策划、摄影师、剪辑三个人，7天用AI做出一支3分钟公司CG片

这篇文章不讲概念，也不讲AI有多神，只分享一次真实的项目制作流程。

我们这次做的是一支3分钟左右的公司CG片。
项目实际参与执行的核心人员一共3个人：策划、摄影师、剪辑。制作周期7天，现金制作成本大概1000块钱左右。

这里先说明一下：

这不是说我们公司团队只有3个人，也不是说一支CG片只需要3个人就能完成所有工业化制作。

这里的“3个人”，指的是这次项目真正参与执行的核心人员配置。

策划负责脚本结构、内容逻辑和整体表达。
摄影师负责画面审美、镜头语言、视觉参考和画面判断。
剪辑负责素材筛选、节奏搭建、声音包装和最终成片。

这次项目没有走传统CG片那种重资产、大团队、长周期的方式，而是用AI工具把原本复杂的制作流程拆轻。

我们用到的核心工具主要有：

脚本整理：GPT
分镜拆解：GPT
画面提示词整理：GPT
AI生图：即梦、GPT
AI生视频：即梦、Seedance 2.0
后期剪辑：剪辑软件 pr
配音音乐：AI配音工具、音乐音效素材库
画面修正：AI修图、视频增强工具

这篇文章重点分享的不是“低价做片”，而是：

我们到底是怎么用AI辅助，把一支公司CG片从脚本做到成片的。

一、最开始我们就踩了一个坑：想用一段完整描述固定画面

这次项目一开始，其实并不顺。

前期写脚本的时候，我们陷入了一个误区：

总想把每一个画面都描述得特别完整、特别精准，然后希望AI按照这段描述，稳定生成出我们脑子里的画面。

所以前两天，我们大量时间都花在打磨画面描述上。

比如一个镜头，我们会反复写：

画面里有什么主体，
背景是什么环境，
光线从哪里来，
镜头是什么角度，
画面要什么质感，
构图要怎么安排，
色调要怎么统一。

当时的想法是，只要描述写得足够准确，AI生成出来的画面就会足够稳定。

但后来发现，这个思路并不成立。

因为AI生图不是传统执行工具，不是你把描述写清楚，它就能完全按照你的画面执行。

同一段提示词，生成出来的画面可能完全不同。
描述再详细，画面结构也不一定固定。
你越想用一段完整的词锁死画面，反而越容易陷入反复修改文字的死循环。

我们写了大概两天，最后发现：

不是描述写得越细，画面就越准。

真正有效的方法不是一直打磨文字，而是直接进入生图，通过生成结果来反推画面方向。

后来我们的策略就变了：

不再试图用一段完整提示词固定所有画面，
而是先快速生图，
看结果，
选方向，
再改图，
再继续延展。

这一步转变非常关键。

因为AI制作不是传统分镜执行，它更像是在大量可能性里不断筛选、靠近最终画面。

二、先定脚本，但脚本要服务画面执行

虽然前期我们在画面描述上走了弯路，但脚本还是必须先定。

公司CG片最怕的问题是：

画面很炫，但不知道在说什么。

很多AI视频看起来很高级，但看完之后记不住内容，原因就是前期脚本没有拆清楚。

所以我们先把整支片子的内容结构拆出来。

大概包括这几个部分：

公司是谁
公司做什么
核心能力是什么
服务流程是什么
项目优势是什么
最后希望客户记住什么

这个阶段，策划最重要的工作不是写一些华丽的词，而是让每一句旁白都能落到画面上。

比如原本可以写：

“我们拥有成熟的制作能力和完整的服务体系。”

这句话听起来没问题，但太空了，后面很难做画面。

我们会把它改成更容易执行的表达：

“从脚本策划、视觉设计，到AI生成、剪辑包装，我们把一支公司CG片拆成清晰可控的制作流程。”

