一站式 AI 漫剧工作流平台:从剧本到成片,可批量、风格一致、私有化部署
不是"用 AI 画几张图",而是剧本/分镜/线稿/上色/合成全流程的生产线:模型编排、角色资产库、批产调度、成片导出。私有化部署,素材与算力在你手里。
你正卡在这里
散着用画图工具做十几集,同一角色跨分镜长相就漂,一致性和效率全崩
批产靠人肉盯进度,几千次生成的失败重试、GPU 排队、版本管理一团乱
素材剧本是核心资产不愿放公有云,公有模型一更新风格就跨集漂移
你会拿到什么
- ✓ 五阶段工作流:剧本→分镜→线稿→上色→合成,每阶段留人工介入位
- ✓ 模型编排层:多模型流水线,换模型只改配置不重写流程
- ✓ 角色一致性资产库:参考图集/LoRA/描述模板,跨镜约束锚点 + 场景道具色板复用
- ✓ 批产调度:任务分片并发、失败重试断点续产、GPU 分配、产物版本管理
- ✓ 私有化部署:素材算力自持,锁模型版本保证跨集风格稳定
- ✓ 全套源码 + 部署脚本 + 运维手册,验收后独立运营
交付流程
01
定型
确认产能目标、风格要求与算力条件,出架构方案与固定报价
02
搭建
编排、资产库、调度分模块交付,每模块可独立验收
03
试产
跑通一集全流程,校准角色一致性与成片质量
04
交付
全套源码 + 部署 + 运维手册,培训到能自行批产,验收后开票
适配与成果
- 同角色跨数百分镜一致,第二季可复用第一季资产
- 批产靠调度而非手速,数千次生成可重试、可追溯
- 私有化锁版本,成片风格跨集稳定
- 平台归你所有,素材算力自持,可独立扩展
常见问题
和直接用 Midjourney / SD 画图有什么区别?
单张出图解决"能不能画",工作流解决"能不能量产且风格一致"。漫剧是连续叙事,同一角色要在几百个分镜里保持一致,还要接剧本到成片的完整链路。散着用画图工具做十几集,一致性和效率都会崩——工作流的价值在编排、资产复用和批产调度。
角色一致性怎么保证?
靠资产库 + 参考约束:每个角色建参考图集、LoRA/嵌入或描述模板,生成时统一注入;关键帧人工锁定,中间帧按参考批量生成。纯提示词描述无法跨镜一致,必须有可复用角色资产作约束锚点。
能做到全自动吗?
现实是人机协作而非全自动:剧本分镜需人把关叙事、关键帧需人锁定、成片需人质检,AI 负责批量产能。我们把 AI 定位成"放大产能的流水线"而非"替代创作者",产出质量和可控性才立得住。
为什么要私有化部署?
三个原因:素材剧本是核心资产不愿放公有云;批产吃大量 GPU,自有或专属实例成本可控;公有模型一更新风格就漂移,私有化能锁版本保证跨集稳定。轻量试水可用公有 API,规模化生产几乎都走私有化。