Seedance 2.0 上线后，AI 短剧的制作成本压缩了数十倍，一个模型正在重写整个影视行业的规则。

撰文：Changan，Biteye 内容团队

2026 年春节刚过，横店的演员开始在抖音发视频吐槽接不到活。

「剧组的群安静了，以前过完年正月十五还没到，通告就来了，今年等到二月底，一个都没有。」

这一年春节，字节跳动旗下的视频生成模型 Seedance 2.0 悄悄上线，席卷了整个短剧行业。

这篇文章想说清楚三件事：

• Seedance 2.0 之后，这个行业发生了什么？
• AI 短剧到底是怎么做出来的？
• 以及对普通人来说，这件事意味着什么机会。

一、一个模型，让整个行业变了

春节期间，字节跳动旗下的 SeeDance 2.0 视频生成模型正式上线，影视飓风的 Tim 在实测视频里连说了六次「恐怖」。

它从生产端重塑了整个视频行业：你不需要摄影组，不需要演员，不需要场地，一段文字描述，一张参考图，几分钟就能生成一段可以发布的视频。

门槛降下来之后，两类在过去很难被满足的需求被释放出来了。

让不可能拍到的画面变成视频：对于影视作品进行二创，例如「你是否在天山脚下救过一只狐狸？」

想看但又看不到的画面：这类属于情感层面的刚需，有些画面可能再也没有机会拍了，而 AI 给了这些画面存在的机会。

这两件事放在一起，说明了同一件事：AI 视频生成工具出现之后，视频这种媒介的使用方式变了。它不再是专业团队和专业设备的专属产出，而成为了每个普通人都可以拿来表达自己、寄托情感、甚至纯粹用来取乐的东西。

这种能力，让两类视频内容爆发。

1️⃣以娱乐和流量为核心的短视频内容

这类内容不像短剧那么复杂，不需要考虑多个视频之间的角色一致性，也没有连续剧情要维护，本质上是把一些繁琐的重复性工作剥离出去，让 AI 代劳。

最典型的是 AI 数字人口播，做法很简单：上传一张自己的照片生成数字人形象，写好文案，AI 自动完成口型同步、配音和画面输出。

另一类是段子的可视化。很多在网络上流传的纯文字段子，有笑点但没有画面，传播力有限。现在有人专门把这些段子转化成视频，配上字幕和配音，一条图文段子就变成了一条短视频。

2️⃣以剧情为核心的 AI 短剧

短剧方向比短视频复杂得多，因为剧情是连续的，同一个角色要从第一集出现到第六十集，脸不能变，服装不能变，场景风格需要保持一致。这种对一致性的要求，把工作流的难度提高了一个量级。

由于字节跳动对于真人图片的限制，大量创作者转向了不需要真人脸的方向——漫剧。

漫剧用 AI 生成的动漫角色替代真人，绕开了合规问题，同时恰好打开了另一扇门：改编网文 IP。玄幻、逆袭、系统流，这些在番茄、起点上有几亿读者的题材，天然适合做成动画短剧。

二、从脚本到成片：一部 AI 短剧的完整工作流

很多人看到一个视频，以为是输入一段剧情描述，模型自己就做出来了。

实际上不是这样的，一部质量过关的 AI 短剧，背后是一套有明确顺序的工作流，每一步都有对应的工具，每一步的质量都直接影响最终成片。

第一步：写分镜脚本

脚本需要你把每一个镜头都明确写出来。格式类似这样：第 3 镜，厨房，近景，男主从冰箱取出食材，镜头从手移到面部，表情疲惫，时长 5 秒，配音「又到了这个时候」。

这一步越细，后面生成越稳定。AI 模型理解的是明确的画面指令，不是模糊的故事感。分镜脚本写得好，后面每一步的随机性都会降低。

第二步：建立角色和场景的参考图库

这是整个流程里最容易被忽视、也最不能省的一步。

AI 生成视频最大的问题不是画质，是一致性。同一个角色，前一集是这张脸，下一集换了。背景颜色会漂移，服装细节会消失。如果没有固定参考图约束，三集以上的连续剧几乎做不了。

解决方法是在正式生成视频之前，先专门用生图工具把角色「定稿」——正面、侧面、四分之三角度、眼睛各生成一张，固定发色、肤色、服装、风格。主要场景做同样处理。这套图库后续所有镜头都会引用，是整个工作流的地基。

⚠️一个小技巧：如果想用即梦生成真人视频，可以将人物的正脸照中将眼睛打上马赛克，图中打上「该人物由 AI 生成」，眼睛单独在图中另外展示，可以绕过平台的人脸检测限制。

第三步：用首帧控制抽卡率

做过 AI 视频的人都知道「抽卡」这个词。生成一段视频，出来的结果能直接用的概率有多少。提示词和参考图的质量足够好，可以大幅减少抽卡次数。

专业团队的做法是先用生图工具生成每个镜头的第一帧画面，然后把这张图作为参考输入，让 Seedance 从这一帧开始生成后续动态。

这一步里，生图工具的质量直接决定最终视频的天花板。图生成得越好、细节越固定，喂给 Seedance 之后出来的视频就越好。

这也是 GPT Image 2 出现之后对整个行业产生冲击的原因，GPT Image 2 对画面描述的理解能力跳了一个档次，给一段场景描述就能出高质量参考图，面孔更稳定，风格更可控。参考图质量上来了，下游所有环节的成片质量跟着上来，这是一个连锁反应

