AI短剧多模态制作与剧情推演数据

本数据集主要应用于AI短剧（以《恶犬之灾》为例，44集共51分钟）从剧本到成片的工业化制作流程，覆盖编剧、AI生成师、剪辑师、运营人员等多角色协同作业。在剧本阶段，通过NER算法自动提取每集的主要人物、核心标签、地理场景及情绪标签，将44集文本快速拆解为标准化场景结构化数据（含场景编号、出场人物及核心动机、人物弧光变化、关键事件链、核心台词、戏剧节拍等23个字段），辅助编剧快速识别每集叙事节奏是否合理、冲突铺垫是否充分；在生成阶段，将各场景的结构化字段作为完整输入指令集，驱动Seedance2.0模型严格按照场景编号顺序逐场景生成对应时长的视频素材，并通过前置锚点（人物设定图、场景设定图等）锁定人物、犬只及场景在44集中的视觉连贯性，有效解决多集批量生成中常见的形象飘移与风格不一致问题；在剪辑发布阶段，依据各场景情绪曲线数值，人工完成竖屏智能构图、情绪峰值音效匹配及动态字幕生成，提升抖音、红果等平台分发效率。本数据集合建立了“集级语义解析→场景级字段提取→多模态顺序生成→平台适配”的完整技术链路，可推广应用于同类都市现实题材的系列化AI短剧制作，为短剧的高用于平台用户的观看。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集支撑AI短剧从剧本到成片的工业化制作，以《恶犬之灾》为例，通过NER算法将剧本拆解为含23个字段的场景结构化数据，驱动Seedance2.0模型逐场景生成视频，并利用前置锚点保证视觉连贯性，最后依据情绪曲线完成剪辑适配。它建立了“集级语义解析→场景级字段提取→多模态顺序生成→平台适配”的完整技术链路，可推广至同类都市现实题材的系列化AI短剧制作。