750 亿播放之后漫剧已经进入主流内容赛道过去一年漫剧不再只是某个垂类圈层的热闹而是正式进入大众内容生产视野。公开数据显示2025 年抖音平台漫剧累计播放量达到 757 亿次全年上线作品超过 3.7 万部日均上新超过 300 部。个别作品的商业回报也开始不断刷新外界认知。比如 AI 漫剧《斩仙台下我震惊了诸神》制作成本约 15 万却拿到了超 20 亿播放和千万级利润。到了 2026 年春节档《西游错把玉帝当亲爹》上线 35 小时播放破亿再次说明这个品类已经具备持续爆发能力。如果只看流量这件事已经足够热。但更值得注意的是市场、平台和政策正在同时向这个方向聚拢。艾媒咨询数据显示2025 年 AI 漫剧市场规模达到 189.8 亿元同比增速 276%预计 2026 年用户规模将由 1.2 亿提升到 2.8 亿。与此同时字节、腾讯、百度都已经入局头部内容厂商也在快速跑通生产模型。另一层更深的变化来自政策环境。2025 年以来广电总局持续推进“微短剧”相关行动鼓励微短剧与文旅、品牌、科普、非遗、经典传播等方向结合。深圳、河南、郑州等地也陆续推出扶持措施把支持从创作延伸到拍摄、发行、研发、人才和产业园区等多个环节。换句话说漫剧已经不是一波短暂流量而是正在被系统性地推向产业化阶段。它不是一个“会不会来”的趋势而是一件已经落地的事。接下来的问题自然就变成了普通个人创作者能不能真正参与进来一个人做漫剧真正难的是什么很多人会说AI 已经把制作门槛拉低了。这个判断没错但只说对了一半。AI 确实压缩了传统制作成本可实际操作时创作者面对的问题并没有消失而是从设备、团队和资金转移到了流程控制和稳定产出上。痛点一同一个角色镜头一多就不像同一个人这几乎是所有 AI 漫剧创作者都会遇到的问题。第一张图里角色形象成立了到了后续镜头却开始失真脸型变化、五官漂移、发色不一致、服装细节走样。镜头越多这种问题越明显。业内通常把它称为“角色一致性失控”。现有方案并非完全没有但要么依赖 LoRA 训练学习成本和制作成本都不低要么借助参考图功能但稳定性有限很多时候只能勉强保证脸部相似身体、服装和整体气质依旧容易偏掉。对漫剧这种需要大量镜头连续输出的内容形式来说这意味着每一帧都可能重新翻车。痛点二工具很多但流程是断的一部几分钟的漫剧看起来不长实际涉及的链路却很完整。通常至少包括选题、剧本拆解、角色设定、画面生成、图生视频、配音字幕、剪辑包装等步骤。现实情况是创作者往往要在多个平台之间来回切换。写剧本一个工具出图一个工具做视频又是另一个工具最后再回到剪辑软件里收尾。过程中不仅要频繁导入导出文件还要反复修正风格、尺寸、格式和上下文衔接。做过的人都知道真正消耗时间的往往不是创作本身而是不同工具之间的搬运、对齐和补救。哪怕是熟练用户完成一集 5 分钟漫剧也常常需要 2 到 3 小时其中相当大一部分时间都花在串流程上。痛点三视频生成不稳定像反复抽卡很多图像模型已经足够惊艳但一到视频问题就出来了。你希望角色“缓慢转身镜头靠近”模型给你的却可能是动作失真、节奏混乱甚至画面抽搐的结果。Text-to-Video 最大的问题不是不能生成而是难以精确控制。你无法清楚规定镜头从哪里开始、到哪里结束只能一次次试直到碰到一个勉强能用的版本。做单条短视频时这种试错也许还能接受但如果是有完整叙事的漫剧每一个镜头都靠运气生产效率基本就没有办法建立起来。BigBanana AI Director它更像一套导演工作台而不只是生成工具BigBanana AI DirectorAI 漫剧工场的定位并不是再做一个“会画图的 AI 工具”而是试图把漫剧创作最核心的几个断点接起来变成一条完整的生产链路。它的重点不是帮你单独生成一张图而是把从故事输入、角色定妆、镜头拆解、画面控制到视频输出这整套流程放进一个系统里管理。创作者面对的不是彼此割裂的功能点而是一套围绕“成片”组织起来的工作台。如果要用一句话概括它的价值可以理解为从一句故事想法开始把剧本到成片的流程尽可能自动化、连续化。它具体解决了哪些关键问题1. 角色一致性先定妆再生产BigBanana 的处理方式是在正式生成镜头前先建立角色的标准定妆照也就是 Reference Image。后续镜头不是把它当成一个可有可无的参考而是作为角色形象的约束条件来使用。在这个基础上系统还设计了衣橱能力。