万兴科技想让AI漫剧创作不再靠运气

2024年初，OpenAI发布Sora时，影视行业经历了一场集体性的恐慌，市场普遍预测，好莱坞的摄影棚将被算力中心取代，摄像机搞不好要成为历史文物。

一年过去了，这种恐慌被现实的尴尬稀释，创作者们发现，硬盘里塞满了惊艳的几秒钟片段，却拼凑不出一个连贯的三分钟故事。

核心矛盾在于，商业视频创作需要的是一致性的连贯内容，而当前的AI生成具有高度的随机性。你在第一个镜头里生成了一个穿白衣的女孩，在第二个镜头里，她可能变成穿红衣，甚至换了一张脸。

场景的光影、道具的细节，在不同的生成批次中难以对齐。

这种“抽盲盒”式的体验，导致AI视频技术长期停留在“演示DEMO”阶段，难以真正进入影视工业的生产流程。

对于商业公司而言，无法稳定交付的技术，只是玩具，不是工具。

行业内曾流传一种观点，AIGC真正的分水岭不在于是否使用AI，而在于能否将AI融入核心创作流程。如果AI不能理解创作者真实的工作方式，不能融入实际的生产流程，它就永远停留在“好看但不好用”的阶段。

1月29日，AIGC软件A股上市公司万兴科技（300624.SZ）推出全链路漫剧创作平台万兴剧厂，并千万级投资头部漫剧制作厂商杭州灵漫快创，形成“技术赋能内容创作，真实场景反哺技术迭代”的深度协同。

2月5日，万兴科技再宣布斥资，以数千万元对生数科技Vidu进行战略投资，同时双方正式达成战略合作，将进行“大模型+工具+场景”的生态级共创，打造AI漫剧工业化生产新范式。

万兴科技战略投资总经理吴佳兵（左）、生数科技首席执行官骆怡航（右）出席战略投资合作签约仪式

万兴科技密集投资标杆企业，是产业链上下游正在合力攻克AI视频生成的“可控性”难题的标志，并将场景聚焦于具有广阔前景的AI漫剧赛道。AI视频行业正在调整升级发展路线，从追求单点生成的惊艳效果，转向解决连续叙事的一致性难题，试图将不可控的随机生成，转化为具体场景中可控的、完整的内容。

解决一致性难题

对于漫剧和短剧的创作者而言，目前最大的成本是筛选废片。

万兴科技战略投资总经理吴佳兵在投资签约现场分享了一组数据，在缺乏有效控制手段的情况下，创作者的“抽卡率”（生成成功率）仅为40%。

这意味着，为了得到一个可用的镜头，创作者需要进行多次无效尝试，这直接推高了算力成本和时间成本。

在商业视频制作中，一致性是底线。

角色的一致性、场景的一致性、动作逻辑的一致性，构成了叙事的基础。一旦角色在镜头切换中发生形变，观众的沉浸感就会瞬间被打断。

万兴科技选择投资生数科技，核心考量之一就在于其旗下产品Vidu对“生成视频一致性”的聚焦攻坚。生数科技CEO骆怡航透露，最新的Vidu Q3参考生视频（Reference-to-Video）模型，在多主体参考、音画同步、细节生成等一致性的关键技术衡量指标中获得突破性进展。

这被视为解决商业视频痛点的关键。

在过去的创作逻辑中，AI模型主要依赖“提示词”（Prompt）来猜测画面，这种方式本质上是在进行概率博弈。

比如，创作者希望角色打出一套“降龙十八掌”，在旧的模式下，创作者需要花费大量精力去描述动作的轨迹、力度和幅度。

即便如此，生成的画面往往是变形或不符合物理规律的，为了解决这个问题，创作者通常会截取电视剧中乔峰打降龙十八掌的关键帧图片作为参考，但图片只能提供静态的姿势，无法传递动态的韵律。

现在的逻辑发生了变化。

通过Vidu“参考生视频”技术，创作者可以直接上传一段五到八秒的视频片段，这段视频可以是截取的影视素材，也可以是真人实拍的演示。Vidu模型能够识别视频中的动作逻辑和情绪特征，并将其“迁移”到生成的动漫角色身上。

