1.8万部漫剧上线、行业拐点已至，Vidu发布AI漫剧白皮书

如何工业化生产AI漫剧。

根据《AI 漫剧视频模型行业白皮书 - v1.0》，2025 年市场规模预计达 168 亿元，同比增长超 80%，高速增长的市场吸引大量从业者进入，月度内容供给量从 2024 年的约 0.3 万部，激增至约 1.8 万部。与此同时，AI 技术在漫剧生产环节的渗透率已提升至 60%-85%，制作成本下降 50%-75%，生产周期缩短至传统模式的 1/3，进一步搅动市场。

在供给极大丰富的当下，AI 漫剧行业也从“产能井喷期”迈入“质量竞争与价值深化期”，依托 Vidu 在 AI 漫剧行业的引领性实践经验，结合 AI 漫剧行业发展现状与核心痛点，AI 新榜联合生数科技旗下 Vidu，通过系统梳理行业痛点、拆解核心需求、输出标准化解决方案，正式发布《AI 漫剧视频模型行业白皮书 - v1.0》（以下简称“白皮书”），上述数据也来源于此。

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一、用户对质量的需求与日俱增，

但创作流程仍像“小作坊”

AI 漫剧高速发展的背后，行业仍面临三大核心瓶颈：模型缺乏垂直场景优化、场景化配套能力不足、缺乏统一生产标准与 SOP 体系，而这三点，与用户的观看体验，息息相关。

首先是模型问题，通用视频生成模型难以满足漫剧对角色一致性、动态效果、镜头语言的精细化需求，AI 在情感表达、艺术风格突破上也处于瓶颈期。且除了基础能力之外，多数漫剧厂商还缺乏资产管理、批量生成、音画协同的完整工具链，导致就算画面尚可，观众的观看体验仍较差，行业也尚未形成标准化生产流程与质量评估体系。

但从市场需求看，经历了前些年的野蛮生长后，“低质走量”的 AI 漫剧已经很难满足用户需求，行业逐渐过渡到“精品卡位”的时代，相应地，作坊式的创作流程也面临被时代淘汰的命运。而本次白皮书，Vidu 正是把重点放在标准化生产流程、角色资产管理、全流程解决方案等行业亟待解决的问题上。

生数科技副总裁王川表示：“AI 漫剧的工业化，不能仅靠单一模型的迭代，更需要一套从底层能力到上层应用、从技术到组织架构的完整解决方案。这正是我们发布白皮书的初衷，为行业提供可复用的‘技术底座+行业方案’，加速 AI 漫剧从分散式生产向精品工业化模式转型。”

二、推出六层全栈技术架构，满足多元需求

白皮书首次系统性地提出了基于 Vidu 多模态模型面向 AI 漫剧的全栈技术架构体系，该架构自下而上分为六大层级，实现技术能力与行业需求的深度适配。

白皮书六层全栈技术架构

首先是模型基础能力层，该层是整个技术架构的底座，涵盖文生视频、图生视频、参考生视频、音频生成等核心原子能力，为全链路内容生产提供基础支撑。今年 1 月，Vidu 的旗舰模型 Vidu Q3 登上了 Artificial Analysis 榜单的榜首位置，且针对 AI 漫剧更需要的中文场景、参考生视频等能力做了着重优化，关于“参考生视频”，我们将在下一个大标题详细讨论。

模型能力之上是“增强组件层”，生数针对漫剧所需求的场景化、提示词增强、主体库增强、角色一致性增强等需求，推出四大核心组件，实现基础模型能力的场景化优化及效能放大。

再往上是“场景方案层”。目前，AI 漫剧已经分化出了多种内容形态，包括 2D/3D 漫剧、AI 影视剧、仿真人漫剧、轻量化解说漫剧，创作风格上，漫剧也已经呈现出风格化审美，“国潮古风”“真人写实”等视觉风格标签已经深入人心。针对四种主流内容形态，Vidu 提供开箱即用的标准化解决方案，可以一定程度上简化创作流程，并优化创作质量。

而再上层的服务/平台/用户层，则针对客户的差异化需求重新组合底层能力，让创作者能通过 API、内容创作平台等多种形态灵活调用模型能力，适配场景需求，并且从覆盖个人创作者、中小型漫剧团队、大型内容制作机构等全行业创作者生态中获益。

目前，AI 漫剧制作工具和模型，已经开始决定内容的风格上限与成本下限，不同模型对风格的适配差异，将直接影响 AI 漫剧的视觉质感，各家的竞争焦点已经不再是模型能力，而在针对用户不同需求，提供更丰富的增强组件和场景方案，本次白皮书 Vidu 推出的“六层全栈技术架构”正是对这个趋势的回应。

三、参考生视频作为核心生产模式，

产量提高 4-5 倍

不管提供多么丰富的工具，“角色一致性”无疑仍是最核心的痛点，也是厂商们的必答题。而在白皮书中，Vidu 给出的解决方案，是以“参考生视频模式”作为 AI 漫剧工业化生产的核心模式。

