最近两年AI和短剧都很火，如果把这两者结合起来，会产生什么样的火花？这篇文章，组综合基于自己的理解分析了在微短剧市场可用的AI工具，供大家参考。

最近一直在研究AI视频相关的能力，从而输出一些AI视频相关的文章——《浅谈当前的AI剪辑工具》、《浅谈游戏行业当前的AI动画/视频工具》。由于我的思考主要基于我所处的游戏行业，因此我之前并未深入思考AI在其他行业的应用潜力。然而，最近我注意到有许多关于AI与微短剧结合的文章。微短剧作为一种“获客-变现”的商业模式，与游戏行业有许多相似之处。

同时，越来越多的厂商开始关注微短剧AI平台，例如美图的Moki，又比如昆仑万维的SkyReels。

因此想到基于我之前的研究和了解，对此进行浅谈一二，如有理解不到位的情况，欢迎指正。

一、微短剧市场现状

首先，简单汇总一下对微短剧行业的基本了解情况。

到2023年底，微短剧市场规模激增。根据艾媒咨询发布的《2023—2024年中国微短剧市场研究报告》，微短剧市场规模已达373.9亿元，接近同期电影市场规模的七成，预计到2027年，中国网络微短剧市场规模将超过1000亿元。

图片来源：艾媒咨询

在微短剧市场中，一些优秀作品的流水收入非常可观。例如，爆款微短剧《无双》上线首日的充值流水就超过了5kw元，而微短剧《试用夫人是大佬》单日充值流水更是超过了1.5kw。据悉，之前微短剧的投资回报率（ROI）能达到1.25至1.3，显示出其丰厚的利润潜力。

那么，为什么微短剧会发展这么迅猛呢？个人觉得，这其中顺应了天时地利人和。

1.天时

微短剧迎合了当今碎片化时代日益加快的生活节奏。传统电影需要两个小时，而电视剧则需要上百个小时，在快节奏的生活中，越来越少的人愿意耐心观看完整的电影或电视剧。因此，将电影和电视剧进行压缩的解说视频成为近年来热门的视频类型。而如今，微短剧以1至2分钟的时长播放一集，以其短小精悍、快节奏、高信息密度和强烈情感的内容特性，迅速成为年轻人的“电子榨菜”。

2.地利

1）短视频行业的蓬勃发展为微短剧的兴起提供了便利。用户在短视频的熏陶下，逐渐形成了短视频内容消费的习惯。同时，基于短视频积累的大量用户画像数据，为微短剧的精准投放和分发提供了强有力的支持。

2）国家广播电视总局出台的新规加强了对网络微短剧的管理，推动了微短剧的精品化和规范化发展。

3）微短剧的兴起也得益于网络文学的广泛传播，因为微短剧实际上是网络文学的视觉化表达。部分网文平台在进行内容投放时，其实也一定程度上进行了微短剧模式的MVP验证。

3.人和

微短剧行业的发展得益于其背后日益成熟的产业链各环节的协同合作以及人才的集聚。大量内容创作者、制作公司和平台机构共同推动了微短剧行业的繁荣。

在当前AI技术蓬勃发展的背景下，许多探索者开始尝试将AI与微短剧结合。他们希望利用AI技术为微短剧市场赋能，降低生产成本，以应对竞争日益激烈、制作和投放成本不断上升、收益却逐渐降低等导致ROI衰减的现象。

比如，抖音上线了的AI微短剧《三星堆：未来启示录》，其中完全引用了视频生成的AIGC技术进行画面制作。

又比如，央视频的《中国神话》、《英雄》、《奇幻专卖店》，也同样对外声称为“AI全流程微短剧”。

然而，从实际观感体验和用户反馈来看，该剧更多地呈现出实验性质的特征，AIGC生成的画面存在诸多问题，例如：

1. 镜头切换频繁，几秒钟内就切换了多个镜头，长镜头的不足导致观感割裂，整体呈现出由多个较短视频片段拼凑而成的效果，观感体验较差。
2. 画面语言缺乏，分镜质量不高，进一步影响了观众的观感体验。
3. 人物表情显得僵硬，观看时间过长时容易产生“恐怖谷效应”。

