大家好，我們是成都小火科技公司，今天是2025年10月24日，星期五。最近的短劇平臺很火，AI也很火。于是我們的客戶就有了讓AI產出短劇的想法。在去年，我們接觸了幾位影視工作室的負責人，他們普遍提到一個問題：現在影視行業從業人減少、預算有限，但想快速產出優質短片內容，從劇本構思到后期剪輯都要耗大量時間。剛好有甲方想做AI軟件的開發，今天就從開發流程、功能細節到實際落地中的技術方案，跟大家詳細介紹這個新奇的軟件項目，基于AI軟件的影視平臺開發，包含APP、PC、小程序。

這個AI影視平臺的開發，我們是從需求拆解開始的。第一步先拉著產品經理、算法工程師和兩位影視行業顧問開了三次需求會，把用戶的核心痛點拆成了五個模塊：劇本生成、分鏡設計、素材篩選、配樂匹配、后期剪輯。確定模塊后，技術團隊開始做選型，劇本生成這塊，我們最終定了用BERT預訓練模型，還專門爬取了近五年主流影視劇本做語料庫，不過剛開始語料標注不夠精準，生成的劇本總有些脫離實際場景，后來我們找了三位資深編劇，花了兩個月時間逐句優化標注規則，才解決了這個問題。這讓我想起之前做AI智慧教育系統時，也遇到過類似的模型訓練問題，核心還是要結合行業實際需求去調優，光靠技術堆料不行。

接下來是功能開發環節，每個模塊我們都做了針對性的技術設計。劇本生成模塊，用戶輸入主題、人物設定和時長，系統能在3分鐘內生成2-3版劇本，還支持按“懸疑”“溫情”等風格調整，背后靠的是我們在模型里加入了風格遷移算法；分鏡設計模塊，用的是Stable Diffusion擴散模型，輸入劇本場景描述，比如“深夜咖啡館兩人對話”，系統會自動生成3種不同構圖的分鏡草圖，用戶能直接在草圖上修改鏡頭角度、光線效果；素材篩選模塊，我們對接了國內3個主流影視素材庫，開發了AI標簽化功能，素材上傳后會自動打上“戶外”“近景”“開心”等標簽，用戶搜關鍵詞就能快速找到需要的片段，不用再手動翻找幾十G的素材。

這里也跟大家說下，很多客戶會問“開發周期要多久”，這個AI影視平臺我們預計從需求確認到正式上線是120天。為什么是這個時長？因為中間要留足反饋調整時間，比如分鏡模塊我們會先做個demo版給客戶測，根據他們的修改意見優化模型參數，這一步不能省。之前做海外電商平臺時，我們也堅持預留反饋周期，最后交付的產品客戶滿意度都很高。另外，還有客戶問“我們有多少技術人員”，目前公司研發人員有58人，占比超80%，其中30%以上來自互聯網大廠，這個平臺我們專門安排了1名算法主管牽頭，搭配2名前端、3名后端和1名測試，專人專崗負責，確保開發質量。

素材存儲和適配也是開發中要重點考慮的問題。影視素材體積大，單條4K素材可能就有幾十G，所以我們建議客戶用云服務器，搭配分布式存儲方案，既能滿足存儲需求，又能降低初期硬件投入，這和我們做政務公共云服務平臺時的思路一致——根據項目體量推薦最合適的服務器方案，不盲目推高配置。同時，平臺的前端界面我們做了自適應設計，不管是用電腦端還是平板操作都很流暢，這點和我們開發大學校園PC和wap網站時的適配邏輯一樣，都是從用戶實際使用場景出發。

再說說大家關心的版權和后期服務問題，我們在合同里會明確寫清，項目交付后代碼版權完全歸客戶所有，不會留任何權屬隱患。之前做律所案件管理系統和供應鏈管理系統時，都是這么執行的，客戶完全不用擔心里程碑式交付：需求確認→技術選型→模塊開發→聯調測試→上線交付，每個階段我們都會發進度報告，客戶能實時看到開發情況。如果中間需求想改，只要不涉及核心架構調整，我們都能配合調整，比如之前做智慧門店管理系統時，客戶中途想加會員積分功能，我們一周內就完成了開發，沒額外增加太多成本。

現在項目已經進入分鏡模塊的聯調階段，測試下來，分鏡生成的準確率能達到85%以上，素材篩選的響應時間控制在2秒內，基本能滿足中小影視團隊的需求。復盤整個開發過程，有兩個經驗想跟大家分享：一是做行業類AI產品，一定要拉行業專家參與需求設計，不然技術再好也可能不落地；二是模型訓練要小步快跑，先做出demo驗證效果，再逐步優化，避免一次性投入太多時間卻達不到預期。重點環節要提醒下，要是客戶有自己的素材庫，提前把素材庫的API接口文檔準備好，這樣我們能更快完成對接，不用后期再花時間溝通接口權限。

這款AI影視平臺的價值不止于當下的創作提效，后續還能擴展AI審片功能，就像我們給政法委輿情管理系統做的合規檢測模塊一樣，快速檢測內容是否符合播出規范，幫客戶減少后期修改成本。而且我們交付后會提供3天的使用培訓，教客戶怎么調整AI參數、怎么管理素材庫，后期如果出現bug，1年內我們免費修復，維護費是按年收取，每年費用大概是項目總預算的15%，后期想加功能的話，會根據功能復雜度評估費用，收費透明，不會有隱藏成本。

文章來源網址：http://www.zeyuandiaosu.com/archives/appd/2310，轉載請注明出處！