一位AI短剧导演的效率实验

一位男士手握方向盘，开车穿过海滨大桥，摄影机驾在汽车后座，可以捕捉车内和车窗外的景别变化。导演李宗泰想要生成一个这样的镜头。这个镜头谈不上复杂，没想到花两分钟就生成了一则10秒的视频。太快了。

如今对AI短剧而言，时间就是成本。每排队多等一天，或者多做一次无用抽卡，都是真金白银的在烧。今年春节后，视频模型Seedance2.0生成镜头接近影视级后，数十万人涌进即梦排队，因为瞬时爆发的需求过载，一个10秒的镜头需要排上48小时。

创作者们集体陷入对生成时间和效率的煎熬。作为即梦高级会员，李宗泰能走加速生成通道，无需排队。可那个驾车镜头还是跑了5分钟。

如何在模型性能、效率、成本中寻找到最佳方案，成为许多创作者眼下最迫切的需要。一部质量优质的AI短剧，如果有固定的资源，可以卖到每分钟2000到3000元，几个人花几天的时间做出一部20分钟的剧，仅视频生成成本就逼近6万元。

一旦撞上模型排队，人力成本还会垒高，生产彻底流水线化。更不用谈大部分短剧的命运默默无闻了。一些公司为压缩成本，甚至制定奇怪的规则，比如一个镜头不能抽卡超过三次。

2026年1月，国内AI漫剧上线高达14634部，头部公司月产超500部。无论是以规模换量产还是精品化路线，决定从业者长期活下来的无疑是效率和成本。

高压之下，李宗泰和许多创作者一样，开始寻找可切换的其他AI视频工具。开头的镜头是他用Vidu生成的，只花了不到两分钟。这两个月，他一直在做AI短剧的效率实验。对他而言，AI短剧的活越来越多，最重要的是如何快速、高质量的交付任务。

01

算账、寻找平替

“不是所有的镜头都需要Seedance”，拥有十余年影视制作经验的导演李宗泰说。目前他已经在部分单一镜头、空镜头、转场镜头等不需要负责交互关系的场景下，尝试使用其他模型。

在生成式AI爆发之前，李宗泰就已经开始尝试用AI工具辅助创作。他几乎尝试了国内外流行的各种模型，也是Vidu 2024年年初上线时的第一批内测用户。今年Seedance2.0 爆火后，他又第一时间充值了即梦高级会员。

过去几年，他亲眼见证了AI生成镜头一步步逼近电影工业质感，同时也感受到视频生成的成本正在迅速上升。

他曾算过一笔账。如果使用Seedance2.0 制作一部80集、总时长120min的AI短剧，达到今年3月爆红海外社交媒体的AI短剧《霍去病》那样的质量，抽卡成功概率按照1/8，按照Seedance的API价格，1元/秒，不算剧本、人员、出图等成本，仅视频生成的成本大概就要近6万元。

而短剧行业本身，售卖价格又是一个极度透明的市场。“这种质量的片子，如果有固定的签约资源，可以卖到每分钟2000-3000元的价格。”李宗泰说。刨除掉人员投入成本，400-500元/分钟。一部20分钟的短剧，利润差不多是2-4万元。

还有其他现实问题，一旦模型生成需要排队，人力成本也会垒高。许多创作团队，因此会对抽卡师有每日产出镜头的时长限制，漫剧等内容创作走向流水线化。模型的生成效率和成本直接决定了利润空间。

社交媒体上，哪个视频模型性价比更高，几乎成了创作者们最为关心的话题。性价比之外，一些分化也悄然发生。比如仿真人剧，大家讨论哪个模型又便宜又好用，2D/3D漫剧上，哪个模型控制能力强。

AI漫剧导演万俟枫在制作2D/3D漫剧时，就会同时搭配多个模型使用。一边利用Seedance生成大部分镜头，一边用Vidu的多参能力，对关键镜头进行重新生成，以加强画面的可控性。

“镜头调度上，Seedance通常会自我发挥太多，而Vidu的控制性会更好。”万俟枫告诉我们。他今年有做一条两分钟的漫剧。一位18岁少年魔术师站在街头表演魔术意外收到神明的一张神牌的故事，少年站在街头，手指玩弄多张扑克牌的镜头就是用Vidu生成的。

他用了好几个其他模型，手指和扑克牌之间总是错位。“我们基本上能用Vidu的镜头，都用Vidu。”AI漫剧导演万俟枫告诉我们，因为Vidu的成本实在太低了。他测算下来，Vidu的生成成本相当于其他模型的1/3。

（当时为了比较吸引观众眼球，万俟枫在视频的前35秒用了vidu的首尾帧去搓 来源@万俟枫 ）

万俟枫和李宗泰一样，很早就开通Vidu的会员。会员开启错峰模式，可以让成本低到0.2元/秒。

模型生成速度快、价格便宜，几乎是我们接触的多位创作者对Vidu的一致评价。在南京一家漫剧公司实习的大四学生王晓，因为偶然的机会试用了Vidu，印象很深刻。“基本5分钟内都能出结果。”王晓说。