这句话出来以后，后面的画面就很明确了：

脚本画面
分镜画面
AI生成画面
剪辑时间线画面
成片输出画面

所以第一步的核心是：

脚本不是单纯写文案，而是给后面的画面制作提供执行依据。

三、用GPT拆分镜，但不迷信文字提示词

脚本确定以后，我们用GPT辅助拆分镜。

GPT在这个环节主要做三件事：

第一，整理脚本结构。
第二，把旁白拆成镜头。
第三，把每个镜头转成AI能理解的画面提示词。

但这次项目之后，我对GPT提示词有了一个更实际的理解：

GPT可以帮我们把内容拆清楚，但不能保证AI一定按提示词稳定生成。

比如旁白里有一句：

“我们把复杂的制作流程，拆成清晰可控的步骤。”

如果直接拿这句话去生图，AI很容易生成一些很虚的科技背景。

所以我们会先把它拆成具体镜头：

镜头内容：电脑屏幕上展示脚本、分镜、AI画面生成、剪辑时间线四个流程模块。
画面风格：科技感、干净、蓝白色调、商业CG质感。
镜头运动：缓慢推进。
画面要求：不要太复杂，不要堆满信息，不要杂乱文字。
时长：4秒左右。

这样拆完以后，每个镜头就不是一句空话，而是一个可以执行的画面任务。

但真正到了生图阶段，我们不会死守这一段提示词。

我们会根据生成结果不断调整：

哪个构图更好，就保留哪个方向。
哪个光影更像公司CG片，就继续延展。
哪个画面虽然和原提示词不完全一样，但效果更高级，也可以留下。
哪个画面看起来很炫，但不服务内容，就直接放弃。

所以GPT的作用不是“一键写出完美提示词”，而是帮我们把内容先拆成可执行的方向。

四、策划负责内容，摄影师负责镜头判断

这次虽然是AI制作，但摄影师在里面的作用很重要。

摄影师不只是传统意义上拿机器拍摄的人，在AI项目里，他更多负责画面判断和镜头语言。

比如一个镜头应该怎么拍：

是推镜头，还是拉镜头？
是广角大场景，还是中景展示？
主体应该放在画面中间，还是偏左偏右？
光线从哪里来？
背景要不要虚化？
镜头运动能不能稳定？
画面会不会太满？

