AI 短劇製作全流程：2026 年直屏微短劇完整製作指南

甚麼是 AI 短劇？為甚麼直屏微短劇市場會迅速崛起？#

AI 短劇（又稱直向短劇或微短劇）是一種專為手機 9:16 直向屏幕量身打造的連續敘事影片，僅在 2026 年第一季便於全球 App 內創造了高達 7.5 億美元的收入。與傳統橫向闊銀幕電影或隨性的社交平台短片不同，短劇透過 40 至 100 集環環相扣的緊湊篇幅，呈現一個完整的起承轉合。這種敘事形式極為依賴情感張力強大的高概念（High-concept）核心情節動能，例如隱形富豪繼承人、商界背叛、復仇契約及隱瞞身份等題材。

這種形式與現階段 AI 生成模型的技術限制不謀而合。直向短劇主要以中近景（Medium Close-up）構圖，畫面高度聚焦於兩位對話演員身上，且每隔 2 至 5 秒便切換分鏡，巧妙化解了目前 AI 模型的生成破綻與場景限制。

與漫無目的滑動的社交動態相比，手機觀眾對連續短劇的留存率亦明顯更高。正如 [OpenMicroDrama](https://openmicrodrama.com/guides/how-to-make-an-ai-micro-drama) 所指出，獨立工作室 Spirit Studios 曾向《Deadline》形容，直向短劇就像將大約 60 集、每集 90 秒的內容串聯起來，並連續佈設 60 個高潮懸念。由於觀眾在開頭 3 秒內就會決定是否繼續觀看，每集開場都必須先拋出意想不到的視覺衝擊，隨後才引導觀眾投入情緒。

如何撰寫以懸念（Cliffhanger）為核心的直屏劇本？#

撰寫一份 90 秒的直向短劇劇本，標準結構需要規劃 10 至 15 個獨立鏡頭、不多於 10 句對白，並在最後 3 秒精準落下乾脆俐落的懸念（Cliffhanger）。直向短劇的編劇邏輯與一般長片電影大相徑庭，你必須捨棄漫長的環境鋪墊、空鏡過渡以及擠滿多人的群戲對話，以免手機屏幕顯得混亂擁擠。

一套行之有效的單集劇本架構包含四大節奏點（Beats）：Hook（吸睛點）、Stakes（目標與代價）、Turn（轉折）及 Cliffhanger（懸念結尾）。Hook 必須在開頭 3 秒內以出人意表的視覺動作留住觀眾，阻止他們滑走屏幕；Stakes 迅速交代主角的動機與當前阻礙；Turn 揭露徹底逆轉局勢平衡的突發情報；Cliffhanger 則在真相揭曉前的一刻果斷切斷畫面。

在開始生成任何視覺畫面之前，建議先整理一份精簡的劇集設定集（Series Bible），列明核心故事主線（Logline）、3 個常設主要場景以及詳盡的角色視覺特徵。精簡對白尤其重要，因為下游工序中每句台詞都需要精確的語音生成與口型同步（Lip-sync）匹配。你可以在 DramaCanvas 的 Text 文字節點中，直接使用以下提示詞模板生成分鏡節奏表：

Write a 90-second vertical 9:16 micro drama script for Episode 1 of an urban suspense series.
Protagonist: Elena Vance (28, investigative reporter in a charcoal trench coat).
Setting: Dimly lit archive office at midnight, rain drumming on exterior windows.
Beat 1 (0-15s Hook): Elena unlocks a private safe, revealing an envelope marked with her father's case number.
Beat 2 (15-45s Stakes): She flips through bank transfers linking the CEO to an offshore shell company.
Beat 3 (45-75s Turn): A shadow crosses the frosted door; heavy footsteps halt right outside.
Beat 4 (75-90s Cliffhanger): The door handle turns slowly downwards. A text notification dings on her phone: "Look under the desk."
Format: 12 numbered shots with shot type, visible character action, framing, and concise dialogue.