第四步：剪辑合成

片段确认后，用剪映或其他剪辑工具拼接，加字幕、配音、BGM。Seedance 2.0 支持在生成视频的同时产出音效和配乐，口型和声音同步已经相当稳定，这个功能可以省掉相当一部分后期工作量。

三、传统短剧 vs AI 短剧：一场不对等的战争

说了这么多流程，那么成本如何呢？一部 60 集的 AI 短剧到底需要花多少钱？和传统真人短剧比，差距有多大？

• 标准会员：连续包月 199 元，每月含 2210 积分，可生成约 200 秒视频，折算每秒成本约 1 元。
• 高级会员：连续包月 499 元，含 6160 积分，可生成约 560 秒视频，每秒成本压到 0.89 元左右。

但这个价格不是一直如此。

今年即梦已经多次涨价，原来的年会员定价 2599 元，折算每月 216 元，且每月享有 15000 积分。

现在年会员涨到 5199 元，今年 4 月更是把每月积分从 15000 直接砍到 6160，积分缩水超过六成，相当于同等预算能生成的视频时长减少了一半以上，实际成本增加了 60%。

在即梦生成 1 秒钟视频消耗 11 积分，一集短剧按照 1 分钟计算，完全不抽卡的情况下，一集短视频实际成本约 46 元。

抽卡率因提示词质量和场景复杂度差异较大，按照常规每条视频平均需要生成 4 次才能得到一个可用片段来算：一集短剧的实际算力成本约为 184 元。这还是在提示词质量稳定、场景相对简单的前提下。如果剧情复杂、角色动作幅度大，抽卡次数只会更多。

算力之外还有运营成本。一个小型 AI 短剧团队通常 3 到 5 人，包含编剧、抽卡师和剪辑，每月人力加上办公室租金水电，固定支出在 3.5 万到 7 万元左右。按月产 10 部剧分摊，每部剧叠加运营成本后，每集综合成本大概在 500 元以下。

• 传统真人短剧按题材分为男频和女频，成本差异明显。
• 男频剧：动作戏、特效场景更多，一部 60 集的制作成本通常在 50 万元以上，折算每集约 8300 元；
• 女频剧：以情感剧情为主，成本相对可控，60 集大约在 35 万到 40 万元之间，每集成本在 5800 到 6700 元左右。

相比之下，AI 短剧即便叠加团队运营成本分摊，每集综合成本也不超过 500 元。同样是一集短剧，传统真人制作和 AI 制作的成本差距在 15 到 40 倍之间。

这个差距意味着传统短剧一部押注几十万，选题判断错了就是一次重伤，整个团队可能要花几个月缓过来。AI 短剧每集成本几百元，同样的预算可以同时跑十个选题，用数量换概率，用速度换窗口。

四、这件事对普通人意味着什么，有没有机会？

2025 年中国微短剧市场规模达到 677.9 亿元，用户规模高达 6.96 亿，超过一半的中国网民都在看短剧。这是 AI 短剧的受众土壤，不需要培育一个新市场，AI 短剧已经形成稳定付费习惯的存在。

在这个基础上，抖音平台也开始主动把流量和资金推向 AI 原创视频。

抖音联合即梦推出了「AI 创作浪潮计划 S2」：每双周综合评定 10 条优质内容，常规内容奖励 1500 元现金，登榜作者还能优先获得行业合作机会、商单机会和短片项目申报支持。

平台激励之下，本月抖音的创作热潮里已经跑出了一批质量明显高于以往的内容。《纸飞机》《百岁幼儿园》《告别》等 AI 公益短剧的点赞量普遍很高，

变现路径也很直接，国内创作者可以走平台流量分成、番茄小说 CPS 佣金、品牌商单三条线并行。

• 账号粉丝达到 1 到 5 万，单条商单报价 500 到 2000 元；
• 5 到 10 万粉丝，单条 2000 到 5000 元；
• 10 到 50 万粉丝，单条可以到 5000 到 20000 元。 

平台还有流量分成计划，抖音中视频计划约 60 元每万播放，快手磁力聚星约 40 元每万播放，门槛都不高。

游戏推广、APP 拉新、品牌植入，这些广告主本来就在大量投放短剧内容，AI 短剧只是给了他们一个更低成本的选项。

写在最后

既然市场这么大，那么适合什么样的人入场呢？

没有任何背景的人，最好不要上来就做短剧。短剧对角色一致性、场景连贯性的要求很高，工作流复杂，试错成本也不低，更务实的路径是先从短视频练手。

抖音上有大量把网络流传的文字段子转化成视频，不需要连续剧情，不需要固定角色，每条视频都是独立的内容。这类账号涨粉快、播放量高，适合建立起自己的 IP 和受众基础。更重要的是，这类视频几乎不需要考虑人物一致性和场景一致性，可以把精力完全放在内容选题和节奏上。

等账号跑起来、对工具和平台规则有了感觉之后，再把内容质量往上做，逐步尝试更复杂的短剧工作流。

AI 短剧这个赛道还没有出现真正意义上的垄断者，工具在迭代，工作流在进化，今天跑通一套流程的团队，明天可能被更好的模型重新洗牌。这意味着先发优势没有想象中那么大，后来者还有机会。