解决视频叙事断层的痛点
这门课直击 AI 内容创作者在从图片转向视频时的核心瓶颈。很多学习者能生成精美的静态漫画分镜，但无法将其转化为流畅的动态视频，常因镜头逻辑混乱、角色动作僵硬或风格不统一而卡壳。课程依托 Seedance 2.0 与 Nano Banana 模型，拆解了爆款漫剧的复刻逻辑，重点在于如何通过提示词工程与关键帧控制，解决 I2V（图生视频）阶段的叙事连贯性问题。它不是通用的 AI 绘图入门，而是专门针对“漫剧”形态，探讨如何让画面动态符合剧本预期。适合已具备 Midjourney 或 Stable Diffusion 出图基础，但缺乏视频生成经验，或希望将手头分镜快速转化为短视频素材的用户。若你对提示词工程尚不熟练，建议先复习基础文生图课程，再学习本课的视频动态部分。关键模块与学习路径
学习应遵循“分镜构建-动态生成-风格统一”的顺序。首先，重点攻克九宫格分镜构建板块。资料包中的 PDF 文档详细阐述了分镜的构图技巧与叙事节奏，这是视频生成的基石。你需要学会利用 AI 生成高质量的关键帧序列，而非单张图片。其次，进入 Seedance 2.0 视频生成环节，理解如何利用关键帧插值与提示词控制，让静态画面“活”起来。Xmind 思维导图梳理了 Seedance 2.0 与 Gemini 模型的工作流差异，帮助你建立清晰的工具选型认知。不要一开始就陷入复杂的参数调整，先跑通一个完整的从分镜到视频的典型案例，再回头优化细节。最后，关注风格统一性，确保多镜头生成时角色特征不崩坏，这是漫剧区别于普通短视频的关键。独立产出与资料配合
学完本课程，你应能独立接手一个漫剧短篇项目，从剧本拆解、分镜设计到视频合成全流程走通。具体而言，你能根据剧本撰写针对性的九宫格分镜提示词，并利用 Seedance 2.0 生成连贯的视频片段，解决角色表情崩坏和动作突变等常见痛点。资料包中的飞书提示词文档虽短，但包含核心指令模板，建议将其作为提示词工程起点进行改写练习。配合视频章节，动手复刻教程案例，对比生成结果与预期差异，逐步迭代参数策略。最终目标是掌握一套可复用的 AI 漫剧生产管线，而非依赖单次运气生成成功。你能独立交付一部风格统一、叙事流畅的 AI 漫剧短片，具备商业级交付能力。课程目录
Seedance 2.0 + Nano Banana，全流程复刻爆款AI漫剧文档.png [493.5 KB] AI九宫格复刻爆款.pdf [2.3 MB] 飞书文档-提示词.txt [72.0 B] AI视频（Seedance 2.0+Gemini).xmind [146.4 KB] 01_Seedance2.0+Nano_Banana2_全流程制复刻爆款AI漫剧_-_3D数字教程_即梦、Gemini.mp4 [80.6 MB]
