作者｜黄小艺
微信｜H997Hbiu
当视频模型暂时没有版本迭代时，应用层如何通过功能创新，让已有的模型能力在真实场景中走得更远？
看看即梦就知道了。
10 月 26 日，即梦上线了“短剧工作室”功能，围绕着一个统一的项目，将剧本创作、资产生成、分镜、视频生成、后期编辑等核心环节“串联”在了一起，把创作范围从镜头和片段扩展到整部作品。
乍一看这个概念，其实并不新鲜。视频制作本来就是一个多环节的过程，把这些环节接起来，也是许多视频 Agent 的共同思路。
但我们实测了一番发现，即梦的多环节“串联”意味着更多：它会替创作者安排模型怎样工作。
举个例子，在实测中，Agent 会根据剧情整理人物不同时期的形象，再把相应的角色、场景和提示词对应到具体分镜。一段剧情该使用哪些素材，这些素材又服务于哪些镜头，都有了可以检查和修改的关系。
在这个过程中，被串起来的不只是流程环节，更是剧本文本、图片资产和剧情分镜之间原本需要反复核对的关系，具体到了在一个庞大系统中，模型每一次生成该参考什么。
这也是“一个视频模型越强，围绕它的产品就越重要”的原因。模型支持的参考和控制越丰富，产品能否把正确的素材和要求送到每次生成中，就越影响这些能力最终能发挥到什么程度。
更重要的是，代码领域早已验证过了这条道路。
正如 Claude Code 让 Claude 的能力进入具体的代码库，读取已有代码、修改文件、运行命令，再根据执行结果继续调整。围绕模型组织好项目、工具和反馈，一次次生成就能积累成一项持续推进的工作，这正是应用层能够带来的价值与变化。
而现在，即梦就是 Seedance 在影视创作里的 Claude Code。
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从一句话开始，创作出一整个项目
系统化的影视创作是有起点的。
即梦短剧工作室就提供了三种创作起点：从一句话灵感生成剧本，将小说或 IP 改编成剧本，以及直接上传已有剧本进入制作。
而我们的测试，从门槛最低的剧本创作开始，给即梦的起点只有一句话：男女主穿越到未来，看到未来的科技与自然灾害，3 年后回到过去，拯救未来。
这是一个很容易继续往下想，也很容易越想越麻烦的故事。
男女主刚到未来时是什么样，经历三年末世生活后又是什么样？回到现在，他们身上应该保留哪些变化？同一座城市在灾难前后，需要怎样的对应关系？这些东西写在脑子里，只需要一句“他们经历了三年”；真要拍成视频，就得落实到一张张人物图、一处处场景和一个个镜头上。
但好在有 Agent 替我处理这些麻烦。
输入这句话之后，基于自研模型 DreamScript，短剧 Agent 结合当下市场供需，提出了剧情流、情感流、升级流三种角度，清晰地给到了卖点和标签，供我们选择。
在我们选择了方向后，Agent 开始生成剧本，分为故事设定、分集大纲、剧本正全文三个环节。
层层深入，每一层用户都可以做修改调整：故事方向不合适，可以调整设定；大纲冲突不够多，可以增加事件；某一集推进得太慢，可以修改这一集，且每一环都可以和一个懂市场供需趋势的 Agent 聊思路。
剧本整理完毕后，点击“下一步”，就进入了资产库搭建环节。
这也是让我觉得强迫症被治愈的一个环节。从 AI 生成的 17000 多字剧本里，Agent 拆分出了 7 个角色、20 个场景。可以看到下图中，一个角色会有多个形象，正是基于同一个角色随着剧情发生的变化来拆分的，条理十分清晰。
更重要的是，在每一张资产图的生成环节，Agent 都已经写好了提示词，确认之后，就可以继续生成，也可以手动修改，或者补充角色表情、三视图、特定角度的素材。
资产生成完后，接下来就是最终的分镜和分集视频制作环节了。
在这个环节，Agent 会根据此前资产、剧情的设定，更进一步地提前做好切分和整理，几乎不需要用户自己写。
我们先让 Agent 按照它自己的设置生成了一批。
整体效果也很不错，人物外观一致性很高，剧情推进得也很好。
但仔细看的时候，会发现，不同片段之间缺乏连贯性，切镜有些突兀；另外有一帧，男主角的手臂凭空多了一道伤疤。
这个时候，可以打开右下角的“与 AI 对话”，看看能不能直接把这些问题和诉求告诉 AI，让它来想办法统一调整。
针对片段拼接有缝隙的问题，它先核对了项目里的实际情况，再根据相邻片段的首尾画面，生成了四段各约 4 秒的过渡视频，并插入对应位置。其中一段承接开场结尾的白光，逐渐显出少年伏卧在废墟中的画面。
补入这些过渡后，我们重新看了一遍成片，片段之间的衔接确实更顺了。
