走进2026年，AI漫剧行业内的竞争格局已经发生了根本性的变化。

　　根据生数科技发布的《AI漫剧视频模型行业白皮书V1.0》，2024年中国动画微短剧市场规模约为80–10亿元，2025年预计增长至约168 亿元，占整体微短剧市场规模约 15%-17%，同比增长超过 80%。

　　如果说过去一年大家还在追求数量上的繁荣，那么现在质量已经成为了决定生死存亡的关键因素。市场上百分之八十的作品播放量不足百万，而极少数剧王的累计播放量则可以突破十亿次。这种两极分化的背后是观众审美水平的快速觉醒。

　　就在这股野蛮生长的浪潮中，生数科技开发的Vidu 模型系列，凭借其在多个权威榜单中的统治力表现，正在将这个行业从乱序竞争引向精品化的新阶段。

　　在一项专为漫剧生成场景下的专项评测权威榜单SuperCLUE-ComicShorts发布的最新AI评测榜单中，Vidu Q3以高分位居榜首

　　在最近发布的SuperCLUE-R2V中文原生参考生视频模型测评中，生数科技旗下的Vidu Q3以断层领先的优势登顶总榜榜首，其在主体一致性、人物还原度等多个核心指标上不仅超越了国内同行，更是全面包抄了Google的Veo和OpenAI的Sora 2等海外巨头。这意味着，中国公司在视频生成这一关键赛道上已经初步建立了属于自己的技术护城河。

　　从更深层的视角来看，Vidu的出现不仅仅是一个计算模型的胜利，更像是一场关于生产关系的深刻变革。

　　从“能生成”到“能生产”，AI漫剧真正的门槛在哪里

　　过去两年，行业对AI视频模型的判断标准，其实很简单。能不能生成画面，能不能动起来，能不能听懂指令。但当这些能力逐渐成为“基础配置”，问题就开始转向“这些能力，能不能支撑一部完整作品的生产。”

　　《AI漫剧视频模型行业白皮书V1.0》中明确提到，2025年AI漫剧市场规模快速扩张，市场规模预计达168亿元，月度内容供给量从2024年的约0.3万部跃升至约1.8万部。

　　但供给的增加并没有带来内容质量的同步提升，反而出现了明显的结构性失衡。大量内容集中在低成本复制层面。创作逻辑也逐渐固化为生成角色图、生成背景图、再通过反复拼接和调整，完成视频输出。大量制作问题随之出现。

　　首先是角色频繁“变脸”。同一个人物，在不同镜头中的细节无法保持稳定，五官比例、发型甚至服装都会发生变化。这种问题在短视频中尚可接受，但一旦进入连载内容，就会直接影响观众的观看体验。

　　其次是动态表现受限。很多作品看起来是“动起来了”，但缺乏真实的运动逻辑。打斗、追逐、情绪爆发等关键场景往往表现生硬，只能依赖静态画面切换来完成叙事。这也直接限制了内容类型的扩展。

　　更现实的问题是效率。在图生视频的传统流程中，一个镜头往往需要反复生成、筛选和修正。制作团队需要投入大量人力进行细节调整，这些工作占据了大部分时间，却很难带来质量上的明显提升。

传统图生视频与参考生生成流程对比参考

　　《AI漫剧视频模型行业白皮书V1.0》把这种“低成本复制”模式总结为：解决了“从0到1”的问题，但无法支撑“从1到100”。 也正是在这个背景下，生数科技提出“参考生视频模式”，把“生成逻辑”从单次画面，转向“资产+调用”。

　　传统图生流程是线性的，先生成角色图，再生成环境图，然后逐镜头融合，最后输出视频。而参考生模式，把流程压缩成四步：角色资产、场景素材、参考生成、后期组合。角色不再是每个镜头临时生成，而是先沉淀成可复用资产。场景也可以提前准备。真正的生成环节，变成对已有素材的调用和组合。