Storyboard script 分鏡劇本節點如何將故事大綱拆解為分鏡？#

DramaCanvas 的 Storyboard script 分鏡劇本節點是一張 920×360 像素的表格卡片，能運用文字推理模型將故事大綱自動拆解為時長介乎 1 至 60 秒的連續分鏡列。你無需逐一手動將提示詞複製到獨立影片卡片中，該節點能直接在互動式製作表格內完整架構整集劇本。每一列均包含分鏡編號、鏡頭時長、運鏡提示詞、對白及參考素材的專屬欄位。

步驟一：新增 Storyboard script 節點並輸入故事大綱

點擊底部工具列上的 Add node，然後選擇 Storyboard script。在卡片底部的故事大綱輸入框中，貼上你寫好的單集節奏表或分場大綱。在模型選單中挑選你偏好的文字推理模型，接著點擊 Generate storyboard（或按下 Ctrl/⌘+Enter）。

表格會自動生成一連串按順序排列的分鏡列，預設每個鏡頭時長為 6 秒。你可以隨意將個別鏡頭長度調整為 1 至 60 秒，點擊 Add row 插入中插鏡頭，或點選 Delete shot 刪除多餘鏡頭。若需要更大視野來調整對白文字或鏡頭指示，隨時點擊 Edit full screen 即可進入全螢幕編輯。

步驟二：跨列批量生成關鍵幀靜態圖與影片鏡頭

在 Storyboard script 卡片選單中，點擊 Generate unfinished storyboard images，系統便會同時為每一列渲染參考靜態圖。這項批次生成功能讓你在正式消耗影片積分前，能全面審視整個故事序列的視覺連貫性、服裝色彩與燈光氛圍。如果某張靜態圖偏離了設定集，只需單獨修改該列提示詞並重新生成該張圖片即可。

當所有關鍵幀圖片都符合創作預期後，點擊卡片選單中的 Generate unfinished videos，為所有已排定的分鏡列渲染動態片段。當至少有兩段影片完成渲染後，卡片頂部的 Merge videos 主按鈕便會解鎖。點擊該按鈕即可將各個獨立鏡頭串聯成一部連貫的直向短劇剪輯版。在專業模式（Professional mode）下，你亦可點擊 Create image nodes 或 Create video nodes，將表格中的分鏡列拆分為畫布上的獨立卡片，進行更精細的調整。

製作 AI 短劇如何鎖定角色卡與參考圖以確保人物一致？#

要徹底避免 AI 短劇角色在不同鏡頭中容貌「走樣」，關鍵在於生成任何影片前，先鎖定一張主人物肖像圖以及包含 4 大外貌特徵的固定文字設定。當生成模型在不同鏡頭中對含糊的主觀形容詞產生不同解讀時，就會出現「變臉」現象，令主角容貌漂移從而打破觀眾的投入感。正如 [ScreenWeaver 製作指南](https://www.screenweaver.ai/blog/ai-short-drama) 所強調，成功的創作者在生成第 1 個鏡頭之前，必定會為所有常駐主角建立鎖定的基準參考圖。

步驟一：撰寫毫無歧義的角色設定文字

在 Text 文字節點中，設定包含四大要素的視覺錨點：年齡、面部輪廓、標誌性髮型與代表性服裝。切忌使用「英俊」或「絕美」等空泛詞彙，這只會迫使模型隨機生成特徵。請為角色設定一個極具辨識度的外貌錨點——例如一條特定的銀色幾何吊墜、下頜處的淡淡疤痕或一副玳瑁色平光眼鏡——讓模型在後續生成中能精確鎖定。

Elena Vance, 28-year-old investigative journalist. Pale oval face, sharp cheekbones, almond-shaped hazel eyes with focused expression. Shoulder-length dark auburn hair parted on the left with subtle waves. Wardrobe: Tailored charcoal wool trench coat over a high-collar black knit turtleneck, wearing a delicate silver geometric pendant necklace. Cinematic studio lighting, neutral background, photorealistic texture.

步驟二：生成並釘選主角肖像基準卡

將 Text 節點連接到設定為 9:16 直向解像度的 Image 圖像節點，可選用 GPT Image 或 Nano Banana 模型。在均勻柔和的中性光線下，分別生成正面、四分之三側面及正側面的肖像。參考卡應盡量避免過於強烈戲劇化的光影，否則影片模型會將固定的陰影輪廓錯誤繼承到後續的日間場景中。

一旦確認滿意的主肖像後，便將該張 Image 卡片設為角色錨點。在 DramaCanvas 上，你可以將這張主肖像 Image 卡片同時連接至多個下游 Video 節點。畫布具備自動消除重複連接的機制，即使多次引入同一個角色參考，下游卡片亦只會佔用一個參考插槽。

如何在 DramaCanvas 生成 9:16 關鍵幀並轉化為動態影片分鏡？#

在 DramaCanvas 上生成動態分鏡，只需將 9:16 的 Image 圖像節點直接連接至 Video 影片節點左側的輸入接口，並在「Start frame（起始幀）」下拉選單中指定該張圖片即可。以預先確認的關鍵幀靜態圖進行圖生影片（Image-to-video），能確保構圖、人物站位與光影保持穩定。若直接採用純文字生影片（Text-to-video），空間走位全憑運氣，往往需要頻繁重試而浪費大量積分。

