不把 AI 当成单张图片按钮，而是把剧本、角色、分镜和画面组织成连续生产系统。
这是一个面向 AI 漫剧与漫画创作者的工作流型产品案例。重点不是再做一个图片生成器，而是把剧本、角色、分镜、画面与预览之间的数据关系组织成可以连续推进的创作过程。
- 创作起点
- 从结构化剧本和角色设定开始，而不是直接进入一次性 Prompt
- 核心链路
- 剧本创作、角色生成、分镜生成、智能绘制与视频预览
- 设计重点
- 梳理角色、剧情、镜头、场景和生成画面之间的数据关系
- 案例价值
- 形成可展示的 AIGC 内容工具信息架构与完整工作流方案
项目局面
先把真实阻力和责任范围放在一起，避免只看到一串功能。
漫画和漫剧创作链路长，涉及剧本、角色设定、镜头、画面和预览，多数 AI 工具只能解决单点生成，难以形成完整工作流。
不能忽略的约束
长内容包含大量角色、场景和镜头，任何前置设定变化都可能影响后续资产。
单点生成工具之间缺少上下文，创作者需要反复复制设定并手工管理版本。
角色一致性与叙事节奏需要同时维护，不能只优化单张画面的视觉质量。
我实际负责的工作
设计从文本到分镜再到画面生成的产品链路。
梳理角色、剧情、镜头和画面之间的数据关系。
将作品集中的流程图和界面方案转化为可展示的案例结构。
THE PROCESS / 推进路径
不止做出来。
更要想清楚。
执行动作
将创作流程拆解为剧本创作、角色生成、分镜生成、智能绘制、视频预览等模块。
执行动作
通过结构化剧本和分镜信息，为后续画面生成、角色一致性和视频预览提供输入。
执行动作
用产品流程组织 AIGC 能力，而不是只提供单次 Prompt 输入框。
Visual evidence / Production archive
连续内容的难点，在单张好看之后才真正开始。
以下作品集截取记录了视频逐帧转绘、角色资产准备与系列插画输出。它们展示了角色、镜头、生成模型和后期如何被组织成完整生产流程。
01 / Frame conversion
把风格转绘拆成可定位问题的制作步骤。
原始作品集截取：从原视频素材、逐帧转绘和字幕制作到后期合成，记录 ComfyUI 视频生产链路。
02 / Character system
角色一致性来自资产准备，不来自反复抽卡。
原始作品集截取：角色训练集、首帧分镜、动态视频与配音被放进同一条前中后期流程。
03 / Visual continuity
系列化画面，需要主题、色彩和角色关系持续成立。
原始作品集截取：音乐主题插画以多种角色和场景组成一组视觉叙事，用结果检验风格连续性。
结果与验证
最后形成了什么，又凭什么判断方向成立。
结果不只是一组完成项，也包括验证方向的证据，以及下一次仍然可以复用的方法。
已形成的阶段结果
形成一个完整的 AI 漫剧 / 漫画平台产品案例。
可作为 AIGC 创作者工具的信息架构和流程设计展示。
留下的方法
AIGC 创作者工具真正的产品价值，往往存在于生成前后的组织、选择和版本管理。
结构化信息不是为了限制创意，而是让创作者可以在复杂项目里放心修改。
