AI-drama-pound：用大模型自动生成高质量短剧剧本的开源引擎
> AI-drama-pound 是一个基于大语言模型自动生成完整短剧剧本（含分镜、对白、旁白与场景描述）的开源创作引擎。
---
## 一、它到底解决什么问题？
短剧（又称微短剧、竖屏剧）是过去两年国内内容产业增长最快的赛道之一。一部爆款短剧的剧本通常需要编剧在 3-7 天内完成，包含 60-100 集的分集大纲、每集 1-3 分钟的对白、冲突反转、以及符合平台算法偏好的“黄金三秒”开头。
但现实是：
- **编剧成本高**：成熟短剧编剧单集报价在 500-2000 元，一部 80 集的剧光剧本就要 4-16 万元。
- **创意枯竭**：短剧套路化严重（赘婿、逆袭、重生、战神），但即使是套路也需要大量排列组合才能出新。
- **迭代周期长**：传统编剧写一集需要 2-3 天，但平台投放测试需要快速产出多个版本（A/B 测试）。
- **团队协作割裂**：编剧写对白，导演写分镜，后期写旁白，三者经常脱节，导致拍摄时大量返工。
**AI-drama-pound 的核心目标**：把“从创意到可拍摄剧本”的整个过程压缩到分钟级，并且保持**结构完整、对白自然、冲突密度合理**——而不是像普通 ChatGPT 那样只输出一段干巴巴的故事梗概。
---
## 二、快速上手：安装与第一个剧本
### 2.1 环境要求
- Python 3.9+（推荐 3.10）
- OpenAI API Key（或兼容接口，如 DeepSeek、Moonshot）
- 建议显存 8GB 以上（如果本地跑模型）
### 2.2 安装
bash
# 克隆仓库
git clone https://github.com/POUND0423/AI-drama-pound.git
cd AI-drama-pound
# 创建虚拟环境（可选但推荐）
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows 用 venv\Scripts\activate
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 配置 API Key（环境变量方式）
export OPENAI_API_KEY="sk-xxxx"
### 2.3 生成第一个短剧剧本
项目提供了命令行工具和 Python API 两种方式。
**命令行方式：**
bash
python generate.py --theme "都市赘婿" --episodes 10 --style "爽文+反转" --output my_drama.json
**Python 方式：**
python
from drama_generator import DramaGenerator
# 初始化生成器
gen = DramaGenerator(
model="gpt-4o", # 或 "deepseek-chat" 等
temperature=0.8,
max_tokens=4000
)
# 生成剧本
drama = gen.generate(
premise="上门女婿被全家羞辱三年，突然发现自己是首富失散多年的儿子",
num_episodes=5,
target_duration="90秒/集",
hook_style="冲突前置",
character_count=4
)
# 保存为 JSON
drama.save("first_drama.json")
# 打印第一集内容
print(drama.episodes[0].to_formatted_text())
**输出示例（节选）：**
{
"episode": 1,
"title": "羞辱",
"scene": "别墅客厅，夜",
"characters": [
{"name": "林浩", "role": "主角", "emotion": "隐忍"},
{"name": "王翠花", "role": "岳母", "emotion": "嚣张"},
{"name": "李婷", "role": "妻子", "emotion": "冷漠"}
],
"dialogue": [
{
"speaker": "王翠花",
"line": "林浩！你看看你，三年了，连个像样的工作都找不到，我女儿嫁给你真是倒了八辈子血霉！",
"direction": "用力拍桌，茶杯震倒"
},
{
"speaker": "林浩",
"line": "妈，我……",
"direction": "低头攥拳，指节发白"
},
{
"speaker": "李婷",
"line": "别叫我妈！今天你必须签了这份离婚协议。",
"direction": "把文件甩到林浩脸上"
}
],
"narrator": "三年前，林浩入赘豪门，受尽屈辱。但他不知道，一张足以颠覆所有人的底牌，正在悄然揭开……",
"hook": "（镜头特写：林浩手机屏幕亮起，显示一行字：『首富继承人身份验证通过』）"
}
---
## 三、核心亮点深度解析
### 3.1 多阶段生成管线（Pipeline）
这不是一个简单的“prompt → 输出”工具。它内部实现了类似专业编剧工作流的拆解：
1. **概念生成器**：根据主题和关键词，产出 3-5 个差异化创意方向（如“赘婿+隐藏身份”、“战神+女儿身份”）。
2. **结构规划器**：自动生成“三幕式 + 每集钩子”的宏观结构，确保每集结尾都有悬念。
3. **对白生成器**：基于角色设定（性格、说话习惯、社会阶层）生成符合人物身份的语言。
4. **冲突引擎**：内置 12 种经典冲突模型（身份错位、利益背叛、情感误会、资源争夺等），自动插入并调节冲突密度。
5. **格式编译器**：输出为标准化 JSON，可直接对接拍摄流程（分镜表、场记、演员台词本）。
