《被裁掉的女孩》刷屏，LibTV的三板斧

#两个AI演员比内娱待爆艺人都火#、#AI女演员方桃子粉丝超30万#、#疑似AI演员开始接商务了#、#第一代爆火AI明星出现了#。

最近各大社交平台的头条，被AI短剧《被裁掉的女孩》刷屏了。该剧上线后播放量过亿，合集点赞量突破了300万，全网热议。

女主角方桃子成了红人，个人账号粉丝量35w+，无数人追更她的日常，催更第二季。

一部AI短剧，第一次让观众开始追更数字人的日常，也实现了AI虚拟角色的长线IP运营。制造这一切的，是LibTV，一套从角色设定到分镜调度到资产管理的完整影视级创作流程。

过去两个月，LibTV连续上线了人像调节、3D导演台和团队资产库三项能力。

人像调节可以保留人物真实的肌肤纹理，让方桃子在不同妆造和情绪下仍然是同一个人；

3D导演台把复杂的人物站位、走位和机位用素模先摆出来，AI照着生成，不再靠提示词赌运气；

团队资产库让几千张图片、数百条视频、人物服装场景集中归档，全员复用。

人像调节让角色立得住，3D导演台让镜头拍得准，团队资产库让系列续得上。三者合在一起，LibTV打造了一条完整的短剧量产流水线。

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拆解《被裁掉的女孩》，观众爱的是真实感

“如果一个城市只肯把我放在边上，那我就自己往中间站。”

这部短剧讲的是小镇女孩方桃子到大城市做模特，反复被行业边缘化、被利用、被替代，最终决定自己掌握命运的故事。

在此之前，桃子试过借别人的光让自己被看见，徒劳无功。说出这句话的那一刻，她第一次决定自己掌控自己的位置。

这句话被广泛传播，是因为它击中了一个普遍的困境。“被裁掉”不只是方桃子的遭遇，也是无数在陌生城市打拼的年轻人共同的体验。合照里被裁掉的边缘感、职场上被忽视的无力感、资源游戏里永远有人比你更“中间”的挫败感。观众通过台词，看见了自己的处境。

一部AI短剧，角色能被观众记住，这件事本身就不太寻常。

过去两年，AI生成的视频角色大多长着一张标准脸。皮肤光滑得没有毛孔，五官精致得没有瑕疵，表情稳定得像戴了面具。缺少真实感、记忆点。

《被裁掉的女孩》不一样。观众能在方桃子脸上看到痘印、法令纹、眼神里的疲惫。“女主脸上有痘印，法令纹清晰可见，连眼神里的疲惫都做得具体。”有观众评价，“一口气看完73分钟，看完才反应过来是AI生成的。”

剧中不同年龄段的角色拥有不同的面部状态。女主角脸上的痣与雀斑增添真实度，配角脸上的皱纹和面部肌肉走向也让真人感更足。这些细节叠加在一起，让一个AI角色第一次有了人味儿。

“人味儿”不是靠提示词写出来的。

LibTV的人像调节解决的就是这个问题：在同一人物基础上建立不同角度、不同表情、不同情绪的参考库，让角色在近景、中景、特写、不同妆造和情绪状态下，仍然保持统一的辨识度。

菲菲飞在采访中提到，LibTV的人脸辅助设定可以围绕同一角色生成不同视角和表情参考，“团队能够提前观察人物微笑、沉默、委屈或愤怒时的面部状态，再将这些设定用于后续镜头创作。这让桃子不只拥有一张稳定的脸，也拥有了更丰富、更写实的表演空间。” 与此同时，情绪调节支持25种表情的精准控制。从平静到崩溃，从克制到爆发。只改变目标人物的面部细节，不改变其他人物和画面内容。

更关键的是，这一切不需要反复抽卡。设定一次，之后每一次调用，方桃子都是方桃子。这是《被裁掉的女孩》能成为第一个“让观众记住角色”的AI短剧的底层原因。

拍《阿黄》时，菲菲飞说LibTV像一台相机，“它让一个原本拍不出来的故事，第一次拥有了画面。到了《被裁掉的女孩》时，LibTV承担的不只是生成一个镜头，而是帮助一部剧持续往前走，让服装、场景、人物关系和视觉风格不断延续。”

技术解决的是“像不像”和“稳不稳”的问题，但真正让观众共情的，是那个站在边上的女孩决定往中间站的那一刻。LibTV做的事，就是让那一刻能被准确地、稳定地、持续地拍出来。

02

我用LibTV"拍"了一段戏

在杭州码字为生的这些年，黑马也一直有个导演梦。今天，黑马用LibTV生成了一段视频，基本可用。

“陈茉举着录音笔，站在一堆大爷大妈中间。热心大姐拽着她胳膊，语速飞快，说：“热心大姐 ，记者同志！你来得正好！我们小区物业......”