生数科技行业解决方案负责人李震在演示中展示了一个具体的案例，一段真人在面馆里掩面哭泣的视频作为参考。

视频中的人物情绪悲伤，手部动作细腻。系统将这一视频作为输入条件后，生成的金发女郎角色完美复刻了这一悲伤的情绪和肢体动作，甚至连掩面时的节奏都保持了一致。

这种技术路径不仅解决了动作的一致性，还解决了场景特效复刻的难题。

在漫剧创作中，打斗特效是一个高频需求。

演示中展示了一个天花板漏水的场景视频，通过参考生视频技术，创作者将这一物理现象复刻到了自己的漫剧场景中。

同样，如果参考视频的地面是白色地毯，创作者可以通过指令将其修改为网格状地面，而不需要重新生成整个场景。

除了动作和场景，角色形象的稳定性是另一个核心指标。

Vidu Q3支持“音画同出”与口型匹配。

在传统的AI视频制作流程中，视频生成和配音是割裂的两个环节。创作者生成视频后，需要使用专门的口型软件去匹配音频，这往往导致口型僵硬或不同步。

Vidu Q3模型能够实现视频生成与音频生成的同步，支持中文、英文、日文等多种语言，角色说话时的面部肌肉运动与语音内容实现了同步。

在Vidu Q3模型演示片段中，两个角色进行对话，甚至出现了三人对话中“抢话”的场景，角色的口型和表情依然保持了自然。

这种对现实世界还原能力的提升，直接降低了商业创作的门槛。

商业价值建立在确定性之上，通过技术手段约束AI的随机性，确保角色、场景、动作在连续镜头中的统一，是AI视频从“玩具”迈向“工具”的必要前提。

集成者的工作流

在AI视频的产业链条中，分工正在变得明确，大模型厂商负责提升底层能力的上限，应用厂商负责降低使用门槛和整合工作流。

生数科技专注于提升模型的参数规模、生成速度和物理模拟能力，而万兴科技的角色是集成和赋能者。

单纯的模型调用无法满足复杂的剧集制作需求，一个完整的漫剧项目，包含剧本拆解、分镜设计、角色设定、视频生成、后期剪辑等多个环节，如果创作者需要在ChatGPT里写剧本，在Midjourney里生图，在Runway里生视频，再到剪辑软件里合成，这种割裂的操作体验本身就是效率的杀手。

万兴科技推出的“万兴剧厂”平台，正好解决这个低效的问题。

这是一个集成了多种顶尖模型的平台。

万兴剧厂不仅接入了生数科技的Vidu模型，还率先接入了快手的Kling 3.0（可灵）、字节的即梦5.0等目前业界最领先的视觉模型。

这种“多模驱动”的策略，源于万兴科技对不同模型特性的判断。以Agent实现智能剧本资产提取、智能分镜创作；通过专业导演深度参与和顶尖算法，针对不同题材不同风格的漫剧场景，为用户智能匹配模型；通过提示词工程，降低抽卡率，进一步实现降本增效。

吴佳兵指出，万兴科技通过“自研+投资+合作”的方式，把市场上最好的引擎装进自己的车里。

不同的模型有不同的特长。

Vidu Q3在音画同步和角色一致性上表现突出；快手的Kling 3.0在长视频生成和物理模拟上具有优势；谷歌的模型则在语义理解上更为精准。万兴科技的任务，是将这些模型的API接口封装进一个统一的界面，让用户无需在不同的网页之间跳转。

为了解决资产复用的问题，万兴科技在万兴剧厂引入了“知识库”的概念。

在传统的创作中，每一次生成都是独立的。但在连续剧中，主要角色、主要场景、特定的运镜方式（如推拉摇移）、特定的特效（如大招光效）是需要反复调用的。

“知识库”允许创作者将这些元素封装成可复用的“资产”。

比如，一个特定的“中心构图”提示词，或者一个“镜头跟随”的运镜方式，都可以被保存为资产。当创作者需要使用时，只需像在社交媒体上@某人一样，直接调用这些资产。这就像是玩乐高积木，积木块是固定的，创作者只需要负责拼搭。

万兴科技战略投资总经理吴佳兵在签约现场披露了实测数据，相比传统的AI创作方式，万兴剧厂整合后的工作流使单集漫剧创作周期提速8倍。

更直观的影响体现在成本上，由于“抽卡成功率”从40%提升到了80%以上，废片率大幅降低，推进算力成本降低了55%，综合计算，整剧的人力成本下降了72%，项目总成本降低了60%以上。

