AI-drama-pound：用AI导演思维重构短视频剧本创作的开源利器
> AI-drama-pound：一个面向短视频与短剧创作者的AI辅助剧本生成与分镜策划工具。
## 一、项目定位：不是“写手”，而是“AI导演助理”
在短视频和短剧内容爆发的时代，创作者面临的核心痛点早已不是“不会写”，而是“写不快、写不深、写不结构化”。传统的AI写作工具（如ChatGPT直接对话）能生成文字，但生成的内容往往缺乏**剧作结构**——没有三幕式冲突、没有人物弧光、没有分镜意识。
**AI-drama-pound**（以下简称ADP）正是为此而生。它不是一个简单的文本生成器，而是一个**面向剧作流程的AI工作流引擎**。它把剧本创作拆解为“概念设定 → 情节大纲 → 分场脚本 → 分镜提示词”四个阶段，每个阶段都有独立的Prompt模板和结构化输出，最终产物可以直接对接AI视频生成工具（如Runway、Pika、Sora）或真人拍摄脚本。
## 二、解决的核心痛点
### 1. 从“灵感碎片”到“完整剧本”的断层
大多数创作者在有了一个“高概念”后，无法快速将其扩展为有起承转合的完整故事。ADP内置了**“高概念→三幕结构→场景序列”**的转换逻辑，让AI不是漫无目的地续写，而是严格遵循剧作节奏。
### 2. 分镜提示词与画面生成的脱节
很多AI剧本工具只输出文字剧本，但视频创作者真正需要的是**“每个镜头怎么拍”**——景别、运镜、光线、人物动作、情绪氛围。ADP在分场脚本中自动附带**镜头级描述**，并可直接导出为Stable Diffusion或Midjourney的提示词格式。
### 3. 多轮迭代中的“上下文丢失”
用ChatGPT写剧本时，经常出现“改了第三幕，第一幕的人物动机忘了”的问题。ADP通过**结构化JSON状态管理**，让AI始终持有全局剧本状态，每次生成只修改局部，保持故事一致性。
### 4. 批量生产与风格统一
对于做矩阵号或短剧工作室的团队，需要快速产出多个剧本且保持统一风格。ADP支持**风格配置文件**（如“悬疑冷峻风”“甜宠轻喜风”），一次配置，批量生成。
## 三、快速上手：安装与基础使用
### 环境要求
- Python 3.9+（推荐3.11）
- OpenAI API Key（或兼容的本地模型如Ollama）
- Git
### 安装步骤
bash
# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/POUND0423/AI-drama-pound.git
cd AI-drama-pound
# 2. 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
# 3. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 4. 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env，填入你的OPENAI_API_KEY
### 最小示例：生成一个三分钟短剧分场
python
from adp import DramaGenerator
# 初始化生成器
gen = DramaGenerator(
model="gpt-4-turbo", # 或使用本地模型
style_profile="悬疑反转"
)
# 输入高概念
concept = "一个外卖员发现每次送餐的客户都在同一时间死亡，而自己是唯一嫌疑人"
# 生成完整剧本（三幕结构）
result = gen.generate_full_drama(
concept=concept,
total_scenes=12,
target_duration_minutes=3,
output_format="json"
)
# 输出分镜提示词（可直接用于AI视频生成）
for scene in result["scenes"]:
print(f"场景{scene['id']}: {scene['shot_prompts']}")
输出示例（JSON片段）：
{
"scene_id": 5,
"location": "老旧居民楼走廊",
"action": "外卖员听到门内传来争吵声，犹豫是否敲门",
"dialogue": "客户：'你终于来了……我等你很久了。'",
"shot_prompts": [
"低角度广角，冷色调，走廊尽头灯光闪烁，人物剪影",
"特写：外卖员额头汗珠，眼神警惕，手持外卖盒颤抖",
"过肩镜头：门缝中露出一只眼睛，瞳孔放大"
],
"dramatic_tension": 0.85
}
### 高级用法：自定义风格与批量生成
bash
# 命令行批量生成10个不同概念的剧本
python scripts/batch_generate.py --concepts_file concepts.txt --style "古风权谋" --output_dir ./output