这些判断，AI不会自动帮你做好。

AI可以生成画面，但镜头语言还是需要人来控制。

比如我们要表现“公司制作流程”，如果只写“科技感流程画面”，AI可能会生成一堆看不懂的线条和乱码。

但摄影师会判断：

这个镜头不应该太乱，
背景要干净，
主体要明确，
镜头只需要缓慢推进，
流程模块保持轻微发光，
不要做复杂穿梭。

这样出来的画面才更像一支公司CG片，而不是一条炫技AI短片。

五、先直接生图，再从图里找方向

分镜确定以后，我们没有马上批量生成视频，而是先做关键视觉图。

这一步主要用到：

即梦
GPT生图

但我们的工作方法，和一开始已经不一样了。

一开始，我们想先把描述写到非常完整，再去生成画面。
后来发现没用以后，我们改成了：

先生成一批图，
从图里找接近的方向，
再基于这个方向继续改图，
最后确定视觉标准。

我们会先生成5到8张关键视觉，用来确定整支片子的画面质感。

比如：

开场主视觉
公司业务展示画面
AI制作流程画面
剪辑包装画面
成片输出画面
品牌收尾画面

这几张图相当于整支片子的视觉样片。

因为AI生成最大的问题不是生成不出来，而是风格容易不统一。

有的画面偏科技。
有的画面偏卡通。
有的画面偏写实。
有的画面太暗。
有的画面信息太满。

如果关键视觉不先定下来，后面批量生成的视频就会很乱。

所以我们在这一阶段主要看几个点：

画面质感是否够
风格是否统一
颜色是否适合公司宣传
构图是否干净
画面能否对应旁白
有没有明显AI感
后期剪辑能不能接得上

这一步不追求数量，而是先确定标准。

我们这次整体控制的方向是：

商业CG质感
画面干净
信息不要太满
镜头稳定
色调统一
适合公司官网展示
不要有明显AI感

关键图确定以后，后面所有镜头都围绕这个标准继续生成。

六、提示词不是堆词，而是控制方向

生图阶段，很多人会把提示词写得特别长，恨不得把所有好词都塞进去。

比如：

高级感、科技感、未来感、电影感、大片质感、震撼、炫酷、赛博、超现实……

但我的经验是：

提示词不是越长越好，而是要把方向控制清楚。

我们通常按这个结构写：

主体是什么
场景在哪里
画面风格是什么
镜头怎么拍
光影是什么感觉
哪些东西不要出现

比如一个公司CG片的流程展示画面，提示词可以这样写：

“现代科技公司宣传片画面，干净高级的数字化工作台，屏幕上展示脚本、分镜、AI画面生成、剪辑时间线等制作流程模块，蓝白科技色调，商业CG质感，柔和体积光，画面简洁，电影级构图，细节清晰，不要杂乱文字，不要低质感，不要夸张特效。”

这里面真正重要的不是“高级”“科技感”这些词，而是后面的限制条件：

不要杂乱文字
不要低质感
不要夸张特效
画面简洁
构图干净
适合公司官网展示

因为公司CG片不是炫技短片。

客户看到以后，第一感觉应该是专业、清楚、可信，而不是一堆特效堆在一起。

所以生图阶段，我最关注三个东西：

画面质感
风格统一
能不能服务旁白内容

只要这三点成立，后面的视频镜头才有基础。

七、用即梦和Seedance 2.0做AI生视频

关键图出来以后，就进入图生视频阶段。

这一步主要用到：

即梦视频
Seedance 2.0

我一般会根据镜头类型来选择工具。

即梦视频更适合做一些比较稳的镜头，比如：

缓慢推进
轻微横移
固定镜头
局部光效变化
产品或流程展示镜头

Seedance 2.0更适合测试一些镜头运动更强、画面层次更丰富的镜头，比如：

轻微环绕
空间推进
场景穿梭
大场景氛围镜头
更有动态感的视觉段落

但这里有一个很重要的经验：

AI生视频不是运动越多越好。

公司CG片最怕的不是镜头不动，而是镜头动得太乱。

如果提示词里写太多：

快速推进
复杂旋转
强烈穿梭
大幅度运镜
大量元素同时运动

就很容易出现问题。

比如：

画面变形
主体跑偏
结构不稳定
文字乱闪
背景乱动
前后镜头接不上

所以我们会把镜头控制得比较稳。

常用的镜头运动主要是：

缓慢推进
轻微拉远
轻微横移
慢速环绕
固定镜头加光效
前景轻微运动
背景粒子轻微流动

这些镜头看起来没有那么夸张，但稳定性更高，也更适合后期剪辑。

公司CG片更适合稳一点。

只要画面质感够，镜头慢下来，反而会显得更高级。

八、最大的问题不是生成，而是等待和抽卡

真正进入生视频以后，我们遇到的第二个困难，是等待时间太长。

当时即梦会员生成视频也需要排队，而且一天能生成的视频数量有限，大概也就10个或者20个左右。

这就导致一个问题：

我们不是想生成多少就能生成多少。

很多时间其实都花在等待上。

白天做分镜、改图、整理提示词。
晚上提交视频生成。
早上起来再看效果。
能用的留下，不能用的继续改。
然后晚上再继续生成。

整个过程基本就是不断抽卡。

有时候一条视频等了很久，出来以后发现主体变形了。
有时候镜头运动还可以，但画面质感掉了。
有时候单帧很好看，但一动起来就乱。
有时候画面没问题，但和前后镜头接不上。

