用者承担
  • 不保证成片质量:方法论提高稳定性,成片效果取决于所用模型、原著质量与执行

关于这个 Skill

作者亲测实操后发布,下载后可直接使用,自用商用都可以。

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要不要额外部署 不用。下载本包即可使用,不必去别处找源码
怎么开始 到 api.a7w.cn 注册领 Key → 填进 A7W_API_KEY → 一条命令跑起来
能不能商用 可以
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