除了便宜外，她觉得Vidu不仅生成画质还不错，UI界面、字体都还算美观。更重要的是，在2D动画场景里，人物表情的细腻程度让她感到惊艳。“人物的情绪非常灵动，表情丰富。”

如今，市面上可供选择的视频模型越来越多，不同创作者对镜头语言、审美风格和工作流的理解也各不相同。但一个明显的变化正在发生。创作者们已不再只是沉浸于AI技术带来的震撼感，开始像真正的导演和制片人一样，认真研究什么场景该用什么模型，怎样调度不同工具，才能在质量、速度与成本之间，找到最优解。

02

生产力工具

过去AI视频行业有一种隐性的叙事，更贵即更先进。但算力成本居高不下的情况下，真正决定AI视频能否商业化的，不再只是模型能力，而是能否进入大规模内容生产。

大部分真实商业内容，并不需要每一秒都是电影镜头。AI漫剧尽管逐渐走向精品化趋势，可在角色稳定性上、风格统一上、叙事可复用上，模型性能之间的差距并不大。

最能让行业蓬勃发展、打进消费级的，不再是昂贵而惊艳的画面，是满足创作者批量化生产、性价比高的创作型工具。

今年5月初，Vidu Q3全家桶文生、图生、首尾帧、参考生全系升级，主打一个更快、更省。根据Vidu官方数据显示，生成速度领先行业5倍，10秒1080P视频单次生成可节省约8分钟，而在行业不排队的情况下，行业通常需要10分钟。价格也更低，1080p的视频最低0.2元/秒，一小时长视频最高可节省上万元。

Vidu Q3想要表达的思路很确定，视频创作不应该只是少数专业创作者和企业等大客户独享的技术，只要有更多想法和创意的人，都可以持续使用。

对创作者而言，更快、更省的创作可以轻松释放创意和想法。“在成本贵的模型前面，生成镜头时，用起来会心疼，”导演万俟枫说，Vidu 价格成本低，可以不断试错。即使生成结果有偏差，但也可以多次抽卡。

实际上，别出心裁的想法和创意都是试出来的。正像万俟枫在使用Sora或者Seedance生成镜头时，会在主要镜头上不断用Vidu补充细节镜头，让画面逻辑性更强。

Vidu过往的技术路线，也不一味追求视频生成上惊艳表达，更偏生产力工具路线，追求技术上的可控性和生成效率。

从文生视频、图生视频到首尾帧、参考生功能不断演进，也是视频行业回归创作底层逻辑的过程。创作者最初通过文字描述生成的视频，结果几乎完全不可控。后面出现首尾帧，通过首尾图片中元素固定，确保故事走向，但是因为模型很难对图片调整修改，导致创造力受限。

直到参考生功能的出现，才真正改变视频创作范式。用户只需上传人物、道具、场景等元素，无需生图等繁琐环节，模型在保证人物、道具和场景等一致性的同时，也可以肆意发挥创造力。

从这一角度来看，率先推出全球首个参考生功能的Vidu，在技术上一直处于引领的角色。

自从2024年7月上线以来，经历数次迭代升级。从最初的Vidu Q1的7个主体参考，到Q3的万物可参，音画同出，相比以前画面质量和主体、风格和场景的一致性都有了很大进展。在全球首个参考生视频榜单SuperClue上，Vidu Q3同时登上多图参考总榜和单图参考榜的Top 1。

一些创作者可能会轻视万物可参带来的变化。对创作者而言，一切元素都可以作为资产库，纳入自己的生产流程。用户积累下来的角色、运镜模版、固定光影、场景、情绪模版、剪辑节奏，理论都上都可以不断复用。

导演李宗泰告诉我们，Vidu的这种理念非常接近电影制作的流程。一部电影的拍摄先是选角，定下男演员、女演员，作为这部戏的整个资产。Vidu相当于允许用户自行构建角色库，在后续的场景、画面生成中，不用反复上传角色，直接在角色库拉出来即用。视频生成的过程，更是从拍摄、剪辑、后期等全链条的覆盖。

王晓在体验Vidu的过程中get到许多巧思，比如直接生成下一个视频时，它可以一键截取最后一帧，直接作为参考生成下一个视频。省去了用户自己手动截取视频，再输入进去的繁琐流程。

Vidu的会员还可以使用错峰模式，即在使用的低谷时，批量生产任务，不许额外扣积分。也能看出，Vidu一直在技术、工程和商业化上试图全方位定义视频工业化流程。

此外，Vidu还上线了Vidu Agent、Vidu Claw等产品，试图为创作者搭建一整套视频生成工具链。将剧本写作、镜头生成、写作等多种底层能力深度整合，用户无需在不同工具之间切换，直接简单的语言对话，即可快速雇佣一名全流程都能干的雇员，帮你快速生成基础视频。

