这次我们来看一个偏“规划向”的内容AI 短视频系列教程的第一节——系列预告与学习路线总览。这个系列不是简单给你甩几个工具链接而是把 AI 短视频从“选题策划 → 脚本生成 → 画面生成 → 配音配乐 → 剪辑包装 → 批量发布”的完整链路拆开讲。如果你已经在用 AI 工具做短视频但总觉得流程很散、工具换来换去、出片效率不稳定这个系列会帮你把整个工作流串起来。第一节不写代码、不部署模型先把整个系列的地图摊开后面每一节准备讲什么、用到哪些主流工具、需要什么硬件、学习和落地顺序怎么安排。1. 系列定位与学习目标1.1 这个系列解决什么问题做 AI 短视频最容易遇到的情况是工具收藏了几十个真正能稳定出片的没有几个。有人用 AI 生成脚本再用另一套工具生成画面再用第三个工具配音最后进剪辑软件手动拼整个流程断成好几截每一截都要手动搬数据。这个系列的核心目标是把下面这条链路跑通选题策划 → 脚本生成 → 分镜设计 → 画面生成 → 配音配乐 → 剪辑合成 → 字幕包装 → 批量导出每一节围绕链路中的一个环节展开讲清楚这个环节有哪些主流 AI 工具可选每个工具适合什么类型的短视频工具的免费额度、付费成本、硬件门槛生成效果如何验证如何把上一个环节的输出变成下一个环节的输入。1.2 系列面向的读者这个系列适合下面几类人读者类型学习重点短视频运营/编导用 AI 提效选题、脚本、分镜降低试错成本技术开发者了解 AI 视频生成工具的接口能力、批量任务和本地部署边界自媒体创作者搭建一套可复用的 AI 出片流程保证更新频率企业内容团队规模化生产产品介绍、科普讲解、培训视频如果你完全没接触过 AI 工具建议从第一节开始顺序看如果你已经在用某类工具可以直接跳到对应章节。1.3 学完这个系列能获得什么按整个系列的学习进度正常走完你会具备独立完成从选题到成片的完整 AI 短视频制作能力掌握至少 2 套不同的出片工作流例如图文转视频流程、数字人口播流程知道如何评估一个 AI 视频工具的质量和成本有能力搭建简单的批量生产管线而不是每次都从零开始理解 AI 短视频的版权、肖像权、平台规则边界。2. AI 短视频技术栈全景在正式进入工具实操之前先建立整体认知。AI 短视频不是“一个工具生成一整条视频”而是多个 AI 能力组合的结果。2.1 核心能力拆解一条 AI 短视频背后涉及的技术能力包括能力模块作用代表工具方向文本生成生成脚本、标题、文案、口播词大语言模型对话工具语音合成 TTS将文案转为自然语音开源 TTS、商用语音 API图像生成生成视频帧画面、封面、分镜图文生图模型、ComfyUI 工作流视频生成图生视频、文生视频、数字人播报商用视频生成模型、开源本地模型视频编辑剪辑、拼接、转场、字幕、特效AI 剪辑工具、传统剪辑软件音频处理背景音乐、音效、降噪、人声分离音频处理工具自动字幕语音识别生成字幕ASR 工具、剪辑软件内置识别2.2 两条主流技术路线根据内容形态不同AI 短视频制作可以分成两条大路线路线一图文/素材拼装式适合口播类、知识科普类、影视解说类。核心逻辑是AI 生成文案 → TTS 转语音 → AI 生成配图或搜索素材 → 剪辑软件自动合成 → 字幕 背景音乐 → 导出这条路线的优点是对硬件要求低、生成速度快、风格统一、容易量产。缺点是需要积累素材库画面信息量相对有限。路线二AI 视频生成式适合创意类、剧情类、产品展示类。核心逻辑是AI 生成文案和分镜脚本 → AI 文生图得到关键帧 → AI 图生视频让画面动起来 → 配音配乐 → 剪辑合成这条路线的优点是画面表现力强能做出现实中不好拍摄的内容。