从“玩AI”到“用AI赚钱”，谁在用漫屋AI批量生产内容？

2026年开年，一部《西游后传真假大圣》以近2亿播放量引爆市场。

人们惊叹于水墨画风与暗黑西游的化学反应，也在追问同一个问题：这样一部制作精良的AI漫剧，出自谁手？

答案是营口聚火影匠，使用的工具是漫屋AI。

这并非孤例。在抖音端原生漫剧热播榜上，越来越多由中小团队制作的AI漫剧占据高位。它们背后，一个有趣的变化正在发生：AI内容生产正在从“个人玩家的技术实验”，演变为“工业化流水线”。

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两类人，两种用法

漫屋AI创始人开元告诉我们，在后台能看到两个截然不同的用户群体。

一部分是专业制作团队，这是漫屋AI的用户大盘，市场垂直。

他们可能是有网文/漫画改编需求的IP方、为品牌方或平台定制生产连载AI漫剧的承制方、日更的MCN机构或内容工作室——每天要产出固定时长的内容，需要剧目上线、投放、产生收益。

对他们来说，漫屋AI不是“玩具”，而是生产线——剧本要拆解成分镜，角色要稳定跨集输出，团队要协同作业，资产要沉淀复用。

另一部分是普通创作者。

他们可能刚接触AI不久，或是正在测试哪个AI工具更好用，于是带着好奇点进“新手快速体验”入口，免费生成几个素材试试水。他们不一定清楚什么是分镜逻辑，也未必需要团队协作功能，但他们想知道：这个东西能玩出什么花样？我能不能也试着做一集？

这两类人，需求完全不同。

专业团队在乎的是稳定、效率、可复用。他们最怕的不是AI画得不够好，而是主角第三集突然变脸、第五集场景崩坏——这种抽卡式的不确定性，对商业化生产是致命的。

普通用户则在乎的是门槛够低、反馈够快。他们需要的是“点一下就能出片”的爽感，配置模型参数、搭建资产库可以等到下一个阶段。

但这两类人群的想法实际上都反映出行业存在ERP（企业资源计划）工具系统的需求：专业团队想提效，普通创作者想省事，把时间都用来做创意。

开元表示，“精品漫剧不是有工具就能做好的，更多还是靠承制方的创意、导演编剧团队的共同努力。工具只是让大家用起来更顺手，尽快出想要的内容。”

基于这样的需求判断，漫屋AI死磕工作流优化，试图通过集成功能的ERP中台，形成一套高效的SOP（标准作业程序），让用户一进系统就知道漫剧制作是什么样的、该有哪些岗位、工作流如何分工，以期稳定产出“想要的剧”。

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AI赋能分层：“数字制片厂”和“新手成长路径”

这两类人需求完全不同，但有意思的是，他们在同一个平台上都能找到自己想要的东西。

对专业承制方来说，漫屋AI提供的是一整套工业化生产的基础设施。

做过AI漫剧的人都知道，让同一个角色在不同镜头里保持稳定，比想象中难得多——传统工作流里，创作者往往要在A平台画图、B平台生视频、C平台对口型，每一次流转都是对角色形象的“再解读”，于是便有了观众最熟悉的槽点：主角三秒变脸，五官乱飞。

漫屋AI为此推出了“Sora三秒主体设置”：上传一段3秒高清视频，系统会为角色建立“动态数字指纹”。配合“融图”技术，角色可以稳定嵌入各种复杂场景，进而在实现跨集、跨场景的连续创作上有更大成功率。

也就是说，角色被锁定了。从《西游后传真假大圣》中可以看出来，无论镜头怎么切、场景怎么换，大圣永远是大圣，即便是多猴同框也具有辨识度。

另一个被解决的痛点是“工具链割裂”。专业团队往往要同时管理多个平台的账号，各个环节的素材反复下载上传，极其损害效率和一致性。

漫屋AI将剧本解析、资产生成、分镜管理、视频生成、配音对口型等全流程整合在一个系统内，资产库里的角色素材可以直接拖拽使用，实现了从剧本到成片的无缝衔接。

同时，漫屋AI的批量能力——批量融图、批量出视频、批量导出，直接把生产模式从“单镜雕刻”升级为“流水线作业”。

可以说，以漫屋AI为代表的一站式AI平台，对于靠内容吃饭团队而言，相当于是一个全链路闭环的制片平台，有助于把工业化生产AI漫剧变成可能，满足商业剧集的专业制作需求。