　　这一模式的提出，意味着角色稳定性被锁定，只要资产不变，人物形象就不会漂移。同时，生产效率被大幅提升，团队不需要每次都重造一遍角色。

　　值得注意的是，生树科技开发的Vidu模型恰恰解决了“如何沉淀可复用资产”这一难题。

　　在最新的中文原生参考生视频模型评测中，Vidu Q3在主体一致性这一关键维度上获得了100分的满分。Vidu Q3不仅能够支持多达7张参考图片的输入，而且即使在输入元素极其繁杂的情况下，模型依然能够保持极高的信息提取与特征组合能力，从而确保角色形象在整个视频段落中的高度稳定。

　　相比之下，很多海外模型的表现则不尽如人意。例如，Google的Veo-3.1-Generate-001在多图参考任务中的总分仅为55.43，其主体一致性得分为76.67，与Vidu Q3的满分表现存在明显的代差。

　　《AI漫剧视频模型行业白皮书V1.0》中提到，AI漫剧的关键不在于单个模型能力，而在于是否有一套稳定的生产方式。而基于Vidu模型的参考生模式，本质上就是在回答这个问题。而这个问题的解答，正是AI漫剧从“工具驱动”走向“生产驱动”的关键一步。

　　从模型到工具再到产线，六层架构如何补上“最后一公里”

　　如果说“参考生模式”解决的是方案层面的问题，那六层全栈技术架构解决的就是应用层面的问题。

　　近一两年内，诸多AI模型推陈出新，但是使用门槛却没有同步下降，生产效率没有线性提升。很多团队明明拿着更强的工具，却依然做不出更稳定的内容。因为他们的问题不在“有没有能力”，而在“能力有没有被组织起来”。

　　《AI漫剧视频模型行业白皮书V1.0》中给出的六层架构，就是在帮助团队把分散的技术能力，变成可以直接参与生产的工具体系。

　　最底层是模型能力。文生视频、图生视频、参考生视频、音频生成，这些都是当前主流的基础模型，是所有内容生产的起点。但行业的实际情况是，大多数团队并不缺这层能力。真正缺的是，如何把这些能力用在具体场景中。

　　这就引出了第二层，增强组件。比如提示词优化、角色一致性增强、主体库支持、场景化执行模块等。这些组件的作用，可以理解为“把通用能力调教成可用能力”。

　　举个很实际的例子。很多创作者在使用视频模型时，最头疼的不是不会写提示词，而是写了也不稳定。相同的指令，生成结果差异很大。而当提示词增强和场景化执行被封装之后，用户不再需要反复试错，而是可以在一个更可控的范围内进行创作。

　　再比如角色一致性。如果完全依赖底层模型，很难保证长内容中的稳定表现。但通过主体库与一致性增强组件的组合，这个问题就被前置解决。

　　再往上一层，是场景方案。

　　很多创作者认为只要模型足够强，就可以适配所有内容。但实际情况是，不同内容形态，对工具的要求完全不同。2D漫剧、3D漫剧、仿真人内容、解说类内容，每一种都有自己的制作习惯和技术需求。六层架构没有试图用一个“万能方案”去覆盖所有场景，而是直接提供对应的解决路径。 这意味着，用户不需要从零开始搭建流程，而是可以选择一个更接近自己需求的起点。

　　对于中小团队来说，这一点尤为关键。很多团队不是没有能力，而是没有时间去摸索最佳路径。标准化方案的存在，直接缩短了试错周期。

　　再往上，是服务层。这一层开始涉及不同类型用户的差异化需求。有的团队需要底层接口，有的需要现成工具，有的则更倾向于完整解决方案。六层架构通过API、场景化接口以及企业服务，把能力拆分成不同形式进行输出。

　　再往上，是平台层。这也是“最后一公里”真正被打通的地方。

　　很多模型之所以难以落地，并不是能力不足，而是缺乏一个足够友好的载体。参数复杂、流程割裂、操作门槛高，这些都会让创作者望而却步。当这些能力被封装进一个可视化平台之后，情况就完全不同了。创作者不再面对抽象的技术，而是直接操作一个创作工具。从写分镜，到生成画面，再到组合输出，整个过程可以在一个统一环境中完成。