而针对手臂受伤的问题，我们同样求助了 AI。不需要精准到时间刻度，只需要一句口语化的提示词，它就能很通人性地找到问题、提出解决方案。
总体来看，即梦短剧工作室正在以整部作品为单位，组织每一次生成和修改。
在生成之前，Agent 负责拆解任务、整理素材、推进生成，创作者则可以在过程中检查结果、调整要求。而在生成之后，Agent 也可以让用户基于已有内容补拍、插入和重新编排，再接着往下做。
自动化让创作者少做重复的准备工作，灵活性则让每一次新的创作判断，都有机会落实到作品里。
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即梦开始安排模型怎样工作
“短剧工作室”带来的变化，可以先从一个很简单的事实理解：用户在做一部作品，模型每次完成其中一部分。产品的价值，就发生在这两者之间。
一个视频模型可以生成漂亮的画面，可以参考人物，可以执行复杂运镜。但到了实际项目中，这些能力需要服从更具体的条件：这个角色刚经历过什么，这场戏发生在故事的哪个阶段，眼前这个镜头要怎样接上前一个镜头。
这些信息，有些存在于剧本里，有些存在于人物设定里，还有些来自创作者此前已经做过的选择。
它们需要被整理，再以模型能够使用的方式送进生成过程。
模型可以接受的参考和控制越丰富，这部分工作的价值就越明显。专业能力被放到产品里之后，还需要有人知道什么时候使用、应该怎样组合，以及修改一个地方会牵动哪些内容。
这也是“Seedance 越强，越需要有一个即梦”背后的逻辑。
过去，人们很容易用 Seedance 来解释即梦的价值：这里能用到很强的视频模型。现在，要判断 Seedance 究竟能完成多复杂的创作，也需要看即梦能把这些能力组织到什么程度。
代码领域的 Claude Code，已经提供了一个容易理解的参照。
它让模型进入具体的代码库，读取项目、修改文件、运行命令，并通过执行结果继续推进工作。模型的编程能力，因此有了一个可以持续施展的环境。
即梦的短剧工作室，也在影视创作中建立这样的环境。剧本、人物、场景、分镜和修改记录属于同一个项目，既为本次生成提供依据，也让生成的素材能够被后续创作使用。
按即梦公布的分工，DreamScript 负责剧本，DreamShot 结合故事与资产组织分镜，Seedance 承担视频生成，创作者可以在过程中检查、调整和回退。
模型们的能力，经过产品组织，才能成为创作者可以反复使用的一种能力。
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降低创作门槛，也保留深入修改的余地
对于用户而言，即梦在产品上做的这些工作，首先抬高的是制作准备的下限。
新手容易做到一半才发现，人物缺少某个角度的素材，后面一集用了与前面冲突的造型。Agent 提前提取人物、场景和出场关系，再对应到分镜，让这些问题有了检查的位置。
而专业创作者则关心，自动化会不会影响控制权和自由度。
即梦的选择，是在低门槛入口下面保留可以深入的工具。画布组织素材，故事板编排剧情，剧本、分镜与资产都能继续修改，已经确认的设定则可以复用。
此次即梦短剧工作室上线，不仅同步上团队版管理，包含多账号资产管理、积分管理等，画布还支持即使堆到千个素材，依然能做到移动跟手、缩放顺滑、框选利落、撤销重做不卡顿。
这种稳定的自动化，让工作能够不断往后推进，而更多的专业工具，则能让创作能往深处改。
以 3D 导演台为例，创作者可以在 3D 空间里摆放人物、道具和机位，设置运动轨迹，再把截图或动态参考交给模型，也可以导入已有的 Blender 模型。
两个人相隔多远，镜头怎样移动，前景遮住多少画面，都能先安排清楚。复杂调度有了可见的依据，创作意图也更容易准确传达。
而智能预演，则进一步把检查范围扩大到整场戏：正式生成前，像导演带演员“走戏”一样，先把整组分镜连起来预演一遍。创作者可以提前检查整体节奏、镜头衔接、人物动作和空间逻辑，确认方向后再生成正片，减少逐镜抽卡和返工。
通过智能预演，创作者可以提前检查整体节奏、镜头衔接、人物动作和空间逻辑，确认方向后再生成正片，减少逐镜抽卡和返工。
毕竟，成本也要按整个项目来算。失败的镜头、重复准备的素材、被迫重做的内容，都会进入作品的总账。
除了产品侧减少无效生成，价格侧，即梦也上线了双十一预热活动。截至 10 月 27 日，官网显示，在特定超级会员连续包年及活动条件下，Seedance 2.5 的 720P 带参考视频生成折算最低仅每秒 0.19 元，CLI 调用最低每秒 0.18 元。
从这个角度来看，Seedance 下一次被用得更好，可能不用等到它更新。
围绕它组织创作的即梦，也能推进这件事。