由于生成式AI的不稳定性，制作过程中需要投入额外的人力进行补充和修正，因此整体的制作周期和成本仍然高于传统微短剧。

二、微短剧需要什么样的AI？

然而，随着AI技术的发展，AI必将为微短剧行业带来赋能。除了通过AIGC直接生成画面内容外，AI在各个生产环节中也能发挥相应的作用。

在这一部分，我将结合自己对AI视频技术的了解，基于微短剧的生产环节，梳理AI在未来如何辅助微短剧行业的发展。

首先，我们需要拆解当前微短剧行业的核心流程，具体可以分为：

1. 内容创作

1）剧本开发：确定微短剧的主题和风格，编写剧本，包括对话、场景描述和角色发展。

2）角色设计：为微短剧中的角色设计外观和性格特点。

3）分镜设计：设计剧本中的每个场景和镜头。

2. 拍摄制作

1）选角：根据剧本要求挑选合适的演员。

2）场地：寻找合适的拍摄地点，并进行场地布置。

3）设备：准备所需的摄影、录音和灯光设备。

4）执行：制定详细的拍摄日程和流程，并按照计划进行拍摄，比如导演指导、演员表演、摄影和录音等。

3. 后期剪辑

1）素材整理：对拍摄的素材进行分类和整理。

2）剪辑：根据剧本和导演意图，对拍摄素材进行剪辑，形成连贯的叙事。

3）音效处理：添加背景音乐、效果音和对话等音频元素。

4）视觉处理：如果需要，添加或调整视觉特效，并调整画面的色彩和亮度，以达到理想的视觉效果。

4. 上线投放

1）审核：确保微短剧内容符合相关法规和平台标准。

2）宣传与发布：制定宣传计划，包括预告片、海报和社交媒体推广等。最后选择合适的平台和时间发布微短剧。

3）用户运营：维护和运营核心用户群体，并收集观众反馈，用于改进后续作品。

4）营销推广：通过制作宣传素材，在广告平台投流，从而引导用户到微短剧上进行内容消费。

5）分销推广：在一部剧生命周期结束后，通过分销、换皮或转免费继续创造收入。

我认为，AI与我们的合作可以分为三个层次，而AI与微短剧行业的结合正是基于这三个层次的。

1. 最底层是低复杂度的基础工作，这类工作对AI的精准度要求较低，其标准化程度也较高，较为容易使用AI实现。这些工作可由AI完全自动进行，不需要我们耗费人力，当前阶段的大部分AI工具都是属于这一层的，因为这一阶段的AI能力相对容易实现。
2. 中间层是有一定复杂度的工作，这一层里AI能够辅助我们进行一些重复工作，但是最重要的关键还是在于人自身的“判断和执行”。在这一层，我们和AI是合作的关系，AI在这里充当的是我们的助手。
3. 最顶层是复杂度最高的工作，这些工作往往是具有创新突破性质的工作。这些工作从本质上讲，是无法被AI替代的。除非我们远远落后于行业前沿。该领域也是每个企业的核心壁垒，“只要我们能走在AI前面，那么AI将永远追不上我们”。

基于这三层，我盘一下AI在微短剧行业的功能可以有所结合的工具功能。

1. 内容创作环节的AI工具

1）灵感激发：

内容创作属于高复杂度的创新性工作，创作者需要灵感的激发，才能产出后续的剧本、角色、分镜稿等内容。

一方面，我们可以使用AI直接生成与剧本相关的内容，以辅助激发我们的灵感。例如，蛙蛙写手的“脑暴工具”允许用户输入一些关键信息（如概述、背景、设定、主题等），然后AI会生成能够激发灵感的内容，包括对话、角色、剧情和世界架构等。

如图功能来自于蛙蛙写手

另一方面，我们可以利用AI进行竞品分析，从市场上大量的竞品微短剧中提炼出关键信息，以辅助我们的分析并获得“优质的创作灵感”。如今市面上的微短剧数量庞大，人工遍历几乎是不可能的，而AI可以帮助我们分析并筛选出关键点，将1000份信息浓缩成100份，甚至10份，从而提高灵感激发的效率和质量。

