為什麼腳本能讀、出片卻亂
劇本寫得很順，生成影片卻一塌糊塗：該給合同特寫時拍了臉，該拍女主反應時換成空鏡，兩個人對話時站位忽左忽右。更麻煩的是角色一換鏡頭就崩——根源常常是沒把角色先建成角色資產、每個鏡頭都用 @ 引用它，站位和機位這些鏡頭資訊又沒寫進對應的 Shot 描述裡，提示詞越改越亂，最後只能瘋狂抽卡。
AI 分鏡和逐場鏡頭表的價值，就是把劇本先翻成可生成的生產語言。可以先在 創作空間 拆鏡頭，用 AI 短劇指南 找短劇結構，再用 角色資產庫 鎖住人物。這樣前 3 秒鉤子、15 秒節奏、封面候選和合集承接不會等剪完才補。
怎麼把腳本變成分鏡
劇本是敘事文本，分鏡是生產文本。劇本寫「她發現真相」，分鏡要寫「女主右前景，手持錄音筆，鏡頭從錄音筆推到她的冷笑」。前者給故事方向，後者才能生成影片。
逐場鏡頭表至少要包含：場次、鏡頭編號、時長、景別、人物、站位、動作、台詞、情緒、光照、角色資產引用、配音要求、剪輯點和商業化用途。商業化用途包括封面候選、標題台詞、追更點和可復用素材。
完整流程仍然是選題→劇本→分鏡→影片→配音→剪輯。AI 分鏡位於劇本和影片之間，是防止每幀換演員、站位混亂和剪輯拖沓的關鍵層。涉及人物時，分鏡表要能讀懂角色檔案、人物三檢視、四檢視、人物資產圖和角色資產庫的遞進關係：角色檔案給身份，三檢視給正側背，四檢視給半側和轉身，人物資產圖給整頁稽核，角色資產庫給長期呼叫。可以用 分鏡模板 拆劇本，用 AI 短劇指南 做鏡頭生成，再用 角色資產庫 鎖住人物。
怎麼寫一份能直接生成的鏡頭表
第一步，給每場戲寫一句動作目標。不要寫「情緒複雜」，要寫「女主拿出證據反擊」。動作目標清楚，分鏡才不會散。
第二步，確定鏡頭數量。短劇一場戲常用 3 到 6 個鏡頭：鉤子、壓迫、證據、反應、反轉、追更。每個鏡頭只放一個資訊點。中文圈常見的 15 秒魔咒也要在這裡處理：15 秒內必須完成第一輪資訊閉環，30 秒內必須有第二個壓力點。超過 30 秒的戲不要硬塞成一段，按 15 秒一組拆成小段，每組都寫承接鏡頭和角色資產引用。
第三步，寫站位。人物位置要服務關係。逼問者靠前，被質疑者靠後；掌握證據的人可以靠近鏡頭；隱藏資訊的人可以半身入畫。
第四步，綁定角色資產。每個鏡頭都寫角色資產庫編號、定妝照和角色資產。角色資產庫可以理解成可調用的角色檔案櫃：外形、配色、道具、聲線和禁改項先入庫，鏡頭表只引用編號和本鏡頭動作。不要在鏡頭表裡重新發明角色。
第五步，寫配音要求。台詞不只是文字，還要有語速、停頓、情緒和聲線。多角色對話尤其要標註誰先打斷誰。
第六步，寫剪輯點。每個鏡頭結束時要知道接什麼：眼神接證據，證據接反應，反應接反轉。剪輯點不清楚，成片會像素材拼接。
第七步，加入商業化欄位。標註封面候選、標題句、追更點和復用素材。AI 分鏡不只是為了生成，也是為了讓批量出片有成本控制。
第八步，給分鏡設置通過標準。能進入影片生成的鏡頭表，必須讓另一個人不看原劇本也能明白這一鏡頭要拍什麼。若鏡頭表裡只有「女主崩潰」「氣氛緊張」這類抽象詞，那就還沒到生產標準。商業化專案尤其要這樣做，因為鏡頭表越清楚，外包剪輯、批量生成和後續復盤越省溝通成本。
下面是在 ArcLoop 裡的具體操作步驟。
開啟你的 IP Project，進入 My Assets。為所有會在多個鏡頭裡出現的角色分別建一個 Character asset。把參考圖上傳到 Library，然後用 Bind 把最清晰的全身圖設為 Main image，其他角度或服裝變體設為 Reference image。反覆出現的場景和道具同樣操作。
資產準備好之後，開啟對應的 Episode，點選 Generate Shots。ArcLoop 會把這集拆成一張張 shot card。在每張卡的描述框裡輸入 @ 加角色或場景名，就能引用資產——不需要再寫髮色、服裝或臉部特徵，那些已經在資產裡了。描述框只寫這個鏡頭新增的內容：動作、機位、光照、情緒。
Shot card 確認沒問題後，先生成圖片，確認構圖、角色設計和光照風格，再生成影片。批次出片用 AI Chat Panel：輸入 Generate videos for Shots 1, 2, and 3. 或 Generate all shot videos for this episode. 最後進 Edit 把素材排到時間線上，修剪時長，單獨替換需要重做的鏡頭，不影響其他鏡頭。
可直接複製的提示詞/規格示例
示例 1：劇本拆分鏡
