在短剧制造链条中，视频生成模型正逐渐承当“编剧+导演+美工+编排”的职责

生成效果方面，Sora 2尊重物理规律和物体常驻特点：若篮球击中篮板，Sora 2的视频中能真实模拟出反弹击打篮筐的场景音效和细节 ，杂乱动作如体操后空翻、猫和船上的腾空都能合理出现。

更重要的是，Sora 2在语音与口型上完成同步生成：人物说话时唇动与生成语音仅相差3帧，并支持多种语言的对话生成。例如，用中文提示生成西班牙语对话，Sora 2能输出流通天然、富有情感的西班牙语对话，彻底解决了以往东西口型与配音不共同的痛点。

环境音效方面也更为立体：Sora 2能够生成层次丰厚的布景声场，如模拟“海边跳蚤商场”的人声、波浪和海鸥声层次混合；而各种音效也会依据画面动作物理贴合，如体操落地时会出现恰当的脚步落地声，而非泛用的“砰”声。

此外，Sora 2在剧情连接性和镜头控制上也有新打破。

它可解析杂乱的多阶段提示词并坚持叙事共同：比方输入“场景1：火箭发射；场景2：太空中宇航员太空行走”等分镜指令时，Sora 2会连接地出现完整宇航画面并坚持人物和布景细节共同；乃至允许指定相机视点、颜色风格、镜头运动等要求，输出高质量编排。

Sora 2另一个新特性是“Cameos”：用户可上传自己的视频（验证身份），将自己或别人“注入”生成场景，模型会忠诚仿制该人物的面部和声响，运用户能够成为视频主角。

所有这些改善加起来，使得Sora 2生成的视频人物形象连接性大幅进步——人物自始至终坚持相同形象，常见的“消失肢体”“消融脸”等怪异现象显着减少。

在短剧制造链条中，这类视频生成模型正逐渐承当“编剧+导演+美工+编排”的职责。

以典型AI短剧制造流程为例：首要可用Sora 2生成依据剧本提示的根底镜头，然后运用专业东西如巨日禄AI进一步丰厚人物动作和场景细节。

巨日禄团队曾演示，其AI东西能够依据简略提示词主动融合人物和场景，如在卧室中玩游戏、多人物互动等情境，快速生成共同的画面资料。据报道，娴熟运用巨日禄AI后，一个人一天即可产出1–2分钟的分镜资料 （相当于传统漫剧1集），每分钟本钱缺乏700元人民币。

再者，上述Sora 2生成的视频可经过Sora 24.AI等多语种适配技能，主动配出英语、日语、阿拉伯语等版本音轨或字幕，完成一次创造多国适用。相比之下，传统真人短剧需求编剧、分镜、美术、艺人、场景、拍照、配音、编排等杂乱流程，动辄上百人、多地拍照，制造周期长（单部通常数十至数百天），本钱动辄数十万至几百万人民币。

由此可见，从Sora 2视频生成到AI人物组成再到多语种输出的链路，将制造流程紧缩为“一人写Prompt、AI产物”的高效形式，本钱可能只及传统的十分之一乃至更低。

这样的技能革命下，短剧制造出现了“降本增效”的突变。

举例来说，运用巨日禄AI生成真人短剧时，每分钟本钱大约1000元左右，相比同期制造动漫漫剧本钱并无明显添加。而传统真人短剧每分钟动辄数万本钱；巨日禄团队直言，单部AI短剧可能“几小时搞定，一部剧只需十几万元” 。类似的，Sora 2等东西每条10秒视频只需几元本钱，而拍照平等剧情要上千元。

从技能层面看，AI短剧现在现已经过4K级画质、高度同步的多语音、时序连接性等方面的打破，完成了内容出产的质效腾跃，这也是此时大规模出海的关键技能根底。

而随着AI技能的深度应用，我国文娱出海的内容形状正在发生显着改变：从真人短剧向AI漫剧拓展。2025年被职业遍及视为“AI漫剧元年”。

漫剧，即动漫短剧，每集时长3-8分钟，结合漫画内容与视频形状，比传统漫画更生动，比真人剧制造本钱更低。数据显示，漫剧观看人次已打破20亿，付费规模达2600万元，国内漫剧商场规模有望在2025年底打破100亿元。

