AI 分鏡導演｜讓 AI 成為你隨叫隨到、不收錢也不靠北的虛擬公關

Gem 主要解決了零預算製作影片的痛點，傳統上，製作公司形象片或回顧影片需要投入大量的人力與物力，包括分鏡發想、腳本撰寫、畫面設計等等，對於預算有限的團隊來說，這幾乎是不可能的任務。Gem 的核心價值在於它將這些繁瑣的流程自動化，扮演一個虛擬製作人的角色，讓使用者可以以極低的成本快速產出具有一定質量的影片內容。 具體來說，Gem 通過以下幾個方面降低了影片製作的門檻： 1. 自動分鏡：Gem 可以根據使用者輸入的需求，自動生成分鏡腳本，省去了人工發想的時間和精力。 2. 精確控制：通過「6 秒精確演算規則」，Gem 確保了分鏡時序和畫面邏輯的一致性，避免了傳統 AI 生成內容的散漫和無序。 3. 多模態輸出：Gem 可以一次性產出畫面摘要、字幕、口白和音樂建議，為使用者提供了一站式的解決方案。 傳統的影片製作流程需要專業的編劇、導演、攝影師、剪輯師等多個崗位的協作，成本非常高昂。而 Gem 則將這些專業技能整合到一個 AI 工具中，讓使用者可以獨立完成影片製作，大大降低了成本和時間。此外，Gem 還可以作為一種輔助工具，幫助專業的影片製作團隊提高效率，節省時間和資源。

「6 秒精確演算規則」和「中英雙語輸出機制」是 Gem 能夠成功解決零預算影片製作痛點的兩個關鍵技術支撐，它們分別解決了 AI 生成內容的兩個核心問題：時序邏輯和指令精度。 首先，「6 秒精確演算規則」解決的是 AI 生成分鏡的時序邏輯問題。傳統的 AI 在生成腳本時，往往會忽略影片製作的實際需求，產生的分鏡長短不一，導致畫面邏輯混亂，難以直接用於影片製作。通過強制 AI 進入「CineFlow 協議」，將一分鐘的影片拆解為 10 個分鏡，每個分鏡嚴格限制在 6 秒，Gem 確保了分鏡的時序連貫性，使得生成的腳本可以直接用於生成影片素材。 其次，「中英雙語輸出機制」解決的是 AI 生成指令的精度問題。中文主要用於使用者校對語境，確保分鏡腳本的描述符合使用者的意圖。而英文則作為符合 Nano Banana 規範的底層參數，用於生成圖像的 AI 模型，如 Grok 或 Runway。通過這種雙語輸出機制，Gem 確保了 AI 生成的圖像能夠準確地反映分鏡腳本的內容，避免了因指令模糊或偏差導致的畫面失真。 總而言之，「6 秒精確演算規則」保證了分鏡的時序邏輯，使得生成的腳本具有可操作性；「中英雙語輸出機制」則保證了指令的精度，使得生成的圖像符合使用者的預期。這兩個技術細節的結合，使得 Gem 能夠真正地將 AI 技術應用於影片製作，解決了傳統 AI 在該領域的實用性問題。

Gem 的核心架構設計精妙，需求解構器、視覺編碼引擎和多模態輸出包三個模塊協同工作，形成一個完整的影片製作流程，使用者只需輸入基本需求，就能得到可以直接使用的影片素材。 1. 需求解構器：這是整個流程的起點。使用者在這裡輸入影片的類型、目標觀眾和片長等基本信息。需求解構器的作用是將這些信息轉化為 AI 可以理解和處理的結構化數據。例如，使用者輸入「公司形象片，目標客戶，30 秒」，需求解構器會將其分解為類型（公司形象片）、目標觀眾（目標客戶）、片長（30 秒）等關鍵參數。 2. 視覺編碼引擎：這是核心模塊，負責將需求解構器輸出的結構化數據轉化為視覺元素。它會根據分鏡腳本，自動生成英文的生圖 Prompt 和運鏡指令。這些 Prompt 包含了對畫面內容、風格、色彩等方面的詳細描述，而運鏡指令則指定了鏡頭的運動方式和角度。例如，對於一個描述「辦公室場景，陽光灑在員工身上」的分鏡，視覺編碼引擎可能會生成類似 “A bright office scene with sunlight shining on employees, warm color palette, natural lighting” 的 Prompt。 3. 多模態輸出包：這是流程的終點，負責將視覺編碼引擎生成的 Prompt 轉化為最終的影片素材。它會一次性產出畫面摘要、字幕、口白和 Suno 音樂建議。畫面摘要是根據 Prompt 生成的圖像，字幕是根據分鏡腳本生成的文本，口白是根據字幕生成的語音，而 Suno 音樂建議則為影片配樂提供參考。 這三個模塊協同工作，形成一個完整的影片製作流程。使用者只需在需求解構器中輸入基本信息，視覺編碼引擎會自動生成 Prompt 和運鏡指令，最後多模態輸出包會產出可以直接使用的影片素材。這種一站式的解決方案極大地降低了影片製作的門檻，讓零預算的團隊也能輕鬆製作出高質量的影片。