步驟一：設定關鍵幀 Image 節點

點擊底部工具列上的 Add node 並選擇 Image。點擊提示詞輸入框下方的 Generation settings 開啟圖像設定面板。將 Size 設為 9:16 直向，Quality 設為 high，並確保生成數量設定為 1。將你的主角基準卡連接至此 Image 節點左側的輸入接口，作為上游參考素材。

將分鏡畫面描述貼入輸入框，點擊向上箭頭圖示提交生成。仔細檢查生成的靜態圖，確認手部姿態、面部表情及背景透視無誤。如果局部微小細節需要修正，直接使用卡片工具列上的 Inpaint（局部重繪）工具塗抹修復即可，無需重新渲染整張卡片。

9:16 vertical medium close-up shot. Elena Vance stands inside a dark corporate archive office at midnight. Cold blue ambient rain light washes through venetian blinds onto her profile. She looks down tensely toward a brass safe door standing slightly ajar, right hand poised near the lock. Charcoal trench coat, dark auburn hair falling forward over her collar.

步驟二：將 Image 節點連接至 Video 節點

點擊 Add node 選擇 Video，將卡片放置在關鍵幀 Image 卡片的右側。從 Image 節點右側邊緣的圓形輸出接口拉出一條連接線，插入 Video 節點左側邊緣的圓形輸入接口。連接完成後，關鍵幀縮圖便會出現在 Video 節點的參數欄內。

點擊輸入框下方的設定摘要（例如「720P · 16:9 · 5s」）以配置影片參數。將 Resolution（解像度）設為 720P，在 Size 下選擇 9:16 直向，並設定目標鏡頭長度（例如 5 或 6 秒）。最關鍵的一步：展開提示詞下方的 Parameters，點擊 Start frame 下拉選單並選取連接的關鍵幀靜態圖，將其鎖定為起始畫面。除非你需要連接第二張圖片來銜接兩個截然不同的鏡頭狀態，否則將 End frame 保持為「Not specified」。

9:16 vertical camera trajectory. Smooth slow push-in toward Elena's face, continuing seamlessly from the start frame. Raindrops trickle down the dark window glass in the soft background bokeh. Elena holds her breath as her hazel eyes dart from the opened safe toward the corridor door outside. Subtle breathing motion in her shoulders under cold fluorescent lighting.

步驟三：提交生成並管理畫布卡片

確認生成按鈕上顯示的消耗積分後，點擊向上箭頭將任務加入隊列。卡片會先進入 Queued（排隊中）狀態，隨後顯示實時生成進度條。渲染完成後，可直接在卡片內置播放器中預覽 MP4 影片。你可以建立一個 Frame（群組框）容器，將相關的 Text、Image 與 Video 節點打包圈起，雙擊頂部將其標註為「Shot 1: Archive Encounter」，並將其摺疊收起以保持工作區整潔。

在 DramaCanvas 製作短劇不同鏡頭應該選擇哪款影片模型？#

字節跳動旗下的 Seedance 2.5 支援最多 30 張參考圖片，在 720p 下以每秒 30 積分生成高保真人物特寫；而快手的 Kling 4 則以 720p 每秒 7 積分提供流暢動態運鏡。針對具體鏡頭需求精準配搭合適的影片模型，是保護製作預算同時維持頂級畫質最有效的方式。一部 90 秒的單集短劇，應根據鏡頭複雜度混合調度多款生成模型。

對白場景與情感特寫鏡頭對面部連貫性要求極高。Seedance 2.5 與 Seedance 2.0 憑藉強大的多圖參考輸入能力在這些場景中表現卓越，允許你同時輸入多個服裝角度與面部特寫靜態圖。相反，高動態動作場面、物件特寫插鏡以及快速環境搖鏡，則可交由 Kling 4 或 Wan 3.0 以極低廉的每秒積分成本高效處理。

請注意，OpenAI 已於 2026-09-24 正式關閉 Sora 2 模型及其 Videos API（此前 Sora 網頁版與 App 介面已於 2026-04-26 終止服務）。如果你正在將舊有提示詞從該架構遷移過來，請查閱我們的 Sora 替代方案 索引，將參數重新對應至當前的主流製作引擎。參考下方經核實的模型對比表，為畫布上的各個節點挑選最適用的生成器：

積分數據於 2026-11-04 在 DramaCanvas 進行核對。

若需要建立自動化終端管道，開發者亦可透過 DramaCanvas MCP 伺服器 直接調度這些影片生成節點，從外部 IDE 環境以程式碼方式傳遞劇本卡片與連線指令。

