这是一段分为两部分的教程屏幕录制，而不是成片本身——写剧本和人物一致性教程.mp4，20 分 17 秒，分辨率 1912×1080。前半段演示如何把一份保存下来的元提示词模板转化为一份实际的剧本；后半段演示如何在多张分别生成的图片之间，保持同一个角色设计的一致性。

模板本身以记事本文件“剧本创作.txt”的形式打开，文件头部署名“必智轻创”——与本系列此前一段录制中分析过的另一份一镜到底运镜提示词模板署名相同，说明这两份文件很可能出自同一个 AI 内容创作课程或工作室。

继续向下滚动同一份文档，可以看到模板自身的内部框架：一段把 AI 设定为编剧的角色/目标设定，一个 ## Constraints（约束）小节，以及一个标题为 #workflows 的四步流程说明——全部只用一个通用的占位示例（一位没有具体设定的 28 岁角色）来演示，而不是后文出现的任何真实故事内容。

这份模板随后在一段豆包对话中被真正投入使用：助手可见的推理过程先行出现，紧接着向用户提出一个澄清性问题，询问题材、视觉风格，以及剧本应当生成多少格画面——这正是通用模板转化为具体需求的时刻。

豆包生成的结果是一份题为《古墓迷踪之罗盘迷踪》的 12 格剧本，讲述女主角林小满在一场以罗盘为线索的古墓探秘故事中的经历，按画格逐一展开情节。

录制随后转向为林小满建立跨图片一致的人物设计：先在即梦AI 中生成一张初始参考静态图，再将其带入星流（xingliu.art），在那里把基础模型星流 Star-3 与一个专门用于保持角色设计一致的 LoRA 结合，生成一套多角度转身参考图。整个流程最后以豆包自身的图像生成功能收尾，生成一张与该人物设计相匹配的完整定场镜头。

本页面是对该文件的一次技术解读——基于 ffprobe 元数据以及全片以约 1 分 51 秒间隔抽取的十帧画面——而不是逐字稿或完整观看记录。音频轨道被检测到但未被听取分析，因此录制中的任何旁白内容都未体现在下文中，下文只反映画面中可见的部分。

画面中出现的软件与工具

• 记事本，保存有一份元提示词模板文件（剧本创作.txt），署名“必智轻创”
• 豆包，既作为对话式剧本创作助手使用，也通过其自带的图像生成功能使用
• 即梦AI，用于生成初始人物参考静态图
• 星流（xingliu.art），基础模型星流 Star-3 搭配 LoRA，用于生成人物一致的多角度转身图
• 全程中文界面

时间线（约每 1 分 51 秒抽样一帧）

1. 1:51 记事本，“剧本创作.txt”停留在文件顶部：一份保存下来的短剧剧本创作元提示词模板，文件头部署名“必智轻创”。
2. 3:41 记事本，继续向下滚动：模板的角色/目标设定部分，描述 AI 应扮演的编剧人设，基于用户提供的输入进行创作。
3. 5:32 记事本，滚动到一个 ## Constraints（约束）小节以及标题为 #workflows 的四步流程说明，仅用一个通用占位示例（一位 28 岁角色）来演示。
4. 7:22 一段豆包对话窗口：助手可见的推理过程之后，紧接着向用户提出关于题材、视觉风格以及剧本应生成多少格画面的澄清提问。
5. 9:13 豆包生成的结果：一份题为《古墓迷踪之罗盘迷踪》的 12 格剧本，讲述女主角林小满在一场以罗盘为线索的古墓探秘故事中的经历。
6. 11:04 即梦AI，生成林小满的初始参考静态图——一张单独的人物肖像，用于为后续的人物一致性工作提供种子图。
7. 12:54 星流（xingliu.art），将基础模型星流 Star-3 与一个 LoRA 结合，用于在生成转身式参考图集时保持林小满的设计稳定一致。
8. 14:45 由此生成的林小满三角度人物参考图——正面、四分之三侧面与侧面并排展示，三者设计保持一致。
9. 16:36 在星流中进行的又一轮调整，针对其中一个参考角度进行修正，使其与其余角度更加吻合。
10. 18:26 豆包，使用其自带的图像生成功能，生成一张将林小满置入场景、与人物参考图设计相匹配的完整定场镜头。

录制画面节选

一个记事本窗口，展示一份用于生成短剧剧本的元提示词模板文件的开头部分。	一个聊天界面，展示 AI 可见的推理过程，以及随后向用户提出的澄清性提问。	一份生成的剧本文档，按画格划分，讲述女主角在一场古墓探秘故事中的经历。
一套三角度人物转身参考图，从正面、四分之三侧面与侧面展示同一套人物设计。	一张由豆包生成的完整定场镜头，将该角色置入与其参考图设计相符的场景中。