缺点是生成耗时较长、成本更高、一致性控制有难度、硬件要求高。后面系列章节会分别深入这两条路线。3. 学习路线总览与章节规划这一节是整个系列的地图。先看完整规划再按顺序学习避免东一榔头西一棒子。3.1 系列章节规划章节主题核心内容第一节本篇系列预告与学习路线总览整体技术栈、路线规划、工具选型逻辑第二节AI 短视频工具选型与成本评估主流工具对比、免费/付费策略、硬件门槛第三节用 AI 高效生成短视频文案与脚本提示词设计、批量生成、风格化改写第四节AI 配音与声音克隆实操TTS 工具对比、多音字处理、声音授权边界第五节AI 绘画与视频素材生成文生图参数、分镜图生成、风格一致性第六节AI 视频生成与数字人口播图生视频、数字人工具、动作和口型同步第七节剪辑合成与字幕包装全流程自动化剪辑、字幕生成、模板化包装第八节批量生产与效率优化批量任务、API 接入、流水线设计第九节案例实战从零做出一条完整视频全流程串联、避坑指南3.2 学习优先级建议不是所有章节都需要同等投入根据你的目标不同优先级也不同如果你的目标是快速量产口播类视频优先级第三节脚本→ 第四节配音→ 第七节剪辑字幕→ 第八节批量生产重点在文本和音频链路画面部分用素材拼接方式解决不建议一开始就投入大量时间研究视频生成模型。如果你的目标是做影视解说/剧情混剪优先级第三节脚本→ 第五节画面素材→ 第七节剪辑→ 第九节实战重点是素材获取效率和剪辑节奏AI 生成的画面只是补充不能完全依赖。如果你的目标是做原创动画/创意短片优先级第三节脚本分镜→ 第五节图像生成→ 第六节视频生成→ 第八节批量优化这一条路线对硬件和工具选型要求最高需要重点评估视频生成模型的质量、速度和成本。3.3 各章节之间的依赖关系系列章节之间有明确的前后依赖建议按照下面的关系图理解第二节工具选型是所有实操章节的前提 第三节文案和第四节配音可以并行学习 第五节图像和第六节视频依赖第三节的分镜设计 第七节剪辑依赖第四五六节的输出 第八节批量是前三节流程的工程化封装 第九节实战把前面所有能力串成完整案例。4. 工具选型逻辑如何选择适合自己的 AI 短视频工具这个系列里会出现大量工具但不会追求“把所有工具都用一遍”。更重要的是一套选型逻辑。4.1 选型四要素每个环节的工具选择都从四个维度评估维度考察问题质量输出效果能否达到发布标准成本免费额度多少、订阅价格、单次生成成本效率生成速度、是否支持批量、是否有 API门槛是否需要特定显卡、是否需要学习复杂操作同一个环节的工具不同的人选择完全不同。例如配音环节追求极致效率的人可能选择在线 TTS API追求隐私和免费的人可能选择本地部署开源 TTS 模型两者没有对错只看场景。4.2 本地部署与在线工具的选择这个系列会同时涉及在线工具和本地部署工具两者的选择逻辑是选择在线工具的情况电脑配置不高没有独立显卡或显存较小追求出片效率不想花时间调试环境工具本身质量很高本地部署版本差距较大团队协作需要云端共享。选择本地部署的情况对数据隐私要求高素材和成品不能上传到第三方平台单次生成量很大在线工具按量收费不划算需要深度自定义例如微调模型、接入自己训练的 LoRA断网环境下仍然需要生产。本系列后续涉及本地工具时会重点交代显存需求、启动方式、模型文件位置和常见报错。4.3 关于 AI 视频生成的硬件门槛提前说明一个关键问题AI 视频生成的硬件门槛明显高于 AI 对话和 AI 绘画。纯文本生成普通 CPU 电脑或手机都能用AI 配音中等配置即可部分模型可以 CPU 推理AI 绘图有 6GB 以上显存的显卡体验较好低显存也能跑但速度慢AI 视频生成本地部署对显存和内存要求较高实际占用需要按具体模型版本测试多数用户选择在线 API 方式。