　　最顶层，是用户层。

　　个人创作者、中小团队、大型制作机构，都被纳入同一套体系中。这意味着，这套架构并不是为某一类人设计，而是试图覆盖整个行业。从一个人做短内容，到团队做系列化项目，再到机构级内容生产，都可以在同一套逻辑下运行。从一个人做短内容，到团队做系列化项目，再到机构级内容生产，都可以在同一套逻辑下运行。

　　从底层到顶层，这六层结构的真正价值，在于把技术语言转译成生产语言，把模型能力转译成创作工具。

　　这也是为什么，白皮书会把这套架构定义为“打通最后一公里”。因为在此之前，技术和创作之间，一直存在一道隐形门槛。而当这套结构建立之后，开发者和创作者之间的关系开始重新对齐。创作者不会再被工具牵着走，而是可以基于稳定工具进行创作。

　　从“人海战术”到“资产驱动”，AI漫剧正在重写生产关系

　　当模型能力逐渐稳定之后，真正被改写的，其实不是工具，而是人。这一点，在《AI漫剧视频模型行业白皮书V1.0》中也有所体现。

　　过去的AI漫剧团队，像一个被工具牵着走的生产单元。大量人力集中在执行端，反复生成、筛选、修图。创意岗位的空间被压缩，团队的结构也极不均衡。一个13人的传统团队，其中超过75%的人在做“抽图”相关工作。

　　这种结构的问题很明显，如产出不稳定、效率不高，内容很难形成积累。每做完一个项目，几乎等于“清零”。

　　而当参考生模式被引入之后，变化开始发生。同样规模的团队，被重组为多线并行的生产单元。执行岗位减少，分镜、编排、资产管理等岗位被强化。从表面看，这是一次简单的人员调整，但背后其实是生产逻辑从“人驱动生产”，开始转向“资产驱动生产”。

　　角色、场景、特效，不再只是一次性素材，而是被沉淀下来，成为团队的长期资源。每一次有效产出，都会反哺到这个库里，形成积累。

　　这带来两个直接结果。一方面，重复劳动被大幅减少。很多曾经需要重新制作的内容，现在可以直接调用。一个成熟的角色，可以在多个项目中复用，一个稳定的场景，可以反复出现。

　　另一方面，团队能力开始“外显”。过去的制作能力，很难量化，也难以沉淀。现在，资产库本身就是能力的体现。谁的库更完整，谁的生产效率就更高。AI漫剧逐渐具备了“工业化”的基本特征。

　　也正是在这个层面上，《AI漫剧视频模型行业白皮书V1.0》提出了三个方向。

　　一是专属数据与标注体系。围绕角色、动作、分镜建立统一规范。

　　二是评价体系。通过量化指标来判断内容质量，而不是完全依赖主观感受。

　　三是生产流程标准。让不同团队之间可以对齐方法，而不是各自摸索。

　　可以对比一下短视频和网剧的发展路径。早期都是野蛮生长，依赖个人经验和平台流量。但当规模扩大之后，标准化成为必然。拍摄流程、剪辑节奏、内容结构，逐渐形成共识。而AI漫剧，现在正处在类似的节点。

　　在这样的环境下，如果没有一套相对稳定的方法，行业很容易再次陷入“重复试错”。这也是为什么，生数科技在《AI漫剧视频模型行业白皮书V1.0》里强调的不只是技术，而是“技术+流程+组织”。

　　再回到最初的问题。AI漫剧，下一步会走向哪里？

　　从目前来看，答案已经很清楚。低质量内容会被快速淘汰。生产方式会进一步集中，具备资产能力和组织能力的团队逐渐占据优势。而模型的竞争，也会从“谁更强”，转向“谁更适合精品化生产”。

　　在这个过程中，Vidu的角色，也已经不只是一个模型。它更像一个起点，一个把技术能力、生产方式和行业标准串在一起的起点。

责任编辑：凌美