作者｜董道力微信｜ddl941110

光看现在模子的天生能力，，很容易以为人人都能拍影戏的时代已经来了。。。。。。

但真正上手后才会发明，，问题远没有解决：AI 可以天生惊艳的几秒钟，，却很难直接交付一条完整作品。。。。。。

由于视频只是镜头和素材，，作品还需要剧本、人物、分镜，，以及贯串全程的重复修改。。。。。。

许多所谓的视频 Agent，，只是在天生模子前加了一个对话框，，用户输入一句话，，最后获得的依旧是一小段画面。。。。。。因此，，判断一个视频 Agent 是否真正建设，，着实有个很质朴的标准：它能不可资助通俗人完成一条完整作品。。。。。。

LibTV Agent 想解决的，，正是从零星素材到最终成片之间的距离。。。。。。

另一方面，，LibTV 之以是选择现在推出 Agent，，是由于已往几年疏散生长的几个条件终于成熟了。。。。。。

视频模子天生的内容最先具备加工价值，，创作者可以保存已有素材，，继续增补镜头
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；LibTV 的画布、节点和故事板，，也把剧本、图片、视频、字幕、音乐和剪辑接进统一个项目，，镌汰跨工具搬运素材和重复诠释需求的时间。。。。。。

更主要的是，，LibTV 将广告、短剧、MV、自媒体等真实项目中积累的创作履历整理成 Skill，，让 Agent 不必每次重新探索，，而是能够挪用差别场景下的事情顺序和修改思绪。。。。。。

当模子最先提供可加工的素材，，创作工具逐渐连成制作线，，项目履历又能被 Agent 挪用，，视频 Agent 才第一次有时机越过“天生一个镜头”，，真正把创作推进到一条可以交付的作品。。。。。。

实测 LibTV Agent 怎样帮你完成一部作品

为了看看 LibTV Agent （https://www.liblib.tv/）究竟能把一条片子推进到什么水平，，我做了三组差别的测试。。。。。。

第一组只有一段参考视频和一个模糊的想法
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；第二组给它几张人物素材，，视察 Skill 能带来几多创作增量
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；第三组则直接上传一份短剧剧本，，看它能不可治理人物、场景和大宗镜头。。。。。。

测试 1：理想动画

我上传了一段《红辣椒》的片断，，只给了 LibTV Agent 一个较量虚的想法，，希望它以此为参考，，帮我制作一条理想动画。。。。。。

LibTV Agent 对参考视频的明确比我预想得更细。。。。。。它识别出了今敏和《红辣椒》，，还提炼出日式赛璐璐动画、超现实奇幻、人物穿过屏幕进入现实天下等要害词。。。。。。

剖析完参考片后，，它凭证我的形貌搭建故事框架，，而没有一上来就一股脑的天生。。。。。。

接下来的历程有点像和创作团队开前期会。。。。。。它会继续追问我对故事的看法，，确认情节是否需要调解、画风应该更靠近原片照旧更现代，，以及哪些元素必需保存。。。。。。

说真话，，第一版并不完善。。。。。。

其中一个镜头爆发在深夜办公室。。。。。。凭证前面的故事，，小 A 应该从桌上的电脑屏幕里钻出来，，天生效果却凭空多出了一块屏幕。。。。。。

这类问题着适用过 AI 的人都会遇到，，就是抽卡抽歪了。。。。。
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；蛔鲆郧，，翻开网页抽到知足，，然后重新剪辑。。。。。。

而在 LibTV Agent 把这一步做了简化。。。。。。只要进入故事板，，找到对应场景，，修改这一镜头的提醒词，，不需要特殊操作。。。。。。

切换模子时，，我还遇到了参考视频长度不适配的问题。。。。。。差别模子对参考素材的时长要求差别，，LibTV 在故事板里提供了剪辑入口，，可以直接截取需要的片断，，不必退出项目重新处理。。。。。。

它也支持用自然语言调解镜头衔接。。。。。。好比我以为镜头一和镜头二之间跳得太快，，便直接告诉 Agent：“在这里增添一个关电视的转场。。。。。。”它会增补响应画面，，并重新放回原来的位置。。。。。。

LibTV Agent 还支持一键天生双语弹幕，，为后期包装省了不少时间。。。。。。

最后的成片，，把人物穿过屏幕、现实与理想相互侵入的感受被保存了下来。。。。。。

测试 2：球队宣传片

第二组测试，，我想看看拥有素材却缺少创作偏向时，，Skill 能提供几多资助。。。。。。

LibTV 与 200 多位创作者相助，，将导演、自媒体、广告创意、MV 策划和短剧制作等领域的实践要领，，整理成了 100 多个可供 Agent 挪用的 Skill，，由此搭建起一个专业视频 Skill Hub。。。。。。