这种设计使得生成结果**不是“看起来像剧本”的文字，而是真正可拍摄的工业级脚本**。
### 3.2 可控性极强
短剧制作方最关心的是“能不能按我的要求改”。该项目提供多个调节旋钮：
- **冲突密度**：0-1 之间调节，0.3 是家庭伦理剧，0.8 是强反转爽剧。
- **对白口语化程度**：从“书面化”到“抖音方言化”共 5 档。
- **反转频率**：每集反转次数、大反转出现集数等。
- **角色弧光**：指定某个角色从弱到强的成长曲线。
示例：
python
gen.generate(
premise="...",
conflict_density=0.7,
dialogue_style="短视频口语",
reversal_frequency=2, # 每集至少 2 次小反转
character_arc={"林浩": "从隐忍到爆发，第3集觉醒"}
)
### 3.3 支持多模型后端
并非所有人都用 OpenAI。项目通过统一的接口抽象，支持：
- OpenAI GPT-4o / GPT-4-turbo
- DeepSeek（国内性价比之选）
- Moonshot（Kimi）
- 本地部署的 Qwen、Llama 等（通过 vLLM 或 Ollama）
这意味着你可以在**成本敏感**时切换到 DeepSeek，在**质量优先**时用 GPT-4o，甚至全离线运行。
### 3.4 内置质量过滤器
生成内容后，项目会运行一个“剧本体检”模块，自动检查：
- 对白是否有逻辑漏洞（例如角色知道不该知道的信息）
- 每集时长是否在目标范围内（按字数估算）
- 是否包含平台审核禁用词（暴力、涉政、色情擦边等）
- 钩子是否足够强（用情感强度模型打分）
不合格的集数会自动重新生成，最多重试 3 次。
---
## 四、适用场景：谁能用它？
| 场景 | 具体用途 | 价值点 |
|------|---------|--------|
| **短剧工作室** | 批量产出剧本初稿，编剧在此基础上精修 | 节省 70% 初稿时间，快速测试市场反应 |
| **MCN 机构** | 为达人定制个性化短剧剧本（结合人设） | 人设一致性控制，多账号矩阵快速铺量 |
| **个人创作者** | 一个人当编剧，做账号 | 零成本启动，日更 10 集不是梦 |
| **广告公司** | 制作剧情化广告（品牌定制短剧） | 快速生成多个创意版本供客户选择 |
| **教育训练** | 编剧教学辅助工具 | 让学生分析 AI 生成的结构与人工的差异 |
| **游戏剧情** | 生成支线任务剧情或角色对话 | 快速填充开放世界内容 |
---
## 五、同类项目对比
| 对比项 | **AI-drama-pound** | **ChatGPT 直接写剧本** | **Sudowrite** | **Dramatron（DeepMind）** |
|--------|-------------------|----------------------|---------------|--------------------------|
| **定位** | 短剧全流程引擎 | 通用对话 | 文学创作辅助 | 长篇叙事实验 |
| **输出格式** | 结构化 JSON（可拍摄） | 自由文本 | Markdown 小说 | 分层文本 |
| **冲突控制** | 内置冲突引擎，可调密度 | 无 | 无 | 有但较弱 |
| **钩子管理** | 自动生成并验证每集钩子 | 靠运气 | 无 | 无 |
| **多模型** | 支持 4+ 种后端 | 仅 OpenAI | 仅 OpenAI | 仅自家 |
| **审核过滤** | 内置 | 无 | 无 | 无 |
| **学习成本** | 低（CLI + Python） | 低 | 中 | 高（需跑模型） |
| **开源** | ✅ | ❌ | ❌ | ❌（论文代码） |
**优势总结**：它不是“写小说的工具”，而是“拍短剧的流水线”。如果你只需要一段精彩的故事，ChatGPT 够用了；但如果你需要 80 集、每集 90 秒、每集都有反转和钩子、且格式能直接进剪辑软件——这是目前开源世界里最接近工业标准的方案。
---
## 六、局限与改进方向（客观评价）
任何工具都有边界，这个项目也不例外：
1. **中文语料质量波动**：英文语境下生成质量明显高于中文，部分中文对白仍带“翻译腔”。
2. **长剧集一致性**：超过 100 集时，角色设定偶尔会漂移（例如人物的背景故事前后矛盾）。
3. **依赖模型能力**：底层模型的强弱直接决定上限，用 GPT-3.5 和 GPT-4o 生成结果差距明显。
4. **缺乏多模态输出**：目前只输出文本，不支持直接生成分镜图或视频（但 JSON 结构已为未来扩展留好接口）。
项目作者在 README 中明确列出了 Roadmap：
- 支持中文短剧平台（抖音、快手）的标题和封面文案自动生成
- 接入 TTS 生成配音脚本
- 增加“爆款预测”模块（基于历史数据）
---
## 七、总结：值得一试吗？
**如果你是**：
- 短剧从业者，想降低前期创意成本 → **强烈推荐**，直接改改就能用。
- 独立开发者，想做内容工具产品 → **值得研究**，其管线设计有很好的参考价值。
- AI 爱好者，想看看大模型在垂直领域的落地 → **可以玩**，安装 5 分钟就能出成果。
- 纯文学创作者 → **不推荐**，它追求的是“爽”而不是“深”。
项目目前 495 Stars，活跃度中等，但代码结构清晰、注释完整，二次开发门槛不高。如果你对 AI 内容生成感兴趣，这是一个比“写诗机器人”实用得多的项目。
---
**项目链接**：<https://github.com/POUND0423/AI-drama-pound>