AI 分镜生成教程：用四步工作流将小说转为专业分镜脚本

将小说或剧本转化为分镜脚本，是影视、动画和漫画创作中的关键一环。这个过程需要创作者深度解析文本，梳理情节、人物、场景和对话，再通过想象力构建出一系列连续的画面。传统的人工方式不仅耗时，而且工作量巨大。

随着人工智能技术的发展，一个问题自然而然地出现了：能否将这项繁重的工作交给 AI？答案是肯定的。通过构建合理的工作流，AI 如今已经能够将一个3000字以内的文本章节，稳定地转换为包含40至60个镜头的详细分镜脚本，同时保持原有情节和对话的完整性。

本文将探讨直接使用 AI 进行分镜转换时遇到的常见问题，并提供一个经过验证的四步工作流，最后通过一个实例工具展示如何将这一流程自动化。

AI 辅助创作的常见障碍

如果简单地将小说内容直接交给 AI 并要求其生成分镜，结果往往不尽如人意。创作者通常会面临以下三个核心问题：

1. 内容还原度不足
   AI 在转换过程中，有时会擅自修改情节或对话。这通常是因为原始文本（尤其是网络小说）的格式不够规范，导致 AI 在理解上出现偏差，从而产生内容遗漏或变更。
2. 镜头数量过少
   一个完整的章节，AI 可能只生成了不到15个，甚至10个镜头。这种“惜镜如金”的情况，源于 AI 未能对文本进行充分的场景和动作分析，导致许多视觉细节被忽略。
3. 生成过程意外中断
   不同的大语言模型（LLM）都有其输入和输出的总字数限制，即“上下文窗口”。当处理长文本并要求生成详细分镜时，很容易超出这个上限，导致生成任务中断。这表明，想通过单次对话就获得理想的输出是极其困难的。

优化的 AI 分镜创作工作流

要解决上述问题，关键在于改变与 AI 的交互方式。与其一步到位地发出指令，不如采用一种分步、引导式的策略，让 AI 逐步完成任务。这种方法类似于提示工程中的“思维链（Chain-of-Thought）”，通过将一个复杂任务拆解成多个简单子任务，显著提升输出质量。

一个经过验证的高效工作流包含以下四个步骤：

1. 规范化整理内容

这是整个工作流的基础。首先，将原始文本交给 AI，要求它重新整理内容，输出一个格式规范的版本。例如，让 AI 明确地区分出 [场景描述]、[人物动作] 和 [对话]。这一步有两个目的：一是让 AI 预先“阅读”并理解一遍故事；二是为后续的分析和转换提供一个结构清晰的文本基础。

2. 预估镜头数与结构分布

在 AI 理解了内容之后，下一步是让它进行宏观规划。指令 AI 分析规范化后的文本，预估生成分镜脚本大约需要多少个镜头，并列出这些镜头在关键情节或场景中的大致分布。这个步骤不仅让创作者对最终的产出有了预期，也引导 AI 对文本的视觉节奏进行初步构建。

3. 搭建核心场景与角色表

为了确保视觉元素的一致性并节省 token 消耗，需要让 AI 创建详细的场景表和角色表。这一步的好处显而易见：首先，它能生成具体的场景和角色描述，为后续可能进行的 AI 绘画提供坚实的文字基础，保证画面风格的统一。其次，在最终生成分镜时，只需引用场景和角色的名称（如“场景1”、“角色A”），而无需在每个镜头描述中重复细节，从而节省了宝贵的上下文空间，允许 AI 生成更多的镜头。

4. 整合信息生成分镜脚本

完成以上所有准备工作后，最后一步便是顺理成章的整合输出。向 AI 发出最终指令，要求它结合前三步生成的 规范化剧本、镜头预估分布 以及 场景角色表，来创建完整的分镜脚本。

实践证明，通过这种至少包含三个前置任务的引导式工作流，AI 能够生成远比单次指令更详细、更准确、更完整的分镜脚本。

工作流效果对比：《孔乙己》案例

为了直观展示两种方法的差异，这里使用鲁迅的短篇小说《孔乙己》进行测试，并在同一个大语言模型上分别执行“一步转换”和“四步工作流转换”。

1. AI 一步直接转换

直接将《孔乙己》原文交给 AI 后，模型最终只生成了12个镜头，且缺乏系统性的场景和角色描述，许多情节和细节被合并或忽略。

2. AI 四步工作流转换

通过前述的四步工作流，AI 最终生成了59个分镜头。脚本不仅完整地还原了故事情节，还增加了许多用于刻画人物、渲染场景和实现转场过渡的镜头。此外，输出内容还包含了非常详细的场景表和人物表，为后续的视觉创作提供了极大便利。

更简化的实现方式：自动化工具

设计合理的工作流无疑能大幅提升 AI 的表现。然而，手动执行这个四步流程，尤其是在不同对话窗口中传递和整理信息，依然耗时耗力，特别是将生成内容手动转换为表格格式的环节。

为了解决这个问题，市面上已出现将此类工作流集成化的工具，例如 小镜故事板 (xjstoryboard)。这类工具将整个流程自动化，用户只需输入原始文本，系统便能一站式完成所有分析和生成工作。

其使用流程通常如下：

1. 粘贴文本内容
   在指定区域粘贴小说或剧本章节，通常支持3000字左右的文本处理，足以覆盖大部分单章节内容。
2. AI 自动执行工作流
   系统后台会自动执行内容整理、镜头预估、角色场景搭建等步骤，并将生成的内容分板块输出。
3. 内容归类并生成表格
   AI 完成所有文本生成后，会自动将分镜脚本整理成结构化的表格。
4. 在线编辑与导出
   用户可以在表格页面上对生成的内容进行二次编辑、拖拽调整镜头顺序，并最终导出为 Excel 或 PDF 格式的文件。

这类自动化工具的核心优势在于，用户只需提供原文，即可获得完整、结构化的分镜脚本、场景表和人物表。当然，由于后台工作流步骤较多，一次完整的转换通常需要数分钟时间。

无论是手动在 GPT-4 或 Claude 3 等大模型上实践这个四步工作流，还是直接使用集成的自动化工具，其核心思路都是一致的：通过拆解任务和引导式交互，将 AI 从一个难以预测的“黑箱”，转变为一个可靠、高效的创作助手。