## 四、核心亮点深度解析
### 1. 剧作理论驱动的Prompt架构
ADP不是简单地把“写个剧本”丢给LLM，而是内置了**麦基《故事》**和**悉德·菲尔德三幕结构**的理论模型。它通过多轮Prompt链：
- 第一轮：生成核心冲突（人物欲望+阻力）
- 第二轮：生成三幕转折点（激励事件、中点反转、高潮）
- 第三轮：填充每场戏的“单位目标”和“情绪曲线”
这保证了输出的剧本具有**戏剧张力曲线**，而非流水账。
### 2. 镜头级提示词自动编译
这是ADP最独特的功能。每个场景的“动作描述”会被一个**视觉化翻译器**处理，自动拆分为：
- 景别（远景/中景/特写）
- 运镜（推/拉/摇/移/跟）
- 光线氛围（低光/高光/霓虹/自然光）
- 色彩基调
- 情绪标签
该翻译器基于**电影语言知识库**，并支持用户自定义镜头词典。
### 3. 状态机驱动的长故事一致性
ADP内部维护一个**剧本状态图**（角色关系、时间线、物品伏笔、地点状态）。每次生成新场景前，系统会先更新状态图，再生成内容。这意味着：
- 角色不会突然“失忆”
- 伏笔会被自动追踪并在后续场景中回收
- 时间线不会冲突
### 4. 多模态输出适配
除了传统剧本格式，ADP支持导出：
- **AI视频提示词**（Runway/Pika格式）
- **AI绘图提示词**（Midjourney/SD格式）
- **分镜表Excel**（适合真人拍摄团队）
- **TTS配音脚本**（带情感标记）
## 五、适用场景
| 场景 | 适用程度 | 说明 |
|------|---------|------|
| 短视频博主（剧情类） | ★★★★★ | 1分钟反转剧效率极高 |
| 短剧工作室（每集2-5分钟） | ★★★★★ | 批量生成+风格统一 |
| 电影学院学生（短片习作） | ★★★★☆ | 学习剧作结构的好工具 |
| AI视频创作者（Sora等） | ★★★★☆ | 直接产出分镜提示词 |
| 网文作者（改编短剧） | ★★★☆☆ | 需要二次修改对话风格 |
| 传统编剧（长剧） | ★★☆☆☆ | 适合前期概念开发，不适合完整长剧 |
## 六、同类项目对比
### 1. 对比 ChatGPT + 手工Prompt
- **ADP优势**：结构化输出、镜头自动生成、状态一致性、批量处理
- **ChatGPT优势**：更灵活、支持任意风格、无学习成本
- **结论**：ADP是“专业工具”，ChatGPT是“万能笔”，前者效率高10倍但需学习其范式
### 2. 对比 Sudowrite（商业AI写作）
- Sudowrite主打小说创作，没有分镜能力；ADP专注“视频化”剧本，且开源免费
- Sudowrite的Story Engine擅长长篇小说，ADP更擅长短平快的戏剧冲突
### 3. 对比 NovelCrafter / NovelAI
- 这些工具面向网文，强调“续写”和“世界观管理”，不产出分镜提示词
- ADP的差异化在于**从文字到画面的完整管道**，这是其他工具没有的
### 4. 对比 专业编剧软件（Final Draft等）
- Final Draft是排版工具，不生成内容；ADP是生成工具，输出后可以导入Final Draft排版
- 两者互补，不冲突
## 七、局限性讨论（客观评测）
1. **依赖LLM质量**：如果使用GPT-3.5，生成的戏剧冲突会显幼稚；建议使用GPT-4或Claude 3.5以上。
2. **中文适配度**：项目原生支持英文，中文Prompt需要微调。仓库中提供了`prompts/zh_cn/`目录，但部分镜头术语翻译仍显生硬。
3. **长剧支持弱**：超过30场戏的剧本，状态管理仍会出现轻微漂移。
4. **需要一定的剧作知识**：虽然工具会引导，但如果用户完全不懂“激励事件”“人物弧光”，输出的质量会打折扣。
## 八、社区与未来展望
项目目前有495 Stars，处于活跃开发期。Roadmap中计划：
- 支持本地LLM（Ollama）更深度集成
- 增加**多角色对话生成**的独立模式
- 引入**AI视频生成API直接调用**（如Runway API）
- 提供Web UI（目前为CLI+Python库）
## 九、总结
AI-drama-pound是当前开源社区中**少见的“剧作工程化”工具**。它不试图取代编剧，而是将编剧的“隐性知识”显性化为可执行的AI工作流。对于短视频创作者、短剧工作室、AI视频实验者来说，这是一个能立刻提升生产效率的实用工具。它的价值不在于“写得像人”，而在于“写得像戏”——有冲突、有节奏、有画面感。
如果你厌倦了让AI写“流水账故事”，如果你需要从文字直接跳到分镜，这个项目值得你花一个下午去研究。
项目地址：https://github.com/POUND0423/AI-drama-pound