如何利用 Audio 音訊節點合成角色對白與旁白配音？#

DramaCanvas 的 Audio 音訊節點支援 0.25 倍至 4.0 倍語速調節，可精準生成角色對白與空間環境音，且每個節點最多僅接受一張已綁定聲音的角色卡。清晰分明的對白能牢牢確立敘事骨架，而細微的環境底音（Room tone）則能讓鏡頭切換顯得自然俐落，避免業餘剪輯的生硬感。

步驟一：放置並配置 Audio 節點

點擊底部工具列上的 Add node 並選擇 Audio。該卡片尺寸為 340×120 像素，生成完成後會呈現互動式音訊波形顯示。在參數面板中，從 Voice 下拉選單中挑選聲音特徵（預設為 alloy），將 Format 設為 mp3，並透過快捷預設值（0.75x 至 1.5x）或細緻的 0.25x 至 4.0x 滑桿設定目標語速。

在 Voice instructions 輸入欄位中，使用自然語言定義演員的聲音質感與說話節奏。明確指出情緒潛台詞（例如「Hushed, hurried whisper, breathing heavily between words」壓低急促的耳語、字句間呼吸急促）效果遠勝留空。在提示詞區域，直接輸入以標準引號包裹的對白。

步驟二：理解 Audio 節點的連接規則

Audio 節點具備嚴格的輸入限制：它僅接受來自 Text 卡片的純文字提示詞，或是連接一張已綁定聲音設定的 Character（角色）卡。它會直接拒絕輸入影片片段、普通圖片卡以及額外音訊檔案；若嘗試拉線連接這些不相容的媒體類型，連接線會俐落彈回。

如果你已在項目資產中為角色指定了專屬聲音設定，將該角色卡直接連入 Audio 節點即可在全季所有集數中鎖定該特定音色。音訊生成完畢後，將滑鼠移至 Audio 卡片工具列上點擊 Download audio 下載音檔，或將音訊片段連接至多軌時間軸，與環境背景音效進行最終混音。

製作一集 90 秒的 AI 短劇成本需要多少？#

在 DramaCanvas 上以 720p 渲染一集由 15 個分鏡組成的 90 秒短劇，經濟模型組合耗費 630 積分（17.01 美元），而高保真模型組合則耗費 1,944 積分（52.49 美元）。DramaCanvas 採用與影片時長直接掛鉤的透明積分制度。在 Standard 付費方案（29.90 美元購買 1,100 積分）下，每積分約折合 0.027 美元，讓創作者在點擊生成前便能準確計算每個鏡頭的確切成本。

為發揮最高的預算效益，製作團隊應將單集鏡頭劃分為三個等級：包含主角正面對白的核心特寫鏡頭，應選用具備高階參考輸入的模型如 Seedance 2.5 或 Wan 3.0；次要反應鏡頭與過渡運鏡可交由 Kling 4 負責；而快速的物品特寫（例如手機屏幕、門鎖或時鐘）則應使用經濟型模型生成。

以下預算明細表列出了以 720p 解像度渲染標準 90 秒直向短劇（由 15 個 6 秒分鏡組成）的三種實用製作配置方案：

積分數據於 2026-11-04 在 DramaCanvas 進行核對。標準方案按每積分 0.027 美元計算（29.90 美元購買 1,100 積分）。

平台積分僅在正式提交生成任務時才會扣除。若上游模型觸發安全審查或遭遇網絡中斷，平台積分將自動退還至你的帳戶餘額。如果你想對比桌面版工具的整體製作預算，歡迎參閱我們對 Higgsfield 收費定價 與雲端畫布替代工具的深入分析。

甚麼情況下無限畫布（Infinite Canvas）不適合你的短劇製作？#

無限畫布（Infinite Canvas）並不適合單次隨機的提示詞測試，或是缺乏固定角色與統一場景的大型 16:9 傳統橫向電影項目。如果你當前的目標僅僅是生成單段獨立的背景素材，或是測試某組實驗性提示詞，開啟一張龐大的畫布並拉線連接多張卡片反而會增加不必要的操作負擔。在這種情況下，直接在單一獨立節點內生成會更為高效。

同樣地，將 50 個毫無關聯的劇情場景硬塞在同一個工作區內，不僅會造成畫面雜亂，還會嚴重佔用瀏覽器記憶體。DramaCanvas 項目應當保持清晰的邏輯劃分：建議每集短劇或每個場景群組分配一個獨立畫布。使用 Frame 容器將卡片歸類分組能保持導航縮圖整潔，而將舊版草稿解除連結移入項目資產庫，則能確保在長時間創作過程中系統始終反應敏捷。