所以这次项目里，真正耗时间的不是操作，而是等待和筛选。

AI工具看起来生成很快，但在实际项目里，能不能抽到稳定可用的镜头，才是最考验耐心的地方。

这也是为什么前期分镜一定要清楚。

因为每天生成次数有限，不能随便浪费。

每一次生成之前，我们都要尽量判断：

这个镜头有没有必要生成？
提示词是不是足够明确？
上传的图是不是稳定？
这个镜头动起来会不会翻车？
这个画面最终能不能进成片？

当生成次数变成有限资源以后，前期判断就变得更重要。

九、AI生成出来的素材不能直接用，必须筛选

AI工具出素材很快，但不是每一条都能用。

同一个镜头，我们一般会生成3到5版。

有些版本画面好，但运动不稳。
有些版本运动好，但主体变形。
有些版本氛围不错，但和前后镜头接不上。
有些版本单独看很好，但放进整支片子里显得突兀。

所以AI生成以后，必须先筛选。

剪辑会把所有素材过一遍，只留下稳定、干净、能对应旁白的镜头。

筛选标准主要是：

画面有没有变形
主体有没有跑偏
风格是否统一
镜头运动是否稳定
有没有乱码文字
有没有明显穿帮
能不能对应旁白
能不能和前后镜头接起来

这一步特别关键。

很多AI视频看起来像素材拼接，就是因为没有筛选。看到哪个镜头炫就放哪个，最后整支片子没有统一节奏。

我们的原则是：

先保留能讲清楚内容的镜头，再考虑画面是不是炫。

公司CG片不是AI作品集，它首先是一支企业宣传内容。

十、第三个问题是清晰度和分辨率

后面进入成片阶段以后，我们又遇到一个问题：清晰度。

当时我们可用的流程里，还没有很好用的清晰度提升软件，所以最终很多素材的分辨率一直卡在1080×896左右。

图片虽然可以生成4K，甚至8K，但问题是：

图片清晰度高，不代表生视频时就能直接用。

因为生视频的时候，平台对上传图片大小有限制。
图片太大，上传不了。
上传之前必须压缩。
一压缩，画面细节就会损失。
生成视频以后，清晰度又会再掉一层。

这就导致一个很现实的问题：

前面生图阶段看起来很精致，
一到生视频阶段，画面质感就会下降。
再进入剪辑，放大、裁切、调色以后，问题会更明显。

所以这次我们也意识到：

AI公司CG片不能只看单张图的质量，最终要看视频链路里的整体质量。

也就是说：

生图清晰，不代表成片清晰。
单帧好看，不代表视频稳定。
图片能做到4K，不代表视频也能保持4K。
视频生成平台的上传限制，会直接影响最终成片质感。

这也是当时我们最头疼的地方之一。

有些图原本很好，但因为分辨率和上传限制，最后没办法完全发挥出来。

后来我们只能通过几种方式尽量补救：

尽量选择构图简单的画面。
避免大量细碎文字和复杂纹理。
镜头不要过度放大。
后期调色不要拉得太狠。
字幕和包装尽量保持清晰。
重点画面尽量减少二次裁切。

这个问题也让我们明白：

AI制作不是只看生成工具，而是要看完整链路。

从生图，到图生视频，到剪辑，到输出，每一环都会影响最终质量。

十一、剪辑不是拼接，而是重新组织叙事

素材筛完以后，进入剪辑阶段。

剪辑不是简单把AI视频拼起来。

我们会先把旁白放进时间线，再根据旁白节奏去摆镜头。

第一轮先做粗剪。

粗剪只解决一个问题：

整支片子能不能顺下来。

比如：

开头是不是太慢
中间有没有重复
某个板块是不是太长
旁白和画面有没有对上
结尾有没有收住