一站式精品漫剧创作平台万兴剧厂专为2D漫剧、AI真人剧、3D漫剧等打造

对于那些靠制作短剧为生的短漫剧制作公司、AIGC影视工作室来说，万兴科技通过模型及工具赋能，给予了它们生存能力的质变，技术的价值需要通过产品来释放，通过将不同特长的模型封装进标准化的工作流，将传统需要数月完成的漫剧制作周期压缩5-7天，万兴科技解决了创作者在不同工具间频繁切换的割裂感，逐步建立起工业化的创作标准。

漫剧市场的产能升级

产能的提升，直接指向了漫剧（AI Comic Video）市场的爆发。

行业数据显示，漫剧市场规模预计在2025年达到168亿元，2026年将突破243亿元，与此同时，漫剧内容的播放量在2025年已经超过了7000亿次。

这个市场正在经历结构性的变化。

2025年，市场上充斥着大量粗制滥造的“沙雕漫”，这类内容制作简单，往往只有简单的画面移动和配音，依靠猎奇的剧情吸引流量。

进入2026年，随着用户审美疲劳，精品化漫剧成为主流，央视推出了两大精品漫剧项目，各大视频平台也开始调整算法权重，扶持高质量内容。

2026年1月，全网热播榜TOP100的漫剧里，精品漫剧占据了头部位置。

一个典型的案例是，灵漫快创在春节档推出的三部作品均跻身多平台日榜前列。其中，《我在惊悚游戏开诊所》登顶日榜 Top15，《吞噬进化：从蚂蚁吃到神明》跻身日榜 Top22 ，而《气运三角洲，我凭操作吊打全球》一上线即爆，播放量29小时内狂飙至2亿次，同步上榜多平台漫剧日榜Top1。灵漫反馈，该剧由灵漫一支3人专项团队利用万兴剧厂仅用时5天完成。这在传统影视制作中是不可想象的。

万兴剧厂赋能灵漫快创多部漫剧春节档霸榜，气运三角洲29小时破2亿

精品化意味着更高的制作门槛，对于大量持有IP的网文平台和制作公司而言，他们手里有百万字的文字剧本，但缺乏将其转化为视频的产能。

传统的影视制作周期长、资金重，无法消化海量的网文IP，万兴科技与生数科技的合作，旨在提供一套能够规模化生产精品内容的解决方案。

这套解决方案的核心，是将“导演思维”引入AI创作。

通过Vidu Q3的镜头控制能力，创作者可以实现推、拉、摇、移等专业的运镜效果，而不是生成一张只会眨眼的动态图片。

李震在演示中展示了一个“千军万马”的过场镜头。

在AI生成的画面中，马蹄声由远及近，声音由小变大，画面清晰度保持在1080P。这种宏大场面的生成，过去需要昂贵的特效团队，现在通过模型直出即可完成。

这种产能的释放，不仅改变了供给端，也可能改变消费端。

骆怡航认为，随着生产力的提升，作品的丰富度和质量将大幅提高，以前看网文的用户，现在可以看到视频化的展示。未来，随着模型的发展，可能会衍生出互动剧等更多的消费方式。

区域市场上看，在国内，随着00后消费群体的崛起，对于虚拟内容的消费习惯也正在养成。海外市场对短剧内容等虚拟内容的消费需求同样旺盛，且具有较强的内容付费意愿。Steam平台上50%的用户来自中国，泡泡玛特的全球热销，都证明了这一趋势。

作为业务覆盖200多个国家和地区的出海企业，万兴科技在深圳、长沙设立双总部，并将这种工业化的生产能力输出到全球市场。在海外，旗下以Wondershare Filmora为代表的产品已接入了谷歌的Nano Banana Pro等先进模型，服务全球创作者。

在合规层面，AI内容创作上的IP版权、肖像权等复杂法律风险尤受行业关注。万兴科技建立了自己的AI伦理审查委员会，并接入了先进的鉴敏工具。这种合规能力，是其构建全球创作者生态的隐形护城河。

骆怡航在签约仪式上预测，AI视频技术距离天花板还有3到5年的发展期。

目前的Q3版本虽然在部分指标上对标甚至超越了Sora，但仍有进化的空间。长时长的生成、进一步的高清稳定性，都是未来技术突破的方向。

在这个过程中，谁能率先建立起稳定、高效、低门槛的生产体系，谁就能在内容产业的变革中占据主动。

万兴科技董事长吴太兵表示，万兴不希望成为替代创作者的角色，而是通过降低门槛，把表达空间真正打开。