我把剧本上传后，LibTV自动给我生成了所有人物的三视图，道具和场景资产等。中间有修改的地点，只需要在工作台上，通过自然语言的形式告诉它既能修正。

在生成人物资产的时候，LibTV的人像质感调节中，里面有各种以及做好的预设。通过这个功能，黑马可以对皮肤质感、画面纹理、清晰度进行调节，保留自然肤质、毛发细节和真实的面部层次。

普通人拍照时，光的好坏直接影响到照片的质感，生视频时也是如此。该功能，还可以根据场景光源，调整人物脸部和身体光影，让人物受光、阴影、氛围与背景更一致，让人物看起来更有真实感。

除此之外，LibTV还有一个情绪调节功能。这个功能可以在保留人物身份、五官特征和原图构图的基础上，精准控制眼神、眉眼、嘴角、脸颊等关键面部细节，让情绪变化符合真实面部肌肉运动，更有真实感。

资产确认没问题后，我在对话框里，让AI帮我生成视频分镜。让我意外的是我可以让它学习我的提示词风格，并且根据我的提示词样式去完成每一个分镜的提示词撰写，这样生成的视频画面会更符合制作需求。

以前在做AI视频时，很头疼的就是空间关系，比如人物站位、镜头角度转换等。但现在，LibTV里的3D导演台的功能，很方便的解决了一些场景站位问题。

该功能可以让我用"摆积木"的方式搭建故事空间，通过多视角截图，快速生成可被 AI 图像/视频模型准确理解的构图参考。

工具自带移动 / 旋转 / 缩放三种空间操作模式，支持多机位设置，支持不同比例截图等功能，可以让视频生成从从"用文字猜测画面"到"先摆出来，再让 AI 照着生成"。

最后，我生成一段可用度极高的视频。

视频结束之后，黑马发现，LibTV竟然可以将本次对话转化为Skill。这意味着，之后我再做视频创作时，再也不用一次一次和它描述我的需求。LibTV可以根据我的创作习惯，以及我的需求，去创建对应的视频，资产十分的稳定。

整个视频的创作过程，不到两个小时。成片在人物一致性、镜头调度和画面质感上都达到了可直接使用的程度。

03

LibTV定义AI短剧工业化下半场

《被裁掉的女孩》的爆火并非孤例。在此之前，菲菲飞团队就用LibTV拍出了全网百万点赞的《阿黄》。

LibTV真正的价值，不是让某一个人偶然做出一个爆款，而是让“拍出一部剧”这件事从个例变成可复制的流程。工具带来了生产力的转变，也让行业不断地迭代着。如今，AI短剧行业正在经历三大变革。

创作者在从AI抽卡玩家，升级到导演、编剧核心身份。 LibTV把AI视频生成中的角色设定、分镜规划、素材管理纳入一个工作台，让创作者从赌运气抽卡，进化成了可预期的创作流程，可以更好的生成内容，成为导演。

当内容的质量提升后，内容的生命周期也在不断的变长，如此AI演员也能成为独立的IP运营。 例如，方桃子和周以衡在正片之外持续更新生活Vlog，形成了“剧集+衍生内容”的双轨产出模式。AI演员没有档期冲突、零塌房风险、可同时并行多个项目。短剧不再是一次性流量消耗，而是内容资产。

整体来说，AI内容生产正在从手工作坊走向标准化产线。 过去AI短剧多为个人或小团队的单点尝试，难以批量复制。LibTV团队版正在完善“资产库+分镜+生成”的全链路体系。在LibTV上，创作者可以把成熟的工作方法封装成Skill，下次同类项目一键调用，让方法论可沉淀、可复用。

现在，中小创作团队可以依托一体化AI工具省去演员、实景拍摄成本，低成本打造自有虚拟角色IP。

传统影视从业者，可以用专业镜头语言搭配3D导演台，能建立纯文字生成工具无法复刻的内容壁垒。你懂构图、懂调度，LibTV只是把这些专业能力以更低成本落地。

AI短剧创业者，则能用标准化资产库，实现爆款模式的批量复制，摆脱单部作品流量的偶然性，搭建稳定内容产出流水线。

菲菲飞在采访里说过一句话：“大家觉得机会好像是突然降落的，但接住它的人，已经在没人看见的时候跑了很久。”这句话属于方桃子，也属于她自己，更属于所有还在用内容跟世界较劲的人。

LibTV正在做的事，就是让那些“跑了很久”的创作者，终于可以少被工具打断、被文件淹没，把精力放回真正重要的事情上，把故事讲好。

LibTV官网开放个人版、团队版全功能体验，持续迭代影视级AIGC创作能力，助力短剧创作者打造长线精品。