传统图生视频与参考生生成流程对比参考

无论是参考生视频，还是传统的图生视频模式，主体和环境图都必不可少，但相比之下，传统图生视频需要逐个分镜，将主体和环境图融合，并进行调整，才能开始视频生成，而参考生视频模式则省略了“融图”步骤，形成“生成角色资产→生成场景图片→参考生视频+主体库→选片配音剪辑”的四步闭环。

由于不再需要“融图”操作，在产能提高 4-5 倍的同时，模型也可以更自然地呈现大动态动作与连续运镜的场景，增强核心片段表现力，在漫剧“短平快”的叙事节奏下，核心片段的重要性，不言而喻。

而在单个镜头生成完毕后，创作者可以将角色资产存入主体库，实现同一角色在不同场景下的快速切换与批量生成，并确保在多镜头、多集内容中主体形象的稳定性。

针对参考生视频模式，Vidu 也进行了模型层面的优化，根据 2026 年 4 月发布的中文原生参考生视频模型测评基准（SuperCLUE-R2V）榜单，在难度最高的多图参考生视频任务中，Vidu Q3 以 70.89 分获得第一，优于海内外其他竞品。

在一项专为漫剧生成场景下的专项评测权威

榜单SuperCLUE-ComicShorts发布的最新

AI评测榜单中，Vidu-Q3以高分位居榜首

白皮书指出，“参考生视频模式与图生视频模式并非相互替代，而是通过场景化分工形成能力互补。比如图生模式更适合远景、中景、空镜等对动态连贯性要求较低的场景；而参考生模式则覆盖了核心叙事、大动态动作等高质量要求场景，两者组合使用，可实现效率与品质的双重优化。”

除了解决“角色一致性”这个痛点，参考生视频模式还能让创作者依托“主体库”与“剧情体系”双轮驱动，多次复用各类资产，进一步优化团队架构，大大提高人力与创作效率。

四、资产复用推动组织转型，显著提高人效

为适配工业化生产需求，白皮书还首次提出了以“参考生视频模式”为核心的工业化生产和组织转型的标准化方案。它强调通过“主体库”与“剧情体系”双轮驱动，实现“一次创作、多次复用”的价值最大化。

主体库作为生产的核心资产底座，沉淀角色、场景、特效等标准化资产，是实现灵活组合与批量化生成的基础，直接决定团队规模化生产的能力上限。在生产过程中验证有效的优质资产，也按照标准化规范沉淀至主体库，形成团队专属的资产壁垒和资产闭环，在后续项目中直接调取复用，大幅降低重复创作成本。

图注：以一个典型的 13 人传统图生团队为例，

转型为面向参考生生产架构的 15 人多线并行团队

新模式也带来了组织转型的可能性，如上图所示，传统的 13 人图生视频团队中，“抽图团队”占据了超 75% 的人力，结构失衡。而在转型后，图生团队减少到了 6 人，并将导演、剪辑等其他工种整合为 3 个标准化制作组，形成“多线并行、高效协同”的工业化生产单元。

虽然人数从 13 人提升到了 15 人，但是绝大多数人力都不用再做“抽图”等事务性工作，可以实现创意价值最大化、产能与效率跃升、资产沉淀能力强化、组织弹性与抗风险能力提升等等核心价值。

这一双轮驱动方案，将 AI 漫剧生产从单次项目制，升级为 IP 资产驱动的工业化模式，通过技术方式，重塑生成流程，有力地构建了 AI 漫剧行业可持续的内容生产能力与长期核心竞争力。

写在最后

白皮书最后指出，AI 漫剧行业的未来，不仅依赖于技术迭代，更需要全行业共同构建标准化体系。为此，生数科技 Vidu 将持续投入三大标准化建设方向：

1、漫剧专属训练数据与标注体系建设：构建覆盖分镜、角色、动作、镜头语言的专属数据集与标注规范；

2、漫剧垂直场景专属评测体系搭建：建立可量化、可反哺模型训练的数十个核心评价维度，精准定位能力短板；

3、行业统一生产 SOP 与标准体系构建：联合产业链上下游，制定标准化生产流程、内容品质评价标准与资产规范。

作为 AI 漫剧视频模型领域的专项白皮书，本次生数科技发布的《AI 漫剧视频模型行业白皮书 V1.0》，不仅梳理了行业发展规律、拆解了核心痛点，更输出了可落地的生产模式、组织转型方案与技术体系，为全行业参与者提供了清晰的实践参考，将有效推动 AI 漫剧行业摆脱分散式生产困境，加速工业化、精品化进程。

下一步，生数科技将以白皮书为指引，持续迭代 AI 漫剧视频模型与全栈技术解决方案，联合产业链上下游伙伴，共同推动 AI 漫剧行业健康、可持续发展，助力文化数字化战略落地见效。

文章来自于"白鲸出海"，作者 "白鲸小编"。