整体节奏是不是完整

粗剪完成以后，再进入精剪。

精剪主要调整：

镜头长度
转场位置
音乐节奏
字幕出现时间
重点画面的停留时间
前后镜头的连接关系

这个阶段，剪辑的判断非常重要。

有些AI镜头单独看很好，但放进片子里会破坏节奏。
有些镜头看起来普通，但刚好能把内容讲清楚。
有些地方需要快，有些地方反而要慢下来。

所以最终成片感，不是靠AI自动生成出来的，而是靠剪辑重新组织出来的。

十二、字幕包装一定要克制

公司CG片一定会涉及字幕、标题、流程信息、LOGO和品牌内容。

但包装不能太满。

这次我们做包装时，尽量只保留必要信息。

比如：

脚本策划
视觉设计
AI生图
AI生视频
剪辑包装
成片输出
多平台交付

这些短词，比大段文字更适合放在画面里。

因为观众看视频不是看PPT，不会逐字读完所有内容。

包装的作用是辅助理解，不是抢画面。

所以我们控制了几个原则：

字体不要太多
颜色不要太杂
动效不要太夸张
信息不要堆满
LOGO出现要自然
标题要小而精致
画面空间要留出来

很多时候，高级感不是加出来的，而是减出来的。

如果画面本身已经有质感，字幕包装就应该克制一点，让观众把注意力放在核心内容上。

十三、声音决定成片完成度

很多人做AI视频，只重视画面，不重视声音。

但一支公司CG片能不能立起来，声音非常重要。

我们一般把声音拆成三层：

旁白
背景音乐
音效

旁白负责把内容讲清楚。
音乐负责建立整体情绪。
音效负责增强镜头质感。

比如：

流程模块出现时，可以加轻微科技音效。
镜头转场时，可以加低频推进音。
LOGO出现时，可以加一个干净的收束音。
画面切换时，可以加一点轻微的空间音效。

这些声音不需要很夸张，但能明显提高成片完成度。

还有一点很重要：

旁白不要从头到尾塞满。

适当留一点画面空间，让音乐和镜头自己表达，片子会更有呼吸感。

如果旁白一直说，字幕一直跳，画面一直动，观众会很累。

公司CG片不是信息轰炸，而是要让客户在短时间内看懂你、记住你、相信你。

十四、最后统一调色、清晰度和画面质感

AI生成的素材来自不同批次，很容易出现颜色不一致的问题。

有的偏蓝。
有的偏灰。
有的对比太强。
有的光效太重。
有的画面太虚。
有的清晰度不够。

所以最后一定要统一处理。

主要做几件事：

统一色调
压掉过曝
提升暗部细节
增强画面清晰度
减少噪点
统一字幕颜色
统一LOGO位置
统一片头片尾格式
修正局部不稳定画面

这一步做完以后，片子才不像“AI素材拼接”，而更像一支完整的公司CG片。

很多AI视频看起来不专业，问题不一定出在生成阶段，而是最后没有统一整理。

AI负责把素材生成出来，但最终质感还是要靠后期统一。

十五、7天时间具体怎么安排？

这次项目大概是这样推进的：

第1天：策划确定脚本和整体内容结构。
第2天：继续打磨脚本和画面描述，但发现单靠描述无法固定AI画面。
第3天：调整策略，用即梦和GPT直接生图，从图里找方向并确定关键视觉。
第4天：用即梦视频和Seedance 2.0批量生成视频镜头，同时开始等待和抽卡。
第5天：剪辑筛选素材，完成粗剪，不够的镜头继续晚上生成。
第6天：精剪、配音、音乐、音效、字幕包装，同时处理清晰度和画面统一问题。
第7天：统一调色、修正细节、增强清晰度，输出成片。