如果你的电脑配置不高不要在一开始就追求本地部署视频生成模型。先用在线工具打通流程把视频制作逻辑跑顺再考虑本地化。5. 内容合规与使用边界AI 短视频创作涉及几个必须提前说明的边界问题整个系列每讲到相关工具都会再强调这里先做总览。5.1 版权与授权问题AI 生成内容的版权归属在不同平台和不同国家地区的规则不同但有几个底线原则使用 AI 生成的人物形象尤其是真实人物或明星脸必须获得本人授权使用他人声音进行克隆或合成必须获得声音本人的明确授权使用受版权保护的影视素材、音乐、图片进行二次创作需要确认是否符合平台规则和著作权法生成内容若用于商业用途要仔细阅读所用工具的服务条款和授权范围。5.2 平台规则与标识要求多个短视频平台要求 AI 生成内容进行标识。实际操作中发布 AI 生成的视频时在后台勾选“AI 生成内容”标识口播类 AI 视频尽量在简介中说明使用了 AI 工具避免利用 AI 生成虚假新闻、仿冒他人身份、制作误导性内容。5.3 隐私与数据安全上传到在线 AI 工具的素材默认会被服务商处理涉及商业机密或个人隐私的内容要谨慎本地部署工具可以避免素材外泄但需要自己维护运行环境和模型文件批量处理大量图片、视频素材时要注意素材来源和人物肖像权。6. 前期准备清单虽然第一节不涉及实操但可以提前做以下准备后续章节直接进入状态。6.1 账号与工具准备建议提前注册并体验以下类型的工具账号一个大语言模型工具账号用于生成文案一个在线 TTS 配音工具账号用于生成口播一个 AI 绘画工具账号用于生成封面和素材一个视频剪辑工具剪映、PR、CapCut 等都可以如果条件允许准备一个在线视频生成 API 账号用于测试。不需要一开始就全部付费先用免费额度跑通流程。6.2 硬件检查清单检查你的电脑是否满足后续本地部署需求项目建议操作系统Windows 10/11 或 Linux显卡NVIDIA 独立显卡优先确认显存大小显存AI 绘图建议 6GB 以上AI 视频本地生成建议更高需按具体模型测试内存16GB 以上更稳妥磁盘空间预留至少 50GB 用于模型文件和生成素材网络能正常访问所需工具的官方网站不需要为了学习这个系列立刻换电脑大多数章节可以通过在线工具完成。6.3 目录结构建议后续会大量处理素材建议提前建立清晰的目录结构AI_Video_Project/ ├── 01_scripts/ # 文案脚本 ├── 02_audio/ # 配音和音乐 ├── 03_images/ # AI 生成图片、素材图 ├── 04_video_clips/ # 视频片段、生成视频 ├── 05_subtitles/ # 字幕文件 ├── 06_output/ # 最终成片 └── 07_reference/ # 参考视频、对标账号资料这个结构不是强制标准但建议保持固定的素材管理习惯。批量生产时目录规范能省下大量整理时间。7. 系列学习建议与常见误区7.1 效率最高的学习方式建议“边看边做”每看完一节立刻用对应工具完成一个小任务不要追求一次学会所有工具每个环节先掌握一个主力工具每节课做出来的内容保存到对应目录结束时你已经有了一条完整视频的半成品素材跟上第九节实战把全部素材串成一条成片。7.2 常见误区误区一认为工具越贵越好。AI 工具的效果和价格并不完全成正比。免费工具通过合适的提示词和参数设置完全能做出合格作品。先掌握一个工具再横向对比。误区二忽略“分镜设计”。很多人直接用 AI 生成视频效果不稳定原因是跳过分镜直接写“生成一个男人在跑步”。