AI漫剧的优势不只体现在制造功率上，更在于其能够有用下降文明扣头。中文在线集团AI动漫部总经理周立强指出，AI与人类创造者是互补联系，“好的构思和故事依然需求人类创造者的才智”。

一部35集、每集7分钟左右的精品漫剧，传统创造周期需近9个月，总本钱100多万元。而AI辅佐制造可将周期缩至4个月，本钱降至50万元以下。如果批量出产，乃至可完成几万元本钱一部剧。

2025年上半年，漫剧供给量以83%的复合增长率继续扩容，近半年的周均在投漫剧剧目数超越110部，累计上线3000部，环比增长603%。

 我国团队出海打法晋级：从粗豪试错到工业化运营

在技能驱动之余，我国内容团队的出海战略也在敏捷演进。

早期国内影视剧出海多靠“翻译输出”，行将国内已有短剧内容配上字幕投进海外（这一形式在东南亚等文明相近商场尤为有用），本钱低、见效快。

但随着商场深化，更多玩家开端布局本土化出产：他们依据方针商场偏好进行内容调研，策划更能触动当地观众的剧情。九州文明的负责人指出，东南亚观众对“甜宠、虐恋”等体裁兴趣浓厚，具有跨过语言的感染力。掌阅科技也表明，未来会从主要做“字幕译制剧”走向“配音剧+本土自制真人剧”，并已启动海外自制项目。

与此同时，企业开端在内容运营和体系构建上投入工业化晋级：运用AI和数据手段进步选题和分发功率。一些上市公司发表，经过自研的创造大模型（如中文在线的“逍遥大模型”）可生成多语种长篇剧本 ，并凭借AI驱动的精准推荐引擎（如“Sereal+短剧推荐2.0”）进步优质内容曝光率65%。

分发渠道也日趋多元：既有我国出海的自有短剧APP（ReelShort、DramaBox、ShortTV、iDrama、Dramawave等），也经过TikTok、Facebook等交际媒体进行嵌入式发行。

有的公司乃至树立发行中台，一致运营全球多个应用，会集管理多语言字幕、付费体系、营销资料等。

此外，为了满足不同商场的审美与法规，团队纷繁定制化AI模型和人物形象：例如针对日本商场运用符合日漫风格的烘托模型，对印尼商场增强宗教体裁敏感性的剧本检查，对欧美商场添加多元化人物。

这样的定制化运作，使我国团队从早期的粗豪试错走向流水线式、工业级的出海运营。

昆仑万维 SkyReels 交互界面展现

AI短剧的兴起，正推动职业创造形式的底子变革。

传统影视强调导演和编剧的艺术驾御，但在AI创造链中，“导演”的人物被隐匿在算法背后：观众的喜爱被转化为模型参数，剧本更多由模型训练数据和提示词决定。

正如业界所言，“AI短剧不是拍出来的，是训出来的”。

影片不再依靠现场艺人与道具，而是由AIGC模型依据需求“组成”。

这种分工重构了构思权力：过往“一个头脑捋剧本，一群人拍照”的流程，逐渐演变为“聚合用户数据+AI提示生成”——创造者更多扮演脚本编写与后期把控的人物。

此外，AI带来的降本使得短剧能够尝试更多主题和镜头：本钱约束大大下降后，剧情和场景的多样性会进步，乃至剧集结构可能创新。

虚拟艺人也开端上台：已有AI生成的虚拟明星如Particle6的虚拟艺人Tilly Norwood等在交际平台上活跃，阐明未来可能出现大量“人工智能主演”。

Tilly Norwood 图源自维基百科

能够说，AI短剧促进内容产业从传统人治走向“数据+算法驱动”，构思的边界和权力格局正在重塑。

窗口期已现，竞赛更趋白热化。

对于我国团队而言，现在正值短剧出海的黄金窗口期。然综观时局，我国团队应当赶紧磨炼内容和模型迭代，在本土化运营、品牌树立、继续创新上下功夫，以应对行将到来的全球同行竞赛。毕竟，当全球AI短剧生态形成，从前的蓝海也将变为多方鏖战的红海。