Mind it, Build it.
post @ 2026-10-28

更多成片请抖音、头条、微信视频号搜索关键词:MBTV,即可查看更多MBTV与影视、短剧创作者共创的作品。

以下成片均为MBTV软件创作,完成的工作包括:

  • 剧本改编
  • 场次分镜
  • 剧本围读
  • 草稿视频剧情预览
  • 角色、场景设计
  • 分镜故事板绘图
  • 分镜视频生成
  • 成片粗剪
  • 单集海报制作
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目前暂时先开放苹果ARM芯片Mac版客户端下载,Windows版及Intel芯片Mac版稍后发布,敬请期待。

下载地址:https://www.mbtv.me/download.html

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MBTV独创M+B两阶段制片,先完成剧本创意,再进行自动化制作,最后人工“无限画布”精修与剪辑成片。

剧本创作
自动制作
无限画布

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MBTV 既支持支持AI短剧创作过程中的流水线“自动、批量”生成宫格故事板、分镜视频,大大节省制作过程中的重复体力劳动,不用再“手搓”提示词,手工拷贝上传下载图片,只需要人工校对微调,提交任务等待结果即可。
MBTV 自动化流水线

也支持一键跳转“无限画布”,对不满意的分镜进行精修:可以替换参考图,优化提示词,用AI对现有图片进行“图生图”修改等“微操作”。
MBTV 无限画布

所有生产过程中的旧图片、视频等媒体资产统统受保护,绝不丢失;AI越用越蠢,新生成的还不如旧的?回收站一键恢复找回旧版本,再也不用在文件夹里保存:精修版、最终版、最终版v2、V3、V4了……
MBTV 资产回收站

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单集剧情海报生成

自动根据单集剧情,设计符合本集剧情的海报,省心又专业,比自动调用视频截图或者平台的智障AI生图更靠谱。
不要让你的好视频,埋没在丑陋的视频封面海报下面。

MBTV 单集海报生成

MBTV 横版海报
MBTV 竖版海报

本地云端接力

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MBTV会输出AI工作流水线的每一步的中间数据,而不只是最终视频、图片以及提示词,你可以学习到AI制片过程中的所有提示词都是如何写出来的。

也不限制你必须使用MBTV去生成所有图片或视频,你可以拷贝MBTV生成的图片、视频生成提示词,去豆包、GPT等平台,用免费额度生成图片、视频片段后再回来继续下一步,不会一到关键步骤,就因为弹出订阅、充值而中断了学习过程。

每一个想做AI视频/短剧的新手,都是从碎片化的教程开始的,很少有人愿意直接上手所谓“一站式”平台,一是因为贵,二是因为啥也学不到。

点击平台上的一个热门流行模板,只要你愿意充钱,是快,但你除了能看到最终的十几秒或几分钟视频,心里空落落的……你啥也没介入,你只是一个旁观者,看着平台的工具、模板帮你完成一个和别人有点像的视频,离开了这个平台,你还是啥也不会。

想长期干的,大多经历过手搓的阶段,只有经历了手搓的痛苦,才会想要找工具来解决枯燥和繁琐的步骤(包括MBTV团队自己,几分钟视频手写几十上百条提示词太扯淡了,这一点也不AI,而且碎片化的文件管理也是个天坑)。

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MBTV独创“M+B”两阶段制片过程,将AI Agent智能体自动化流水线与手工微调无限画布结合,给你AI创作便利的同时,保留细节把控能力。

最新开发进展关注官网:mbtv.me、头条号:MBTV。

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把原版流水线和skills技能包翻译完过了一遍,发现它还真的是水土不服,改都没法改,某些地方是过度设计的典范,不用说,肯定是AI辅助定的调。

里面最接近国内能用的,也就口播talking-head,但里面的高光片段剪辑和分章节是形式大于内容,就像给视频贴PPT图示,而且还不支持生成中间插画或者视频素材,基本不满足国内主播要求,要大改,MBTV这次目标是做漫剧流水线,这个就删掉吧。

数字人看起来不错,但只对接了指定平台限制了使用场景,并且现在国内数字人服务平台真人出镜限制都比较多,还不如本地跑工作流一步到位,暂时也删掉。

那个最接近我们需求的cinimal预告片流水线,也就是现在扔一个剧本给Openmontage让它做短剧能默认匹配到的流水线,如果按现有实现方式走只会出鬼畜视频,因为它分镜参考图都会乱画,也没有角色场景一致性约束,我还是对接的阿里云国内模型画的图,只能说它的英文技能包和国内太不匹配了,制作流程也和现在AI漫剧工作室的标准化流程出入太大了,只能完全重写。

现在重新做了产品PRD定义,基本设计完了。
第一步就是把流水线改造成AI短剧需要的剧本创作,世界观和画风设定,角色场景设定,分集分场拆分,分镜脚本拆解,出整部剧的文本蓝图。

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视频教程

AI视频制作教程 视频链接

视频原文

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今天MBTV用一个视频教程,快速介绍下制作AI剧的全部核心流程,这是可以扩展应用到任何长度的视频的制作经验,例如:MTV,广告短片,AI剧,AI电影,而不只是局限于做一段10几秒的玩具视频。