这个流程最重要的是顺序。

脚本没定，不要急着做画面。
风格没定，不要批量生成。
素材没筛，不要直接剪。
粗剪没顺，不要急着包装。
调色没统一，不要直接交付。

但这次项目也让我意识到，AI制作里还有一个很现实的问题：

不是所有时间都花在“制作”上。

很多时间花在等待。
很多时间花在筛选。
很多时间花在抽卡。
很多时间花在处理清晰度。
很多时间花在把不稳定的AI素材修到能用。

AI确实提高了生成效率，但它不是完全线性的制作流程。

它更像是：

确定方向，
不断生成，
不断筛选，
不断修正，
最后把能用的素材组织成完整作品。

十六、1000块钱主要花在哪里？

这次现金制作成本大概1000块左右，主要花在这些地方：

AI图像生成
AI视频生成
AI配音工具
音乐音效素材
画面修复工具
视频增强工具
辅助素材
格式转换和输出

这里要说明一下：

这个1000块不是标准报价，也不是说所有CG片都能1000块做完。

它只是这次项目实际产生的现金制作成本。

不包含人工工资、设备成本、公司固定成本，也不代表复杂项目都可以用这个预算完成。

如果项目涉及：

复杂三维建模
真实产品高精度还原
人物口型表演
大量工业结构动画
长时间角色动作
复杂场景资产开发

那成本一定会上升。

但如果是公司官网展示、业务介绍、招商说明、产品概念片、线上引流视频，这套AI流程确实可以大幅降低前期试错成本。

它的价值不是单纯便宜，而是让小规模项目也能更快看到结果。

十七、这套方法适合什么类型的公司CG片？

我认为现阶段AI做CG片，比较适合这几类内容：

公司宣传片
业务介绍片
产品概念片
服务流程片
招商展示片
科技感短片
官网首页视频
项目汇报视频
短视频引流片

这些片子的共同点是：

不一定需要真实拍摄，但需要视觉高级。
不一定需要复杂剧情，但需要信息清楚。
不一定需要电影级工业制作，但需要看起来专业。
不一定需要大团队，但需要完整流程。

AI刚好适合解决这类问题。

它可以把抽象的公司能力，变成可视化画面。
可以把复杂流程，变成动态演示。
可以把普通介绍，变成更有质感的视觉内容。

但它不适合所有项目。

如果客户要求完全真实还原产品结构、精确到工业级细节，或者需要大量角色表演和复杂动画，那还是需要更完整的传统CG流程配合。

所以AI不是替代所有制作，而是让一部分公司CG片的制作方式变得更轻、更快、更适合快速验证。

十八、这次项目最大的感受

这次做完以后，我最大的感受是：

AI不是替你自动完成一支片子，而是把很多原本很重的制作环节变轻了。

但它也没有想象中那么简单。

前期我们以为，只要把画面描述写得足够完整，AI就能稳定生成。
后来发现，AI不是这样工作的。

中期我们以为，图生视频只是把图片动起来。
后来发现，真正难的是等待、抽卡和筛选。

后期我们以为，图片清楚，视频就会清楚。
后来发现，生视频平台的上传限制、分辨率限制、压缩损失，都会影响最终成片质感。

所以这次项目真正跑通的，不是某一个AI工具，而是一套AI辅助公司CG片制作流程。

GPT负责把内容拆清楚。
即梦和GPT负责把画面做出来。
即梦视频和Seedance 2.0负责把镜头动起来。
剪辑负责把所有素材组织成完整成片。
策划、摄影师和剪辑一起判断内容、画面和节奏。

AI提高的是生成效率，但最终能不能成为一支完整的公司CG片，还是要靠人来控制流程和质量。

总结

这支3分钟公司CG片，表面上看是3个人、7天、1000块钱完成的。

但更准确地说，是：

一个项目由策划、摄影师、剪辑三位核心执行人员参与，在GPT、即梦、Seedance 2.0等AI工具辅助下，用7天时间跑通了一支公司CG片的完整制作流程。

这中间并不顺。

我们踩过提示词误区，花了两天想用完整描述固定画面，最后发现AI生图并不是这么工作的。
我们经历过视频生成排队，一天只能生成有限数量，只能晚上提交，早上起来看结果，不断抽卡。
我们也遇到过清晰度问题，图片能做高分辨率，但生视频上传不了太大文件，最终视频分辨率和质感都会被限制。

所以这篇文章想分享的不是“AI一键成片”，而是一个更真实的结论：

AI可以让公司CG片制作变得更轻、更快，但它依然需要完整流程。

脚本要拆。
画面要试。
镜头要筛。
视频要抽。
剪辑要重新组织。
清晰度要处理。
最后还要统一调色、声音和包装。

对我们来说，用AI做CG片最重要的不是省钱，而是它让一个原本很重的制作流程，变得更适合快速验证、快速修改、快速交付。

AI不是一键成片。

它更像是一个高效率的制作助手。

真正的核心，还是人对内容、画面、节奏和质量的判断。

这才是我们这次用AI做公司CG片最大的收获。

合肥择一文化传媒有限公司已将AI应用于宣传片与视觉内容制作，从前期创意到后期执行形成完整流程，在提升效率的同时兼顾内容质量。

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