正确做法是先写分镜脚本描述清楚景别、主体、动作、光线再生成画面。误区三只学生成不学剪辑。AI 生成的是素材不是成品。最终视频的质量很大程度取决于剪辑和包装。这个系列会把剪辑作为独立章节重点展开。误区四本地部署一定要顶级显卡。这其实要看具体模型和需求。低显存也能通过优化参数跑通部分流程只是速度慢、分辨率低。后续章节会分开讲解不同显存档位的可行方案。7.3 建议的练习节奏时间投入达成目标每天 1 小时持续 2 周完成第一到第六节打通文案到素材的完整链路每天 1 小时持续 1 个月完成全系列独立做出 3 条完整短视频每月固定时间复盘优化自己的主力工作流建立素材库和提示词库8. 关于 AI 短视频的现状与趋势写这一节不是为了展望未来而是帮你在学习过程中建立判断力。8.1 当前 AI 短视频工具的真实水平从整体体验看AI 文案生成能力已经比较成熟配合人工润色可以直接使用AI 配音的自然度已经很高部分场景下观众难以区分真人还是合成音AI 绘画质量已经达到可用水平但细节和一致性仍需人工控制AI 视频生成整体还处于快速迭代阶段短片段可商用长视频和复杂动作仍不稳定。8.2 综合使用与单一依赖目前最有价值的用法不是寻找“全能的 AI 视频工具”而是把不同环节的最优工具组合在一起组织成稳定的工作流。这也是本系列强调的核心思路。单一工具很难同时做好文案、配音、画面、剪辑因为它面向的优化目标不同。组合工作流虽然初期需要多学几个工具但每个环节的品质都能保证后续也更容易替换升级。8.3 效率瓶颈在流程设计一个有意思的现象是两个人用完全相同的工具产量可以差 5 倍以上。差异不在工具本身而在流程设计。有人每做一条视频都要重新想文案、重新找工具、重新调参数有人沉淀了提示词模板、分镜模板、配音预设、剪辑模板大部分环节已经半自动化。这个系列的一个重要目标就是帮你把流程从“每次从零开始”变成“套模板 微调”。9. 后续学习的准备建议与延伸方向9.1 下一节预告第二节将聚焦工具选型与成本评估会给出一个多工具对比框架并针对不同需求给出推荐组合方案。看完第二节你就可以确定自己后续要重点使用的工具清单不再被各种新工具的宣传干扰。9.2 延伸学习方向如果你在系列学习之外想继续深入可以关注以下方向方向学习内容提示词工程系统性学习文案提示词和绘图提示词的设计方法ComfyUI 工作流掌握工作流调用、节点连接、自定义模型加载接口 API 集成学习 OCR、TTS、视频生成接口的批量调用方式模型微调训练自己的 LoRA 模型保持画面风格一致性自动化流水线用脚本串联多个 AI 服务实现批量生成这些方向在系列后续章节会不同程度涉及但不会全部展开。如果你需要更深度的内容可以在系列结束后单独学习。9.3 资料管理建议从今天开始建议建立两个专属文档提示词库记录文案提示词、绘图提示词、配音指令等按场景分类随用随取。工具评测表记录你用过的每个工具的质量、速度、成本、稳定性评价避免两个月后忘记哪个工具好用。这两个文档会随着系列学习越来越值钱。10. 总结与下一步行动第一节到这里就结束了。这一节没有具体操作内容但建立了整个系列的认知框架你知道了 AI 短视频制作涉及的技术栈和两条主流路线你看到了完整的学习路线图和章节依赖关系你明确了工具选型的四个维度和本地/在线选择逻辑你了解了内容合规边界和前期需要做的准备。下面是你现在就应该做的三件事第一把文章中的目录结构创建到本地电脑第二注册一个大语言模型工具账号尝试生成一段 30 秒短视频的脚本感受一下 AI 文案的能力边界第三收藏这篇文章作为系列学习的地图。第二节开始进入工具选型实操下一篇文章见。