同一个角色可以预设多套造型比如常服、战斗服、受伤状态等在切换服装时尽量维持人物脸部和整体特征稳定。这件事的价值很直接当你连续生成十几甚至几十个镜头时角色依旧能被识别为同一个人而不是每个镜头都像新建了一位演员。2. 全链路连通从剧本到成片在一个系统内完成BigBanana 把漫剧制作拆成了四个连续阶段阶段 01 · 剧本与分镜输入故事梗概、小说片段或创意设定系统自动拆解成剧本结构包括场次、情绪、对白和镜头内容同时可以根据目标时长调整镜头密度。阶段 02 · 角色与场景为角色生成定妆照为场景建立概念图让同一场景下不同镜头的视觉气质保持统一。阶段 03 · 导演工作台以镜头为单位进行管理配置起始帧、结束帧查看九宫格构图方案并生成对应视频片段。阶段 04 · 成片与导出在时间轴中查看整体进度跟踪渲染状态导出高清帧和 MP4继续进入专业剪辑软件做后期。这套流程最核心的意义在于角色设定、场景信息、镜头描述和视频生成不再分散在多个平台里。数据在系统内部连续流转减少重复输入也减少风格和上下文丢失。3. 关键帧驱动把“碰运气”改成“先定义画面”这部分是它比较有价值的设计。传统文本生成视频的问题在于创作者只能用一句描述去“猜”模型是否理解了镜头。BigBanana 更接近动画制作里的关键帧思路先确定镜头开始时的画面。再定义镜头结束时的状态。由 AI 在两者之间补齐过渡运动。这意味着创作者不再只靠语言描述“人物缓慢转身”而是可以明确告诉系统“转身前长什么样”“转身后长什么样”。中间运动交给 AI 处理但镜头的边界和结果由人来掌控。系统还提供九宫格预览能力让同一个镜头先产出多种构图方案再从中筛选合适版本。相比一遍遍重生成这种方式更适合提高有效产出率。4. 本地数据存储创意和素材不外流项目数据保存在浏览器本地的 IndexedDB 中不依赖服务端存储。无论是剧本、设定还是生成出来的画面数据都优先留在本地设备内。对于需要处理原创内容、商业选题或未公开 IP 的团队来说这一点比“能不能多快生成”同样重要。5. 更接近生产系统而不是一次性玩具现在做漫剧目标已经不只是做出一条视频而是看这套内容能否持续更新、能否标准化、能否复用最终能否形成系列化输出。BigBanana 这类全链路工具的意义就在于它把单次创作效率进一步推向可复制的生产能力。角色资产可以复用镜头逻辑可以回溯输出格式更规范整个流程更适合长期做内容的人而不仅仅适合偶尔试一次的人。技术架构可以怎么理解BigBanana 的整体数据流大致可以分成三层输入层故事文本 / 创意描述 ↓ 处理层GPT-5.1 剧本分析 → Gemini 图像生成 → Veo / Sora 视频合成 ↓ 输出层关键帧序列 MP4 视频片段 → 导入剪辑软件继续制作从实现上看有几个设计点比较关键前端层采用 React 19 Tailwind CSS整体界面偏克制和高信息密度更接近专业工具而不是娱乐化产品。模型调用层通过 AntSK API 平台统一接入文本、图像、视频模型减少用户分别注册和配置不同服务的成本。存储层使用 IndexedDB 做本地数据管理不依赖复杂后端即可运行主要流程。部署方式支持 Docker一条命令即可拉起完整环境。输出衔接生成结果可继续进入 Premiere 或 After Effects适合后续精修和正式交付。现在入场另一个重要原因是政策窗口确实打开了如果今天还把微短剧当成早期野蛮生长的流量玩法判断已经有些滞后。过去一年的信号很明确监管和行业不是在单纯收紧而是在规范基础上推动优质内容和完整产业能力加速形成。1. 国家层面微短剧被放进更大的内容应用框架里2025 年 1 月国家广播电视总局办公厅发布“微短剧”行动计划提出“跟着微短剧去旅行”“跟着微短剧来学法”“跟着微短剧来科普”“跟着微短剧学经典”“微短剧里看品牌”“微短剧里看非遗”等多个方向。这说明几件事微短剧的价值已经不止是流量分发而是开始进入文旅、品牌、知识传播和传统文化等场景。平台未来更看重有主题价值、有现实连接和有表达质量的内容。对个人创作者来说题材空间反而被打开了特别适合小说改编、文旅叙事、非遗表达和知识剧情化等方向。2. AIGC 层面允许提效但强调人主导和可审查2025 年关于 AIGC 参与影视创作的公开讨论中监管思路其实已经很清晰。