AI电影，让每段文字长成可控镜头

先把角色参考固定下来，再进入分镜。上传正面、侧面和不同表情的参考图，在生成前把角色锚定到工程里；关键镜头加上关键帧控制人物位置和动作幅度。多人同框时补一张空间站位参考，让模型知道谁站在哪、朝哪个方向。

分镜越细，无效重试越少。先用低分辨率跑构图和动作，确认分镜逻辑后再用高规格渲染最终版；把参考素材和关键帧一次配齐，减少“边生成边改设定”造成的重复消耗。平台积分可以抵扣部分算力，日常参与社区也能攒一些。

平台接入了可灵和Seedance系列等主流视频模型，并根据任务类型做适配。你不需要先选模型再开始，入口是剧本和分镜；系统会按画幅、时长和风格需求匹配可用的生成能力，你也可以在高级设置里手动切换。

版权归属取决于你使用的模型条款、参考素材来源和平台协议。保留生成版本快照，是为了让创作过程可追溯，不替代法律判定。商用前建议确认模型方的商用许可、参考素材的授权状态，并保留工程记录，遇到争议时至少有据可查。

要看具体模型和素材的授权范围。平台会在工程里标注所用模型的许可类型，但最终能否商用还取决于你的使用场景、是否涉及第三方IP或真人肖像。建议商用前逐项核对，必要时咨询法律意见，不要只看“AI生成”三个字就默认可以随便用。

不需要。三镜头练习会带你走一遍拆场、分镜、锚定和导出的最短路径，界面里的关键帧和转场都用可视化方式操作。当然，懂一点剪辑节奏会让分镜判断更准，但不是开始的前提。先跑通一条短片，比先学软件更有效。

把“抽”变成“定”。先固定角色参考和空间参考，再用关键帧确定动作节点，最后才让模型补中间帧。提示词写清楚景别、光线和动作方向，比堆形容词有用。多轨对比可以保留不同版本，方便你找到接近预期的那一版继续迭代。

在分镜阶段就把站位定下来，用空间参考标注每个人的位置、朝向和与道具的距离。关键帧里先摆好人物关系，再生成对话片段。如果镜头需要移动，尽量让移动路径在分镜里可视化，避免模型在推拉摇移中重新“猜测”空间。

旧工程会保留当时的版本快照，包括参考组合和关键帧设置。你可以继续用旧参数渲染，也可以把同一组分镜交给新模型跑一版做对比。平台不会强制迁移，是否升级由你按镜头决定，避免“一升级经验全归零”的情况。

涉及真人肖像冒用、明显侵权、违法和严重暴力色情的内容会被拦截或要求补充授权。平台会在生成和发布环节做检查，但审核不能替代你的自查。用第三方素材前先确认授权，涉及真实人物时保留同意记录，避免作品做完却发不出去。

每日签到、完成命题练习、分享工作流和参与剧组批注都能获得积分。积分可以直接抵扣生成消耗，也可以兑换渲染算力。平台不希望积分变成复杂的经济系统，它的作用很简单：让你在试错时少一点预算压力，把注意力放回创作本身。

可以导出分镜表、关键帧图片和渲染片段，按场次和镜头编号整理好，方便在外部剪辑软件里继续精剪。版本快照和批注不会随视频文件一起导出，但可以在工程内查看。如果你需要交付给后期团队，建议同时导出分镜表和参数记录。

把工程分享给协作成员后，对方可以在时间码上批注，指出某一秒的画面、声音或节奏问题。成员可以分段认领镜头，各自修改自己的部分，批注和版本集中在工程里，不会散落在聊天记录中。适合小团队做短剧集或广告短片。

传统影视是先拍后剪，AI电影更多是边定边生成。分镜和关键帧在生成前就决定了画面走向，试错成本从“重拍”变成“重生成”。这降低了资金和场地门槛，但对前期设计的细致程度要求更高，因为模型不会替你判断故事节奏。

手机端可以完成剧本调整、分镜预览、关键帧拖动和批注审片，渲染任务会同步到云端。导出高规格成片建议在桌面端操作，但通勤或外拍时用手机推进分镜和协作没有问题。工程在两端自动同步，不需要手动传文件。

已经有AI共创长片拿到公映许可，说明通路在打开，但院线对画质、声音和叙事完整度的要求不会因为“AI生成”而降低。平台目前更聚焦把中短篇和剧集做扎实，如果你有长片计划，建议先通过多集和成片广场积累完整作品，再考虑发行路径。

三条底线：不用未授权的真人肖像和声音，不用未授权的第三方IP做主体参考，不刻意复刻受版权保护的具体画面。平台会在工程里记录参考素材来源，但自查仍然重要。商用前逐项确认模型许可和素材授权，保留记录，比事后解释有用。

平台会在协议中说明数据用途，并提供工程可见范围的控制选项。涉及未公开创意或商业项目时，建议先阅读当前版本的数据条款，按需关闭可选的训练用途。版本快照和协作记录默认保存在你的工程内，不会自动公开到广场。

支持常见横屏、竖屏和超宽画幅，输出规格覆盖从预览到高规格成片的多档选择。具体可用规格取决于所选模型和任务类型，高级设置里会标注当前任务支持的分辨率、帧率和色彩输出。建议先用低规格确认分镜，再按成片需求提档。

没有固定答案，取决于分镜精度和参考完整度。有创作者一个最终镜头背后试了六十多次，也有人把分镜和关键帧做细后把重试压到个位数。平台的多轨对比和版本快照就是为了让每次生成都有记录、有比较，而不是盲目重抽。

生成模型带有随机性，这是“抽卡”感的来源。平台用角色锚定、空间参考和关键帧来压缩随机范围，让画面在可控的框架内变化。如果你需要高度确定的镜头，就多用参考和关键帧；如果你在找灵感，保留随机性反而可能带来意外的构图。