小说转漫画 Skill 项目地址:github.com/aiskyhub/no…
感兴趣的朋友也可以把这个 Skill 丢给 ChatGPT 之类的工具评鉴一下,先看看它到底有没有用,再决定要不要折腾。
建议使用codex的luna模型,这个skills采用的是多角色子代理的模式运行,对token消耗较大,因为都是忠于小说剧情范本进行创作,luna和sol模型,用起来感觉区别并不大。
副业搞起来
AI 模型看多了,越看越慌,最后去查电子厂招工的年龄要求。
结果发现,不少招聘信息把年龄卡在了 35 岁以下。
天塌了。。。
玛德,照 AI 这个更新速度,真怕哪天自己还没反应过来,就得考虑进厂了。
结果一查,厂子还未必收,哎。。。
现在的新模型,真的是一个接一个。刚把一个工具研究明白,新的又出来了。刚觉得自己好歹学会点东西,转头一看模型更新,怎么连这活儿它也会干了???
谁不慌啊。
天天有人说要【拥抱变化】,道理我都懂。可问题是,这变化是不是也太快了点。
反正就是很烦。
但我一边被 AI 搞得焦虑,一边又忍不住对它产生好奇。
尤其是看到 AI 能画图、能生成视频的时候。
我平时就喜欢看小说。看到特别喜欢的人物,总会忍不住想,这人要是真有一张脸,到底长什么样?看到精彩的剧情,也会想,这段要是变成漫画,甚至真的动起来,会是什么感觉?
以前想想也就算了。毕竟我又不会画画,更别提做视频。
可现在不一样了。
AI 已经能帮人做这些事了,那我为什么不能自己试一试?
别的不说,光是想到喜欢的小说人物有机会从文字里走出来,我就觉得。
太踏马让人激动了。
漫剧现状和成本
最近漫剧这块挺热闹的。
小说负责故事,AI 负责画面和视频,刷到那些效果不错的展示,真的很容易让人产生一种错觉。
好像我也能搞一部出来?
然后稍微研究了一下,好家伙,事儿还真不少。
就拿 Seedance 来说,效果确实挺吸引人。但对个人创作者而言,比生成一次更让人头疼的,是反复修改。具体费用还得看模型版本、分辨率和输入条件,感兴趣的可以直接看官方计费说明。
你想想,一个镜头生成出来,人物长相不太对,得改。动作跟剧情对不上,得改。好不容易生成一段,单独看挺不错,跟前后两个镜头一接,发现又不连贯。
继续改。
最难受的还不是它生成失败,而是明明成功生成了,你却发现根本用不上。
钱已经花出去了。
我只是想让自己喜欢的剧情动起来而已,怎么还没开始剪片子,就先进入了反复烧钱的环节。。。
当然,也不是没有其他路线。
比如 MiniMax H3 开放基模权重之后,社区也有了量化版本。量化能降低一部分模型资源占用,对于本来就有合适硬件的人来说,本地尝试至少多了一个选择。这里也附上 H3 官方项目。
不过,本地部署也不是免费的午餐。
显卡和显存够不够,实际生成速度怎么样,工作流能不能跑顺,这些都得看具体配置。要是等了半天,出来发现还得重做,那种感觉也挺折磨人的。
显卡有成本,电费有成本,自己折腾的时间更是成本。
研究到这儿我就在想,能不能别一上来就做视频?
先把那些最容易返工的东西解决掉,是不是更划算一点?
优化漫剧成本思路
其实,费用还只是其中一个问题。
小说改成视频,难的也不只是让画面动起来。
原著里一大段心理活动,到了画面里该怎么表现?人物突然生气,前面有没有铺垫?小说对白原封不动地搬过去,会不会满屏都是字?
这些东西要是没想明白,就算最后生成的视频再漂亮,观众可能照样看不懂剧情。
那不就白忙活了吗。
所以我想了个办法,先别急着把整段故事做成视频。
先挑出一部分完整剧情,做成漫画。
把人物、对白和事件一格格摆到画面里,按阅读顺序从头看到尾。哪段情绪转得太突然,哪段解释太啰嗦,哪个镜头少了必要的交代,都能提前发现。
还有人设。
人物的脸、衣服、表情、画风,这些最好先定下来。看着不对就接着改,但不能因为改画面,顺手把原著没发生的事也编进去。原著的事件和因果得保留,主要调整的是分镜和呈现方式。
等到漫画真的做出来,而且自己愿意从头到尾看完,再挑关键镜头去尝试视频化。
这时候,至少人物长什么样、故事按什么顺序讲、每个关键场景要表达什么,已经有了一套能参考的东西。
当然,这并不代表漫画做好,视频就自动完成了。
动作、声音、镜头衔接和后期剪辑,还是得单独折腾。漫画也不能解决所有视频生成问题。
但它能先帮我把一部分本来要花钱生成视频才能发现的问题,尽量挪到更容易检查、修改的阶段。
最重要的是,就算暂时做不成漫剧,我也能先得到一本自己愿意看的漫画。
怎么想都比对着一堆生成失败的片段发愁强。
于是,就有了这个小说转漫画 Skill。
总结
说实话,以前一想到自己要做一本漫画,我基本就是想想。
不会画画,不懂分镜,也不知道从哪儿开始。喜欢的故事再多,好像也只能一直停在脑子里。
现在有了 Codex 帮忙组织制作,再配合 ChatGPT 的生图能力,至少可以认真去试这件事了。
先把文字变成分镜,再把分镜慢慢变成画面。一页页看,一点点改。等到漫画真的满意了,再去研究怎么让关键镜头动起来。
当然,这个过程肯定没有听起来那么轻松。模型会出错,人物会画崩,故事也可能得反复调整。我自己也不敢保证,这条路最后一定能省下多少钱,更不敢说它一定能变成什么赚钱的副业。
但想想开头那个查电子厂招聘的自己,又觉得这件事挺有意思的。
AI 更新得越快,越容易让人觉得,自己刚学到的东西马上就没用了。
可我们这些普通人,也不可能不工作、不生活,天天守着模型发布会,把每一次更新都研究明白。
大多数时候,只能忙完手里的事,抽点时间,去试一件自己真正感兴趣的东西。中间遇到问题,做得不够好,甚至折腾半天没成,都很正常。
我也会焦虑,也怕白忙活。
但至少这一次,我不是单纯为了追上 AI 的更新速度去学一个新工具。
我是因为真的喜欢那些小说,真的想看看,脑子里的那些人物、那些剧情,有没有机会变成看得见的画面。
至于副业到底能不能搞起来,先不吹这个牛。
先把自己喜欢的故事,认认真真画出来。
光是想到这一点,就已经挺让人激动了。
要是你也有一本特别喜欢的小说,应该懂这种感觉。