I'm working on Episode 1 of my AI short drama. The scene: @Jin Seo-yeon confronts @Park Hae-in in the office lobby at night. She pulls out a printed contract and demands an answer. He stays silent, then steps closer. Set up this scene as a shot-by-shot breakdown inside my Storyboard. Each shot card should have one action only. Reference @Jin Seo-yeon and @Park Hae-in from My Assets. Start with a wide establishing shot of @Office Lobby — Night, then move to a medium close-up on the contract, then a reaction on his face. Camera stays handheld throughout. Cold fluorescent overhead light. Flag Shot 1 as a cover-image candidate.
示例 2：多宮格分鏡規格
Generate an 8-shot Storyboard spec for Episode 1. Aspect ratio: 9:16 vertical. Each shot card must include: frame description, character blocking, camera movement, expression, dialogue line, lighting note, and which assets to reference with @. Pull @Liora Venn and @Marcus Dray from My Assets — do not re-describe their appearance inside the shot cards. Shots 1–2 form the 3-second hook: @Liora Venn alone in @Rooftop Scene, receiving a message. Shots 3–6 escalate the confrontation. Shots 7–8 deliver the twist and cliffhanger. Each shot carries exactly one piece of information. No blocking jumps between consecutive shots.
示例 3：分鏡審核提示詞
Review these shot cards before I generate videos. For each shot check: is there exactly one action goal; is the asset reference (@character or @scene) present and unambiguous; is blocking stated — who stands where relative to camera; is lighting consistent with the previous shot; is the dialogue line usable for voiceover without re-recording; is the edit point named (cuts to what). List what passes, what needs a small fix, and flag anything likely to cause character appearance drift, lip-sync mismatch, or pacing drag once video generation runs.
常見翻車與修復
第一種翻車是分鏡只寫畫面，不寫動作。修復方式是每格都寫「誰做什麼」，不要只寫氣氛。
第二種翻車是一個鏡頭塞太多內容。修復方式是拆鏡頭。AI 影片更適合短動作，不適合一次完成多段表演。
第三種翻車是忘了站位。修復方式是把站位設為必填欄位。多人同框沒有站位，就很容易畫面混亂。
第四種翻車是分鏡不接配音。修復方式是在鏡頭表裡加入台詞、停頓和情緒。配音不是剪輯後才臨時補。
第五種翻車是沒有商業化欄位。修復方式是每場標註封面、標題、追更和復用。否則分鏡只服務單條樣片，不服務持續生產。
第六種翻車是把分鏡當一次性文件。修復方式是把常用鏡頭抽成模板，例如證據特寫、回頭質疑、對方沉默、門外偷聽、手機彈窗。模板越穩定，下一批 AI 短劇越容易批量出片。
常見問題
AI 分鏡一定要生成圖片嗎？
不一定。逐場鏡頭表本身就能生產。圖片分鏡適合複雜站位和動作，文字鏡頭表適合快速批量。
一集短劇多少個鏡頭合適？
看時長和衝突密度。60 秒直式 AI 短劇常見 8 到 16 個鏡頭。原則是每個鏡頭只承擔一個資訊點。
分鏡會不會讓一鍵成片變慢？
前期多一步，後期少返工。對批量出片來說，分鏡是省成本，不是增加成本。