据开元介绍，漫屋AI制作的普通漫剧，单集成本可以低至50元，精品剧也远低于传统动画。当成本被大幅压缩、效率被大幅提升，专业团队才有底气承接更多项目、扩大团队规模。

另一方面，普通用户的故事，往往从一个简单的问题开始：我能不能也试试？

洞察了这个群体需求的漫屋AI，针对性准备了“新手快速体验”入口：免费生成素材，快速感受一下AI生成的效果——不需要理解什么是分镜逻辑，也不需要配置复杂的参数，先玩起来再说。

值得一提的是，从漫屋AI的流程设置来看，其对普通用户的定位并不止于“体验者”，更深一层的设计是：让这群人有机会成长为“专业生产者”。

开元观察到，很多现在做得不错的超级创作者，最初也是从零起步的。“他们可能一开始只是好奇，自己试着做了几集发到平台上，发现有人看、有人点赞，就开始认真琢磨怎么做得更好。”

在这个过程中，他们逐渐接触到更复杂的功能——资产库怎么搭、提示词怎么优化、团队怎么协同——一步步从玩家变成了从业者。

从这个角度来看，漫屋AI的角色就是为这条成长路径提供“阶梯”。新手阶段给你简单好用的工具，等你上手了、有需求了，更深层的功能也可以直接跟上。你不是被预设的用户，你可以自己定义自己要成为什么样的创作者。

这正是开元反复强调的“还原工作流”的另一层含义：不是让用户适应平台，而是让平台适应不同阶段、不同需求的用户。

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AI工具的分层设计时代

回看这两年AI内容工具的演变，能清晰看到两条技术路线。

部分厂商拼的是“生成效果”，不断优化视觉效果，竞争点在于谁能画出更美的图、生出更流畅的视频。

另一部分厂商则认为，AI生成的效果已经普遍达到及格线以上，真正的差距体现在谁能稳定产出、谁能批量复制、谁能控制成本上。

后者的发展可以让人看到专业团队和个人玩家的需求开始分岔，一套功能打天下的逻辑行不通了。

综合群体需求和功能设置，漫屋AI的选择是“分层设计”：对专业团队，提供全链路闭环的制片平台、角色锁定技术、批量化生产工具、团队协作与资产管理功能；对普通用户，提供低门槛的体验入口和清晰，为他们铺路，让他们有机会从零开始发展壮大。

更进一步来说，这也是漫屋AI对工作流理解的体现。

开元提出了一个有意思的模式，即还原用户的工作流，而不是让用户来匹配平台的工作流——他认为，满足用户达到自己理想工作流的需求，让用户更容易实现他想要的，才能让漫剧有更多可能性。

比如可以自选原工作流中常用的大模型，直接用上不同编剧或导演自己总结的提示词模板等，都是其理解的落地。

据悉，漫屋AI一次性集成了50+个大模型，减少了注册和管理不同工具账号的麻烦。同时，其提炼了元素分析、分镜分析、维度分析、剧集分析、融图优化提示词、视频优化提示词、角色/场景/道具出图快捷提示词等提示词模板，覆盖了多参数调控、首尾帧优化等主流制作方式。

这背后是一个更底层的趋势：一站式AI平台正在从玩具变成生产工具，从消费级走向生产力级。在这个过程中，用户群体必然会分化——有人用它来玩，有人用它建立自己的工作室，从而赚到钱。

工具的责任，不是把所有用户塞进同一个模子，而是为每一种需求提供恰如其分的支持。

有受访者如此评价《西游后传真假大圣》：“以前觉得AI做的东西就是图一乐，现在看这种剧，是真的能追下去了。”

显然，当AI工具足够好用，当创作者不再被技术限制，当内容本身成为唯一的评判标准——从“玩AI”到“用AI赚钱”这条路，便真正跑通了。