如果你最近刷短视频，大概率刷到过那种画面精致、节奏飞快、剧情狗血的短剧。但你可能没注意到，越来越多的短剧片尾字幕里，已经没有了“摄像”“灯光”“场务”这些传统工种。

取而代之的，是一份奇怪的名单：提示词工程师、抽卡师、AI分镜师。

2026年，AI短剧已经不再是概念。今年前8个月，新上线微短剧43万部，其中AI生成的占比超过九成。一部精品AI仿真人短剧的成本可以压到20万以内，而同等级的真人短剧要150万到300万。更夸张的是，有团队3个人、3000块算力成本，就做出了刷屏全网的《霍去病》。

成本崩塌的背后，是一套完全不同的制作流程。今天这篇，就把AI短剧从零到成片的每一步拆开给你看。

第一步：剧本，但不是让AI写

很多人以为AI短剧就是“让ChatGPT写个剧本然后生成”。实际上，目前主流团队用的剧本，大部分还是人写的。

央广网采访的一位从业者说得直接：剧本要么从平台对接，要么找市面上好的故事改编，AI在剧本阶段的作用主要是辅助理解，而不是替代创作。

拿到剧本后，第一件正事是“净化”。擦边、暴力、不文明的内容要删改，这既是平台审核的要求，也关乎制作方的风险控制。然后导演和监制会过一遍内容，把人物关系、场景、冲突点拆出来，为下一步做准备。

这一步完成之后，剧本才会被“喂”给大语言模型。但喂的方式有讲究——不是简单把文本丢进去，而是要搭配提示词，让模型提取出世界观、人物性格、核心场景、道具清单，甚至分析出每一集的“钩子”埋在哪里。

第二步：定人设，这是“脸不崩”的关键

AI短剧最容易被吐槽的是什么？人物长得不一样。上一个镜头是瓜子脸，下一个镜头变成圆脸，观众瞬间出戏。

所以角色资产的确立，是整个流程里最需要耐心的环节之一。

团队会根据大模型提取的人物描述，生成角色的多角度参考图——半身图、三视图、不同表情的定妆照。这些图一旦确认，就固定下来，后续所有分镜生成都要以它们为参考。场景和关键道具同理，先出“空镜”确认风格，再进入正式制作。

这一步的产出物叫“资产库”。一个几十集的项目，主要角色二三十个，加上场景和道具，资产数量可能上百。资产越稳定，后面抽卡的成本越低。

第三步：分镜与“抽卡”，最烧钱也最磨人

这是AI短剧制作的核心环节，也是传统影视里最不一样的地方。

分镜师会把剧本拆成一个个具体的镜头：在哪里发生、人物做什么、镜头怎么运动。然后把这些描述写成视频生成模型的提示词，交给AI去“抽卡”。

“抽卡”这个词很传神。 因为AI生成视频有随机性，同一个提示词，出来十条片子，可能只有一条能用。央广网报道的一个案例里，三分多钟的样片，抽了上百条才凑齐。另一个团队做《霍去病》，为了筛出90个可用镜头，前期累计生成了1700张图片、近2000次筛选。

目前主流模型单次生成时长在5到15秒之间，所以一部60集的短剧，大概需要生成600多个分镜片段。每个片段都要人工审核：人物有没有缺胳膊少腿？穿帮了没有？和上一个镜头的连续性对不对？不行就改提示词重抽，或者直接弃用。

这也是成本的主要去向。质量把控一般的，一分钟几百块算力能搞定；追求极致效果的，上千甚至更多。“抽卡师” 也因此成了AI短剧行业里一个真实存在的新岗位。

第四步：后期精修，AI做不了的还得人来

抽出来的视频片段，并不能直接拼起来就用。

AI生成视频的通病是：动作僵硬、口型对不上、情绪表达扁平。超过四成用户对AI配音的情感不足表示不满。所以后期环节需要人工介入做几件事：

剪辑拼接，确保片段之间的节奏流畅、转场自然；音效与配乐，补上AI视频缺失的氛围感；字幕与调色，统一全片的视觉风格。有些团队还会对关键镜头做局部重绘或者实拍补拍，比如特写和近景，AI目前还很难做到自然。

一套流程走完，一集3到5分钟的短剧才算成型。熟练的“一人剧组”，一天可以完成一到两集。

一个必须说的现实：流程跑通了，钱不一定赚到

流程看起来清晰，工具也越来越顺手。腾讯的织影Agent已经把剧本、角色、分镜、剪辑串在一张画布上，零基础也能上手；万兴剧厂的自动化分镜可用率超过80%。技术门槛在以肉眼可见的速度降低。

但另一组数据值得每一个想入场的人冷静一下：2026年上半年抖音新增的22万多部AI短剧中，播放量破亿的只有1055部，破亿率0.48%；以行业公认的5000万播放量为盈亏平衡线，达标项目占比仅1.3%。

换句话说，98.7%的AI短剧上线半年内回不了本。

流程跑通是一回事，做出来的东西有没有人看是另一回事。AI把制作门槛夷为平地，但并没有把“讲一个好故事”的门槛降低。工具越便宜，竞争越拥挤，最后能跑出来的，仍然是那些在剧本和审美上真正下了功夫的人。

如果你只是想试试水，现在的工具已经足够友好了。一台电脑、几个主流模型账号、一点耐心，你也能做出自己的第一集。但如果想靠这个赚钱，先想清楚你的故事，比先学会抽卡重要得多。