近期，AI剧、漫剧赛道迎来一系列变革：工具涨价、审核趋严、分成下滑，正一步步侵蚀从业者利润、抬升内容门槛。在此背景下，同时兼顾“效率”与“精品化”，成为AI剧、漫剧下一个竞争焦点。
与此同时，IP化、系列化、快速更新，开始成为爆款剧标配属性，一个IP系列的更新速度、跨集、跨季品质稳定性成为决定其能否长红的重要维度，如爆款漫剧《聚宝仙盆》（全名《聚宝仙盆之杂灵根才是真BOSS》）系列，就是其中最具代表性案例之一。
因此，当下AI短剧创作者需要的是能够兼顾“质量”与“效率”的AI工具，然而，当创作者真正踏入“多集精品化”生产节奏，一个现实问题就摆在眼前：当下，卡住多集精品化高效产出的，往往不是模型生成能力，而是“工作流”与“资产管理”的综合水平。
这一难题该如何解决？
一、《聚宝仙盆》背后：“Agent批量+画布精修”的AI工具变迁
先来看一组数据。
作为AI漫剧赛道爆款IP之一，《聚宝仙盆》系列取得极为亮眼的成绩：
《聚宝仙盆》第二季上线次日红果热度破6379万，截至6月8日，抖音端原生播放量超1亿次；
第三季上线次日红果热度破7200万，位列红果热播榜全站第二名，漫剧榜第一名，并连续5天蝉联红果漫剧榜榜首；
最新的第四季上线次日红果热度破8044万，登上红果热播榜总榜第四、新剧榜第三，并连续4天位列红果漫剧热播榜榜首。
亮眼成绩背后，更值得注意的是其生产效率：
连续多季紧凑的制作周期，人物形象高度一致，场景切换自然，生产效果始终保持高度稳定，这并非偶然，背后是系统化AI创作工具支撑的结果。
DataEye研究院了解到，作为陈柯文化与商汤科技旗下AI工具Seko（seko.sensetime.com）联合推出的精品漫剧，《聚宝仙盆》第二季便是在Seko推出Seedance2.0全能模式时期制作。自第三季起，受Seko邀请，陈柯文化参与其新功能“无限画布”的早期测试，并运用到新作品创作中。
“Agent批量+画布精修”模式下，Seko多参全流程Agent负责批量跑通剧集的主体内容生产，而精彩打斗场景、高要求镜头等关键节点则利用无限画布进行精细调整，确保效率与质量兼得。
这套协同逻辑，正是无限画布的核心设计思路所在。《聚宝仙盆》也用实例证明了：AI工具正迎来重大变化。
那么，到底什么是无限画布？具体来看，无限画布的核心功能主要有以下几点：
（1）AI自动创建画布工作流
DataEye研究院上手体验发现，无限画布的一大特点便是与Seko Agent的互补融合。
在测试中，DataEye研究院利用一句话灵感自动生成了带有角色、场景、分镜表等的“猫大厨做西餐”的完整策划，接着便从策划案直接生成画布，角色、场景图等主体自动放置于画布左侧，AI通过连线模式批量生成一系列分镜图，每个分镜图均带有参考图引用与提示词信息，用户可以自由调整，进行精细修改，至此，形成了一套完整的画布工作流。
在这一画布工作流上，创作者可以自由调整分镜顺序、对画面进行精细化修改和调整，画布中的素材也可以批量移动至编辑器进行后续剪辑。
这套流程正是“Agent批量+画布精修”创作模式的体现：Agent负责整体内容的批量生成，画布负责搭建工作流，并对素材进行精细化修改。
（2）多剧集资产进画布
无限画布的另一亮点，在于全面适配了Seko的多剧集功能，用户只需要在首页打开“多剧集”功能，便可关联上一集继续策划下一集，每一集均可进入画布，实现跨集相同资产的统一。
（3）各项目资产互通
除了多剧集资产进画布之外，任意项目资产均可导入画布。
如图所示，DataEye研究院测试中，将不同项目资产导入画布，不同项目、不同集数资产可以在同一块画布中被同时调用。借助这一功能，跨集、跨项目相同资产保持了统一，实现资产互通，直接帮助创作者打通了长篇剧集、系列剧的制作流程，大幅降低人工校验成本。
（4）画布内置创作工具箱
最后值得注意的一点，是画布还内置了一系列AI原生能力，全景720度、多角度生成、九宫格图等等。
