AI 视频要抽卡还太烧钱?用 NAS 搭个短剧工厂,融光救了我的钱包

2026-05-09 18:08:02 0点赞 12收藏 0评论

Seedance 2.0开始,各类AI小视频爆发,国内各种小萌宠的AI创作早就冲出了国门。

AI 视频要抽卡还太烧钱?用 NAS 搭个短剧工厂,融光救了我的钱包

玩过 AI 视频的朋友应该都懂,这东西最大的问题是「抽卡」机制导致太烧钱!!!

文案生成失败,最多浪费一点 token;图片生成失败,也还能接受。但视频不一样,5 秒、10 秒看着很短,真跑起来一次就是一笔额度。更难受的是,很多时候钱花了,结果却是角色崩了、动作歪了、镜头跑了、画风变了。而我这次测试的融光,它能把 AI 视频创作拆成一个更可控的流程:写剧本-拆分镜-角色资产-生成参考图-调用视频模型

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简单说,它尽可能帮我们避免在最贵的视频生成阶段盲抽。如下图是它根据剧本制作的多个分镜,我们还可进一步手动调整,直到满意后再生成视频

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融光的价值就在这里。它不是一个单纯的 prompt 输入框,而是一个 AI 视频创作工作台,可以把剧本、分镜、角色、素材和生成结果都集中管理起来。NAS 则负责承载这个工作流,让素材和项目不再散落在各个平台里。


简单介绍

GitHub项目名:Stonewuu/ai-fusion-video

核心用途:输入剧本后,系统用 AI 自动拆解分镜,再生成分镜图和视频片段,适合做短剧、漫剧、分镜创作、AI 视频工作流测试。


主要功能

剧本管理:支持分集、分场景结构化编辑。
AI 分镜生成:把剧本自动拆成分镜画面、画面描述、镜头语言。
AI 绘图:支持文生图、图生图。
AI 视频生成:基于分镜描述和参考图生成视频片段。
素材管理:统一管理图片、视频等素材。
多模型支持:火山、OAI(及兼容)、Claude、Gemini、通义千问、DeepSeek、Ollama 等。


部署流程

威联通NAS为例,通过Docker Compose的方式进行部署。

打开SSH工具,连接至你的NAS。

依次输入命令:

# Docker目录下创建项目文件夹 mkdir -p /share/Container/ai-fusion-video # 进入 cd /share/Container/ai-fusion-video # 克隆项目 git clone https://github.com/Stonewuu/ai-fusion-video.git # 将示例环境变量文件改名 cp .env.example .env # 修改.env和docker-compose.yml # 威联通建议直接网页修改 # vi .env # vi docker-compose.yml

威联通修改环境变量和docker-compose.yml

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docker-compose.yml使用默认的也OK,我这里做了点调整,大家可以参考下。也可GZH后台私信「融光」获得我的这两份文档,直接抄作业~

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修改并保存后,回到SSH工具,输入命令:

docker compose up -d

等待项目运行。

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使用简介

部署完毕后,浏览器输入NAS_IP:18080即可访问服务,首先进行初始化。

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初始界面如下。

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接着点击顶部的「系统设置」-「AI模型」-「添加API配置」。

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输入你所用平台的API地址和Key,自动补充/v1路径建议默认开启,代理之类按照需求填写。填写完毕后保存。

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补充给大家看看支持的AI平台。

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保存后如下图,点击这个小云朵标志,在线获取可用模型。

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咱们要用哪个,就选择并添加就行。

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我个人建议是纯文本对话、视觉、视频都添加上,并且设置好一个默认模型。

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对了,我们在添加模型后,如下图点击对应模型的这个笔标志,需要修改模型的类型。

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默认为对话,要选择为视频、语音或是图片,选完后下面还有更多的参数可配置,一般默认就行,大家可以看看。

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文本对话,GLM、DS、OAI、Gemini、豆包都可以,图片当然最优选是GPT的Image2,视频则 seedance 2.0无疑。

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模型配置好后,点击「项目管理」,添加新的项目。

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预设了好多个风格,我们也可以选择自定义。

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首先是设计剧本,可多集,每集下面有不同场次。场次下还能固定对白、时间、动作、旁白等,相当细致了。如今AI这么强,其实你也可以掏别人的再发给AI炼丹~

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剧本写好后,创建分镜,可以通过AI辅助生成,再细调,会节省很多时间。

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生成了14个分镜,每个都可以单独手动调整。

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另外资产这里,可以配置角色、场景、道具,强烈建议都整一整。

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也可以通过AI去生成。

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都搞定后,便可以在分镜中,选择分镜生成视频/图片了。

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中途的思考、制作流程,各个分镜状态都会动态显示。

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等待一会儿,最后成功喽。

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视频在NAS的默认存储位置如下,可在「存储配置」中修改。

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最后

融光适合愿意在AI短视频这一领域,喜欢折腾和思考的用户;也适合那些想长期沉淀角色资产、分镜模板和短视频创作流程的人。视频生成本身依然烧钱,依然有抽卡感,但如果能把前期流程整理好,至少每一次生成都会更有准备,也更不容易白白浪费额度。

感谢观看,本文完。

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