在商业化上，Vidu 还推出Video Plan，这也是全球首个面向Claw工具的创作者套餐，它没有沿用行业常见的逻辑——按token收费，而是采用套餐制，每天可享受最多40分钟的生成额度。

这有些类似大语言模型领域兴起的Coding Plan。当Coding成为最先跑通商业化的模型场景后，开发者需要一种成本更可控、预算更清晰的付费方式。而当视频生成模型进一步走向工业化，创作者从脚本、素材、生成到剪辑的整条生产链路，同样需要成本结构变化。Video Plan的意义在于及时提供了这样一种更合适的付费方式。

AI视频未来拼的不是单次生成能力，而是完整内容流水线、和规模化生产能力。Vidu想做的，一直是成为专业创作者心中真正好用、易用的生产力工具。

03

从模型竞赛到工业化战争

现在视频生成行业，像极了2012年前后的云计算。

彼时的中国云计算市场，已经挺过了“业务能不能上云”的质疑阶段，开启商业化落地。尤其移动互联网掀起的创业浪潮，带动无数创业者纷纷将业务迁移到云上。

移动互联网的创业者们一度是最活跃的用户。当规模化上来后，云厂商2014年主动降价，打起价格战。价格降低，反过来又促进了规模化发展。

每家厂商以更高的服务效率和更精细的运作，巩固自己的地位，也不断分化出自己的差异化优势和打法。

AI视频行业正在经历同样的阶段。过去两年，各家模型厂商在模型性能上的你追我赶，模型能力快速升级。2026年AI视频集体进入技术拐点，一次生成10余秒的镜头，不再只是以往的视频素材工具，可以直接进入叙事表达。这意味着AI视频终于实现工业化突破。

Vidu Q3是其中一个重要节点。1月Vidu Q3上线后，主打为剧而生，支持16秒声画同出、1080P 高清画质。更重要的是，它开始把过去影视后期中的很多流程，前置到生成端，比如连续镜头控制、多参资产管理、角色一致性等。

Q3刚发布时，登顶国际权威AI基准测试机构 Artificial Analysis评测榜单。在该榜单中，Vidu Q3 位列 全球第一，综合表现超越 xAI Grok、Runway Gen-4.5、Google Veo 3.1 以及 OpenAI Sora 2 等一众国际主流模型，展现出全球领先的技术与生产级能力。

随后Seedance 2.0的爆发，进一步证明行业已经集体进入技术拐点。当技术足够可用，行业竞争焦点就会发生转移，从能力上限转向商业效率。

从行业下游来看，AI漫剧增速非常快。据DataEye披露的数据，2025年12月在播漫剧超5万部，到今年2月，在播漫剧暴涨至12万部。2026年的前三个月，海外短剧素材榜TOP100中，AI剧/漫剧占比持续增长，由1月份的2%增长至3月份的16%，增长率达700%。

影视领域也被视为极大的机会。传统的影视公司，部分减少实地拍摄、表演等环节，使用AI视频模型工具补足镜头辅助创作。有的甚至以上万元每分钟的成本，推出影视级的精品剧。爱奇艺试图为AIGC创作者提供一个规范的平台，搭建一个AI艺人库，协助艺人和AI视频创作公司合作。

激荡蓬勃的下游市场，也需要视频模型在工业化上的持续跟进。今年4月，生数科技联合AI新榜发布《AI漫剧视频模型行业白皮书V1.0》。白皮书披露，AI漫剧行业的工业化不能仅靠模型迭代，更需要“技术底座+行业方案”的深度耦合。

换言之，AI视频领域不仅需要模型迭代升级，同样需要覆盖基础资产、批量生成、音画协同、自动工作流的完整工具链。

这也是为什么Vidu自始至终一直在强调工作流的原因，模型的更新，会第一时间同步到Vidu Agen和Vidu claw，把传统的视频创作完整工作流，搬到AI产品里，使门槛降到足够低。

Vidu的万物可参+Agent+Claw，本质上也都是在解决一个问题，如何把AI视频从随机生成变成可管理生产，变成稳定产出的结果。

在行业变化的拐点上，Vidu还押注一条更大的方向。未来AI视频最大的市场，未必是少数电影级创作者，更可能是海量中腰部内容生产者。他们可以是AI漫剧团队、导演、短剧公司，也可以是电商、MCN，甚至对影视化感兴趣的学设计的、搞动画、拍短视频的的泛学生群体。

导演李宗泰说，他明白这不再是拍摄电影的时代，而是做电影的时代。从剧本、拍摄、镜头、剪辑、特效，AI已经完全改变电影的工业化流程。一个特效需要几十万，甚至数百万，几十人的团队做上一两年的日子已经不复返。

几个人的小团队利用AI，即可覆盖剧本、拆镜、视频、配音、剪辑的工作，几天就能交付一条20分钟的视频。需求和供给的爆炸下，未来比拼的不再是谁能提供惊艳的画面，而是谁能以更低成本、更稳定的能力、更完整的工作流，让更多人持续高频地生产内容。

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撰写｜刘培

编辑｜马舒叶