DataEye研究院体验发现，多角度生成中用户可以手动调节照片的旋转角度、倾斜角度以及镜头视角，生成任意角度、视角下的图片，其还预设了鱼眼镜头、反打镜头和荷兰角镜头三种参数便于使用。
九宫格图含有灵感风暴、故事叙述、武打分镜、全景机位四种类型，创作者可根据实际需求选择，例如“故事叙述”类型可以对一张照片一键生成九张连贯的故事剧情、“武打分镜”则是生成九张不同的武打动作画面。
此外，还有对口型、消除笔、布局重绘、元素添加等功能，便于创作者进行精细化调整。
二、效率、精品化：AI剧创作的双重命题
工具的革新往往就意味着内容品质的革新，因此《聚宝仙盆》的成绩并非孤例，放在更大的行业坐标中观察，其验证了一个正在成型的共识：AI短剧的竞争逻辑正在转向“能否高效、高质量持续生成”，这条路上，效率和精品化是两道必须同时跨过的坎。
（1）“效率”被重新定义
过去谈AI创作的效率，焦点往往落在图片、视频生成速度上，但在“长篇精品化”时代，大模型能力趋同，效率瓶颈已悄然转移到人的操作层面：重复搭建工作流、管理跨集资产、不同工具间来回切换所消耗的时间，才是真正拖慢产能的关键变量之一。
无限画布的思路，便是“少做重复的事”：自动搭建工作流、资产复用等等，让创作者把精力从重复性操作中释放，降低摩擦成本。
（2）“精品化”内涵延伸
精品化正在从“画面品质”的单一判断标准，延伸为对“画面品质”和“内容品质”的双重要求。
画面品质的精品化，需要模型与工具在底层持续迭代来保障，无限画布内置的一系列AI原生画面能力本质上都是在扩大创作者对画面细节的掌控力，在大模型能力趋同的当下，尽可能去精细化调优。
内容品质的精品化，则要求工具的进化方向始终紧贴市场消费趋势和创作团队的真实需求，Seko的产品升级路径印证了这一点：
图生Agent链路紧贴AI解说漫，强调生产效率，多剧集功能率先覆盖；
多参Agent链路紧贴AI真人剧，最大化发挥Seedance2.0、可灵O3等多参视频模型特性；
无限画布与资产互通则紧贴AI精品剧、AI影视中长篇的兴起，兼顾了Agent的高效与画布的精细。
每一次迭代所对应的都是创作者在当下阶段的切实需求，当效率的提升解放创作者双手，工具的迭代让画面质量精细稳定，创作竞争力的重心自然就回到了内容理解力、故事构思力和审美判断力上。
从这个角度看，工具与内容本就是相辅相成的关系：内容需求倒逼工具升级，工具的迭代反过来拓宽了内容创作的边界。长远来看，这一趋势有望推动AI影视快速成熟，并带动短剧品质向传统影视水准加速靠拢。
三、AI短剧分水岭出现
当“一站式生成”已经成为行业标配，“功能更全”“工业化生产”已经难以形成差异化，AI短剧工具赛道的下一个分水岭，正在从一个更根本的问题上展开：到底是AI“帮”人用工具，还是AI“替”人用工具？
仅一字之差，这两者却有着核心区别，即AI在创作流程中扮演的角色层级。
前者是功能的叠加。无论模型能力有多强、功能有多丰富，AI依旧是“被操作的对象”，人去搭建工作流、配置参数、操作AI在框架内执行任务，创作者需要同时具备内容能力和工具驾驭能力，精力被分散在两个方向上。
后者是角色的转移。AI从执行者变成协作者，变成工作流本身的搭建者，能够理解创作意图、自动铺设框架，预判内容需求，用户则从操作者变成决策者，只需在关键节点进行创意判断与精细化调整，精力重新集中在内容本身。
这两者的区别，不是功能数量的差异，而是创作范式的差异。
最后，对从业者而言，一个值得留意的信号是：下一轮效率跃升，可能不仅仅会来自某一款更加强大的模型，还可能是一套能够读懂创作意图、自动搭建生产框架的系统。
毕竟工具在变，但核心命题始终不变：谁能帮创作者把精力花在最值钱的地方，谁就赢下了下一阶段。
本文来自微信公众号“DataEye短剧观察”，作者：DataEye研究院，36氪经授权发布。
