本文详细介绍了如何利用 GPT-Image-2 和 SeeDance2.0 构建全自动 AI 短剧生产线，并开源了封装好的 Skill，涵盖人物形象锁定、场景设定、脚本驱动到视频生成的全流程。
📝 详细摘要
文章作者分享了自己封装的 AI 短剧生产 Skill，该 Skill 基于飞书多维表格和 Hermes Agent，整合了 GPT-Image-2（用于生成图片素材）和火山引擎 SeeDance2.0 API（用于视频生成）。核心思路是通过提供稳定的参考素材来锁定角色形象（Character Reference Sheet）、场景环境（Scene Environment Settings）和服饰（Wardrobe Reference），从而确保视频生成的一致性。文章详细拆解了产线流程，包括如何生成 CRS/SES/WR 的 Prompt 模板、如何使用官方虚拟人像库的 Asset ID 锁定真人面容、以及如何编写多幕剧本。Skill 中的 Director 模块会自动将剧本拆分为逐秒导演稿，并调用 SeeDance2.0 生成视频片段，最后通过 ffmpeg 拼接成完整短剧。作者还分享了一种更极端的「邪修」方法：直接用 GPT-Image-2 生成多格分镜图喂给 SeeDance2.0。
💡 主要观点
- AI 短剧生产线的核心在于提供稳定、高质量的参考素材。 利用 SeeDance2.0 强大的参考图跟随能力，通过 CRS（角色设定表）、SES（场景环境设定）和 WR（服饰参考）来锁定人物、环境和服装的一致性，是保证视频质量的关键。
💬 文章金句
- 由于 seedance 在跟随参考图片/音频/视频的能力上异常强大，因此，你需要做的就是给出【稳定的、高质量的参考】！
- 逻辑上，当你准备好前置条件，以及输入剧本之后，这个 skill/pipeline 就可以全自动把一条迷你剧/短剧跑出来。
- 不过，如果要做短剧，可能还是需要锁死人物/服/化/道/环境等，才是个稳定的产线吧。
📊 文章信息
AI 初评：86
来源：Draco正在VibeCoding
作者：Draco
分类：人工智能
语言：中文
阅读时间：31 分钟
字数：7750
标签： AI 短剧, SeeDance2.0, GPT-Image-2, AI 视频生成, 开源 Skill