这套 Skill Hub 能不可一连扩充，，要害还要看创作者愿不肯意把真正有用的要领放进来。。。。。。LibTV 推出的 1000 万元激励妄想，，显然是在解决这个问题。。。。。。

我从 Skill Hub 中 选择了“杜琪峰站位气概”，，准备给曼联制作一条球队宣传片。。。。。。

选中 Skill 后，，我上传了几名球员的半身照片，，只简朴形貌了想要的气氛，，剩下的事情交给 LibTV Agent 处理。。。。。。

最终画面里，，多人站位、低调照明以及阴晦湿润的情形都被体现了出来。。。。。。几张相互自力的球员照片，，被组织成了具有统一气氛的一组镜头。。。。。。

这条片子并非只套了一层滤镜。。。。。。球员怎么站、镜头怎么切、情形压得多暗，，都能看出这个 Skill 的影响。。。。。。

现成的 Skill 不对适，，用户也可以自己做一个。。。。。。LibTV 提供了建设模板，，可以凭证提醒逐步填写。。。。。。

我试了个最省事的步伐，，上传一段喜欢的视频，，让 LibTV Agent 剖析其中的镜头结构、视觉特点和创作要领，，再凭证提醒把有价值的部分整理成 Skill。。。。。。

好比，，我上传了一些动漫战斗片断，，让 LibTV Agent 剖析提取要素，，然后制作了一个“哒哒哒”Skill，，效果还不错，，除了两只猫似乎都有点顺拐。。。。。。

测试 3：短剧

若是要找一个最能体现 AI 视频生产力的场景，，短剧一定排在前面。。。。。。

我先用 AI 写了一份凭证短剧爆款逻辑设计的剧本，，然后把整份剧本上传给 LibTV Agent。。。。。。

LibTV Agent 读取剧本后，，先将内容拆解成人物、物品、场景等锚点，，再围绕这些牢靠信息安排后续天生。。。。。。

这一步很主要。。。。。。短剧里的人物和镜头数目多，，若是没有提前牢靠角色、服装、场景和要害道具，，天生几轮之后很容易泛起漂移。。。。。。

LibTV Agent 随后把整部短剧的制作历程铺成了一条事情流。。。。。。用户上传的素材、天生的图片和视频都会保保存画布上，，再通过节点连线展示它们之间的关系。。。。。。

点击其中一个素材，，还可以继续举行天生、替换或编辑。。。。。。你能够望见某个镜头用了哪些人物和场景，，也能沿着毗连关系找到它的上游素材。。。。。。

素材一多，，在画布里寻找目的也会变得贫困。。。。。。这里有一个很适用的细节：在 Agent 对话中点击对应的图片或视频，，画布会自动定位并选中该素材，，不需要在几十个节点里往返翻找。。。。。。

短剧的人物多、镜头多，，完整事情流很容易铺满整个画布。。。。。。这时可以切换到故事板，，把暂时不需要处理的节点隐藏起来，，只保存按顺序排列的镜头。。。。。。

我习惯把镜头列表放在左侧，，在右侧较大的预览区域里逐个检查。。。。。。这样可以一边寓目，，一边调解镜头内容温顺序。。。。。。

最终成片的人物关系、冲突节奏和镜头衔接，，已经有了短剧熟悉的味道。。。。。。

三组测试，，对应了视频创作的三个阶段：理想动画把模糊灵感拆成故事和分镜，，并通过局部修改逐步成片。。。。。。球队宣传片借助 Skill，，将零星人物素材组织成统一气概。。。。。。短剧则进一步治理人物、场景和几十个镜头之间的关系。。。。。。

LibTV Agent 的价值也由此变得清晰：它不但天生画面，，还在实验接受从创意到交付之间的完整流程。。。。。。

已往一年，，AI 视频的竞争险些都爆发在第一帧，，谁天生得更长，，谁的画面更真，，谁的运镜更惊艳。。。。。。

但当模子越过可用线，，漂亮镜头只会越来越多，，也越来越自制。。。。。。镜头供应的爆炸，，并不会自动带来作品供应的爆炸。。。。。。

真正稀缺的工具正在向后移动。。。。。。

几十个镜头里哪些应该留下，，人物和画风怎样坚持统一，，客户口中的“感受差池”怎样酿成详细修改，，邻近交付时剩下的几个问题由谁料理。。。。。。这些事情没有天生瞬间那么惊艳，，却决议了素材能不可成为作品。。。。。。

LibTV Agent 所切入的，，正是 AI 视频最不性感、却最靠近真实生产的部分：第一次天生之后，，最终交付之前。。。。。。

第一帧决议用户是否惊艳，，最后一次返工决议一款工具能不可被使用。。。。。。

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