这里的关键点在于：

i）视频分析AI的选型：目前市面上已有的大模型在视频分析方面的能力尚未成熟，画面相关内容的分析通常较为浅层。但我们可以从字幕和音频内容中提炼竞品微短剧的对话剧本，并进行分析。这需要用到视频/图像分析AI和文本分析AI，我们需对现有的AI技术进行能力评估，确保其效果和成本在业务可接受范围内。

ii）分析内容预处理：由于微短剧竞品数量庞大，全面采集和分析的成本很高。因此，我们可以设定数据规则，对待分析内容进行预处理，直接筛选掉一些不具备分析价值的视频，例如一些数据表现差的无人问津的微短剧。这类微短剧经过市场验证，不具备参考价值，因此可以不予分析，以避免成本浪费。

iii）分析维度提炼：我们可以结合创作者关注的要点，提炼出分析维度，让AI根据这些维度对微短剧进行分析与提炼。最后，结合一定规则进行打分筛选。这一步的关键在于让AI模拟“人对微短剧的判断思路”，从而实现对微短剧质量的初步判断。例如，创作者可能关注微短剧“情节是否紧凑”、“剧情是否存在纰漏”、“情节是否新颖”等，通过AI对这些维度的提炼与打分，我们可以直接筛选出一批剧本质量较高的微短剧，从而节省竞品调研的时间。

iv）准确性验证：由于AI可能存在幻觉问题，对于某一维度的分析不一定百分之百准确，可能会出现纰漏。因此，在正式应用AI分析能力之前，我们需要进行准确性验证。在此过程中，使用实际案例进行提示词调优，直到准确性达到业务可接受的范围。

2）剧本内容生成/辅助生成：

使用文本大模型进行剧本相关内容的生成（如剧本、角色设定、分镜稿等），或者对已制作的剧本内容进行辅助创作，例如修改错别字、续写、润色、补充拓展、内容建议、翻译等。

这一部分的工具属于人与AI协作的类型，强调以人为主，AI则提供效率提升的辅助支持。

“剧本内容生成/辅助生成”这一能力目前已有一些现成的AI写作平台能够提供支持。用户通过使用提示词也能够实现这些功能，其中的关键在于大语言模型的能力和提示词工程的设置，以确保AI生成内容的准确性。

2. 拍摄制作环节的AI

1）画面生成：

我们可以利用视频AIGC技术进行画面生成，从而直接生成微短剧的画面内容。例如，抖音的AI微短剧《三星堆：未来启示录》、央视频的《中国神话》、《英雄》、《奇幻专卖店》等微短剧，都是直接采用AIGC技术生成画面的。

然而，这些实例也证明，目前的视频AIGC技术尚未成熟，尚不适合完全依赖于其进行内容的直接生产。然而，对于一些难以取景的画面，AIGC仍然可以发挥作用，尤其是在科幻类场景中。使用传统方式制作这些场景可能成本较高，因此，采用AIGC生成画面无疑是一个“高性价比”的选择。

2）拍摄管理助手：

拍摄实际上是一项复杂的项目管理工作，涉及角色、场地、设备等内容的选择和档期安排。如果有一个中介平台能够结合制作方的需求和时间规划，对角色、场地、设备等进行合理分配，将大大节省对接成本。

当前这一设想的实施需要依赖于足够庞大的供应链和需求量。如果市场规模不足，这一构想可能会变得不切实际。

3. 后期剪辑

1）素材预审核：

在拍摄环节，我们积累了庞大的原始素材库。这些素材中可能包含违规内容（如色情、暴力、政治敏感、侵权等），或者质量不符合要求的内容（如画面模糊、抖动、剧本外内容等）。如果依靠人工逐一审核，将极大耗费人力资源。

因此，我们可以结合AI技术，让AI快速扫描并分析视频内容进行初步筛选。随后，由人工进行补充审核，从而最大化审核效率。

2）素材分类 + 预剪辑：

如前所述，利用视频分析AI，我们能够深入分析视频内容并对素材进行标记和分类。例如，可以按场景分类（如城市背景、森林背景、室内场景），按角色分类（如A角色、B角色的出镜片段），或按剧本桥段分类（结合音频内容匹配对应的剧本片段）。