技术可以进入策划、制作、运营和推荐环节也确实能提升效率但创作主体仍然必须是人内容安全、价值导向和标识可审查能力不能缺位。这反而意味着未来真正有竞争力的不是谁能更频繁地出图而是谁能把工具、流程、审美和合规能力结合起来稳定地产出内容。3. 地方层面支持已经细化到制作链条各环节从地方政策看微短剧正在被当成新型数字内容产业来布局。深圳2025 年修订后的扶持措施已经覆盖剧本创作、拍摄取景、精品发行、技术研发、产业园区、出海和活动等方向连人工智能、SaaS、VR/AR 相关能力也被纳入支持范围。河南在省级政策中明确鼓励生成式人工智能参与剧本、角色、场景、推荐分发等环节并同步提供审查提效、版权保护、人才和资金支持。郑州将“微短剧创作之都”写入城市发展目标对剧本、成片、拍摄、产业园区和人才培育都设置了激励方向。这背后说明的不是“政府替你做内容”而是这个赛道开始拥有更完整的资源配置。对个人和小团队来说未来做漫剧不再完全依赖单打独斗。4. 机会在扩大要求也在抬高所以这个阶段最真实的行业变化不是“人人都能轻松做爆款”而是有政策红利但更偏向精品化、主题化和产业化内容。有技术提效但最终比拼的依然是审美、节奏、选题和执行稳定性。有更多资源在开放但作品也必须更规范、更完整、更具交付能力。也正因为如此一套真正把剧本、角色、镜头、视频和导出串起来的工作台会比单个生成模型更有价值。三步开启第一部漫剧创作第 1 步在线访问https://director.tree456.com/如果倾向本地部署也可以通过 Docker 启动# 1. 克隆项目 git clone https://github.com/shuyu-labs/BigBanana-AI-Director.git cd BigBanana-AI-Director # 2. 启动服务 docker-compose up -d # 3. 浏览器访问 # http://localhost:3005 # 查看日志 docker-compose logs -f # 停止服务 docker-compose down第 2 步配置 API Key启动后在引导页面填写 AntSK API Key。若尚未申请可前往 https://api.antsk.cn/ 注册并领取免费额度。第 3 步输入故事并生成分镜进入“剧本与故事”阶段输入你的创意或故事内容点击生成分镜脚本。之后系统会继续完成角色生成、分镜绘制和视频合成。哪些人会更适合使用它身份可获得的价值短视频创作者更快做出连续剧情类漫剧提升内容上新效率网文 / 小说作者把文字内容转成可视化分镜用于宣发和 IP 延展独立游戏开发者以更低成本制作过场动画、剧情演示和预告片MCN / 内容工作室建立可复制的漫剧生产流程降低协作和试错成本它和常见“抽卡式”AI 工具差别在哪维度常见 AI 工具BigBanana AI Director角色稳定性多次生成容易变脸换人通过定妆照约束角色形象工作方式偏单图或单段视频生成从剧本到成片的一体化流程视频控制主要依赖文字描述结果不稳定用关键帧明确起止画面输出定位更偏社交内容快速分享可衔接专业后期制作流程场景延续性难以保证连续性可用场景概念图保持统一数据处理常依赖云端上传浏览器本地存储隐私更稳风口已经打开但真正留下来的会是有生产能力的人到了 2026 年问题已经不是“漫剧能不能做”而是“谁能更快把它做成稳定能力”。行业判断普遍认为AI 漫剧会持续吃下真人短剧的一部分市场空间并进一步成为短视频内容的重要形态。用户规模还会继续上涨但与此同时内容分化也会越来越明显。大量作品依旧难以获得理想播放粗放生产的空间会越来越小。更现实的是平台和政策都在把行业引向精品化、规范化和主题化。接下来真正决定结果的不是谁先尝试 AI而是谁能把 AI 变成可持续的生产系统。比起“先上车”更重要的是谁能把工作流跑顺把内容质量做稳把项目长期交付下去。BigBanana AI Director 的意义也在这里。它并不是给创作者一次性的 AI 新鲜感而是尝试帮助创作者建立更完整、更稳定的漫剧生产能力。在线使用https://director.tree456.com/注册 AntSK API免费额度https://api.antsk.cn/Built for Creators, by BigBanana.