先看成片,剧本中的第一场,9个分镜,三个人物出场。

这个视频用的是MBTV原创的剧本,用来演示制作流程,非常简单,但基本涵盖了AI剧制作过程中的人物场景一致性,运镜和场景延续,台词、音效等全部元素,掌握了这些技能基本可以独立上手制作完整剧集了,有些特别基础的知识点和疑问,可以评论区留言问答。

先看下全流程总览,可以看到原始输入就是一段小说剧本,最后输出是一段完整视频,下面我们细化讲解。

第一步:会用AI依次生成角色提示词,场景提示词,并用AI文生图工具依次生成角色和场景图片。这个用国内的豆包、即梦,国外的ChatGPT和Gemini都可以免费完成。

第二步:会用AI对原始小说或剧本进行分镜脚本的生成,这里网上也会有许多智能体或Skills可以用来辅助,下次可以单独细讲,我们只看下具体内容是这样的。

里面主要是包含镜号,画面描述,出场人物,场景和音效台词等内容,也会给出推荐的摄影师用的景别/角度等运镜参考,可以参考,我们后续也是用AI辅助完成。

第三步:分镜脚本变成可以生成分镜故事板的图片生成提示词,这里同样AI辅助,方法同上,这也是可以单独细讲的,我们今天学总体流程先不钻太细。

一般会生成九宫格,所以会有9条提示词,我们看一下。
生成的效果图是这样的。

我们会从里面挑选你觉得符合剧情推进逻辑的一两张画面,你可以想象成这些图片是最后成片里的一个关键帧。

第四步:有了故事板参考图片,我们就以来生成分镜视频了,专业术语叫SHOT,最后成片就是一个个SHOT拼接剪辑出来的,这叫粗剪出小样。
对SHOT进行时长调整、转场效果,再加上人工配音、字幕,调整画面色彩就是精剪出成片了。

用即梦、可灵这些图生视频平台时,一般做玩具视频时就是用的”一句话生成某某视频“的方法,你控制不了画面效果,换平台时效果会完全不同。
而专业制作流程,需要保证导演设计时的效果,不管用哪家的平台生成的视频效果都要一样,这才能符合影视行业的工业级标准。

回到流程图中。

我们一般会用的是首尾帧,或者全能参考生成模式,我们会根据分镜剧情,描述上面选中的静态图片是如何变成视频的,这就是SHOT视频生成提示词,我们看下提示词。

提示词里面会包括一些摄影的专业知识,这个同样需要深挖单独研究,下次再讲。

提示词里一般还会加台词和音效描写,哪怕后期是真人配音,这里可以用让视频中人物对口型,所以提示词里也是需要的。

基本上目前主流的视频生成平台都支持全能参考或首尾帧模式了,输入的就是这个分镜的出场人物的角色设定参考图、故事场景的设定参考图、故事板参考图,加上视频生成提示词,就可以得到视频了。

要注意的是,基本上不可能做到一次过的,生成的视频里会有各种穿帮和错误,可以都保存下来,后面剪辑,把能用的剪出来。
当然你是土豪随便多生成几个,挑一个最好的用。

第五步,也是最后一步。一般用剪映,iMoive这些简单剪辑软件,把上面所有SHOT视频片段都拉进去剪辑出来,就是成片了,丰简由人,好的剪辑师,混乱的素材也是可以剪出好片的。

这一方面需要人的经验,特别是人的审美,目前AI干的效果还不太好,但在进步。

本期教程就到这里,有问题可以评论区留言,再见。
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AI大厂开始挣钱了,这是我们业内人目前直观感受到的,比互联网从爆火到泡沫再到巅峰的时间节奏要快的多。最根本的原因,就是AI第一时间被程序员自已先用上了,几乎形成了一种AI的自我进化。

Token经济与AI Agent智能体

从年初小龙虾的爆火到现在几乎没人提了,但大模型厂家完成了一波从算力卖不出去,到现在算力紧张的逆天改命,这可比2000年互联网泡沫时,人人都要做站长,但统统免费根本不挣钱的时代风光的多。

大量的个人玩家,玩龙虾没玩出什么名堂来,也不如当年个人站长乐此不疲,没有什么留存度,但侧面完成了一项AI Agent的科普,许多人知道AI厉害,但对AI到底能做什么是没有概念的,龙虾完成了这个科普。

当科普完成后,大量的真实场景开始被逐个验证:

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深入实战过AI编程的程序员们,大多已经深刻领悟到,想要“一句话生成一个软件”的Vibe Coding是不靠谱的,无法完成完整的软件的开发。

被大家认同的解药是:AI Coding Agent和Agentic软件开发方法。

同样的,”一句话生成一部AI剧/一部电影”,现阶段是不可能的。

你可能看到网上一个教程,三下五除二就教你完成一部炫酷的广告视频、MV,甚至大片质感的电影片段,这是幻觉,人家可以在家里苦练半年,从100段里面挑一个最好的给你看。

哪怕播主给你展示各种素材,中间过程,甚至打开生成界面给你看,这也是为了他这段教程优化了八百遍的,换成你自己的剧本,立马崩给你看:剧情逻辑混乱、角色场景不吸引人还是小事,视频里人物乱站、摄像机镜头不受控制,多段视频连起来差的连狗都不想看才是逼疯人的,所以大家叫生成分镜视频的过程是“抽卡”,你就知道这里面水分有多大了,这特么是玄学了。

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