通过素材分类标签，我们能够在需要时快速找到指定的素材，避免在寻找素材时浪费时间。

基于素材分类能力，我们还可以提供AI预剪辑技术。结合已有的剧本和分镜稿，AI可以从素材库中提取与之相似的视频内容，以供后期使用，从而节省寻找素材的时间。如果AI匹配的准确度足够高，还可以生成成品demo，进一步节省人力成本，甚至后期人员只需进行小幅度修改即可。

当然，这一切的前提是“视频分析AI”具有足够的准确度。若准确度较低，则需要人工额外弥补AI的不足，反而无法发挥节省人力的作用。

3）素材处理：

在后期剪辑中，AI可以对视频、音频等内容进行处理，辅助剪辑团队完成剪辑工作，这正是AI剪辑工具的应用。

在这一环节中，常见的能力包括：

• 视频处理类：抠图、转绘、拆条、特效、翻译、增强画质、改善光线等。
• 音频处理类：音乐生成、音效生成、AI配音等。

这些能力大多分散在各大AI工具平台，不同平台提供的功能也参差不齐。

图中为某AI导航网站的视频类工具汇集

当然，也有如剪映这样的剪辑工具，聚合了多种能力，为剪辑工作场景提供更贴近的支持。

4. 上线投放

1）终审辅助：

在剪辑成片后，我们可以利用AI进行初步审查，以辅助风险识别（如色情、暴力、政治敏感、侵权等）。同时，AI也能帮助我们识别剪辑中可能出现的纰漏，例如话音不同步、画面丢失、字幕错误等，从而有效节省人力审核的时间成本。

2）用户反馈分析：

成片正式上线后，我们将收到来自各种渠道的用户反馈。我们需要从这些反馈中提炼出有价值的信息，并整理成对作品运营和后续制作有帮助的内容。因此，我们可以使用AI来帮助我们从庞大的信息中进行提炼，把1000份反馈浓缩成100份，甚至10份，提高提炼有价值信息的效率。

3）推广素材：

微短剧的获客极其依赖于广告平台的“投流”，而投流需要制作买量素材。因此，AI可以在这一环节辅助生成推广素材。

素材制作主要有两个关键环节。其一是脚本。我们可以利用AI将原剧本与广告卖点关键词结合，批量生成广告脚本。或者，我们可以提供一些外部广告的参考，通过与广告卖点关键词结合，让AI批量产出广告脚本。这一步主要依赖于大语言模型，我们需要调优提示词，以确保AI能够生成符合要求的内容。

另一个环节是视频剪辑。在这方面，我们可以利用AI剪辑工具辅助生产，或者借助前面提到的“素材分类 + 预剪辑”能力，实现“AI混剪”功能。基于广告脚本，AI可以辅助匹配视频片段，生成混剪视频，最终由人工进行审核，从而大大节省人力成本。

4）海外分发：

之前看到一些公司尝试将国内微短剧进行海外化，包括配音、字幕和人脸等方面的调整，以便投放到海外市场。然而，这些尝试的效果往往不尽如人意，其本质原因在于，AI只对表层进行改造，而未能深入到内容的核心，导致海外用户难以接受。

小结

到此，我能想到的AI在微短剧上的应用就汇总了一遍。

将上述列举的能力与前文提到的AI与人合作的三层结构一一对应时，我们会发现，AI在微短剧中的大部分应用能力属于“有一定复杂度”的内容。这就对涉及的AI精准度提出了较高的要求。

这表明，在当前大多数微短剧相关的AI能力尚未发展到较为成熟的阶段时，AI对微短剧行业的赋能是相对有限的，仍需要“让子弹飞一会”。

然而，我相信，AI对微短剧行业的赋能必然会朝着这些方向发展。至于哪个方向会首先取得进展，主要取决于技术能力实现的成本与功能场景价值之间的权衡。

我们可以将这些能力按照价值和成本的“高、中、低”划分到九宫格中，从而辅助我们进行未来的展望和预测。

• 成本低意味着，现在当前的AI能力便能基本满足，但需要微调准确度。
• 成本中意味着，还需要一段时间的发展，但前景已经不远。
• 成本高意味着，还需要较长一段时间的发展，但是画面生成这个方向，也已经有不少工具出现了，功能的成型也初见端倪。

因此可以看出，部分功能可能在短期内得以应用，并且随着时间的推移，许多贴合业务工作流的能力将会出现，从而进一步赋能微短剧业务。