即梦AI实战教程:AI漫剧画面生成的首选工具详解
全面讲解即梦AI的使用方法,包括文生图、图生图、参考图功能、批量生成等核心功能,帮助你高效产出高质量的AI漫剧画面。
即梦AI实战教程:AI漫剧画面生成的首选工具详解
即梦AI(Jimeng AI)是字节跳动推出的AI绘画创作平台,凭借对中文提示词的精准理解和与剪映的深度集成,已经成为国内AI漫剧创作者的首选画面生成工具。本教程将全面讲解即梦AI的核心功能、操作技巧和高级用法,帮助你高效产出高质量的AI漫剧画面。
一、即梦AI简介与优势
1.1 字节跳动出品,中文提示词理解最准确
即梦AI由字节跳动旗下的AI团队开发,底层基于自研的大规模图文模型。与其他AI绘画工具相比,即梦AI最大的优势在于对中文语义的深度理解。
即梦AI的核心优势:
- 中文语义理解领先:能够准确理解"仙气飘飘"、"剑眉星目"、"倾国倾城"等中文特有的描述,这是Midjourney等海外工具难以做到的
- 国漫风格支持优秀:内置多种国漫风格模型,生成的画面更符合中国观众的审美习惯
- 与剪映深度集成:生成的图片可以直接导入剪映进行视频编辑,大幅简化工作流
- 响应速度快:国内服务器,生成速度快,延迟低
- 持续更新迭代:字节跳动投入大量资源,模型和功能持续优化
1.2 与剪映深度集成
即梦AI与剪映(CapCut中国版)的深度集成是其在AI漫剧制作中的独特优势:
- 一键导入:在即梦AI中生成的图片可以直接发送到剪映
- 风格匹配:即梦AI的生成参数可以与剪映的滤镜和调色功能配合使用
- 批量处理:可以在剪映中批量导入即梦AI生成的分镜图,快速组装成漫剧视频
- 素材管理:即梦AI和剪映共享素材库,方便管理项目文件
[!TIP] 推荐的工作流是:在即梦AI中完成所有画面生成 → 批量下载到本地 → 在剪映中导入并编排 → 添加字幕、音效和转场。这样可以最大化利用两个工具的优势。
1.3 免费额度与会员方案
即梦AI采用"免费+付费"的运营模式:
| 方案 | 免费用户 | 会员用户 |
|---|---|---|
| 每日生成次数 | 有限额(约20-40次) | 大幅增加(约200-500次) |
| 图片分辨率 | 标准分辨率 | 支持更高分辨率 |
| 生成速度 | 普通队列 | 优先队列 |
| 高级功能 | 部分限制 | 全部解锁 |
| 批量生成 | 有限制 | 支持更多 |
[!NOTE] 对于刚开始学习AI漫剧的创作者,免费额度已经足够进行日常练习和小规模创作。当你需要批量生成大量画面或使用高级功能时,再考虑升级会员。
1.4 适合AI漫剧的核心功能
即梦AI提供以下对AI漫剧制作特别有用的功能:
| 功能 | 说明 | 在AI漫剧中的应用 |
|---|---|---|
| 文生图 | 输入文字描述生成图片 | 根据分镜脚本生成分镜画面 |
| 图生图 | 上传参考图+文字描述生成新图 | 保持角色一致性、风格迁移 |
| 参考图 | 上传参考图引导生成方向 | 角色设计、场景设计 |
| 智能抠图 | 自动去除背景 | 提取角色用于合成 |
| 高清放大 | 提升图片分辨率 | 确保画面在视频中清晰 |
| 批量生成 | 一次生成多张图片 | 高效产出分镜图 |
二、文生图功能详解
文生图(Text to Image)是即梦AI最核心的功能,也是AI漫剧画面生成最常用的方式。
2.1 操作步骤
第一步:进入文生图功能
打开即梦AI(可通过网页端 jimeng.jianying.com 或即梦AI App),在首页选择"文生图"功能入口。
第二步:输入提示词
在提示词输入框中,输入你精心编写的画面描述。建议使用中文,因为即梦AI对中文的理解最为准确。
提示词编写方法请参考 提示词工程教程。
第三步:选择模型
即梦AI提供多种模型选择,不同模型适合不同的画风需求:
| 模型名称 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 通用模型 | 综合能力强,适合多种画风 | 通用场景 |
| 国漫模型 | 专为国漫风格优化 | 国漫风格画面 |
| 二次元模型 | 日漫/二次元风格 | 日漫风格画面 |
| 写实模型 | 接近真实照片质感 | 写实风格画面 |
| 插画模型 | 艺术插画风格 | 文艺/治愈类 |
[!IMPORTANT] 在同一个AI漫剧项目中,务必始终使用同一个模型。不同模型生成的画面风格差异较大,混用会导致画风不统一。在项目开始前,先测试各模型的效果,选择最适合你项目风格的一个,然后全程使用。
第四步:设置画面比例
即梦AI支持多种画面比例:
| 比例 | 适用场景 | 说明 |
|---|---|---|
| 1:1 | 头像、封面 | 正方形 |
| 3:4 | 手机竖屏漫画 | 竖版阅读 |
| 4:3 | 传统漫画分镜 | 横版阅读 |
| 16:9 | 视频画面、场景建立 | 宽屏 |
| 9:16 | 短视频画面 | 竖屏视频 |
| 3:2 | 通用横版 | 折中比例 |
[!TIP] 如果你的AI漫剧主要在手机端发布(如抖音、快手),建议使用9:16或3:4的竖屏比例。如果在PC端或漫画平台发布,建议使用4:3或3:2的横版比例。在同一个项目中保持比例一致。
第五步:设置生成数量
即梦AI允许一次生成多张图片(通常为2-4张)。建议:
- 初步测试:生成2张,快速查看效果
- 正式生成:生成4张,增加选择余地
- 关键画面:多次生成,每次4张,从中挑选最佳
第六步:点击生成并筛选
点击"生成"按钮,等待AI处理(通常需要10-30秒)。生成完成后,从多张结果中挑选最符合预期的一张。
第七步:保存与下载
选中满意的图片,点击"下载"保存到本地。建议按照"章节号-分镜号"的命名规则保存,方便后续管理。
2.2 提示词输入技巧
在即梦AI中使用提示词时,有以下实用技巧:
技巧一:使用逗号分隔不同描述
国漫风格,中景镜头,一个穿白色连衣裙的女孩站在樱花树下,微笑,黄昏暖光,杰作
技巧二:重要描述放在前面
即梦AI对提示词前面的内容更加敏感,将最重要的描述放在前面:
(正确)一个穿红色旗袍的女人,站在古代宫殿中,夜景
(错误)夜景,古代宫殿中,一个穿红色旗袍的女人
技巧三:利用即梦AI的智能联想
即梦AI的提示词输入框支持智能联想功能。当你输入部分关键词时,系统会推荐相关的关键词,善用这个功能可以丰富你的提示词。
技巧四:使用自然语言描述
即梦AI支持自然语言描述,不需要像Stable Diffusion那样使用标签式的关键词:
(推荐)一个穿着校服的少女在放学后的教室里,夕阳从窗户照进来,她正在看窗外的樱花
(也可以)校服少女,教室,夕阳,窗户,樱花,日漫风格
2.3 生成数量与筛选策略
对于AI漫剧项目,画面筛选是重要的质量控制环节:
筛选标准:
| 评估维度 | 权重 | 评估要点 |
|---|---|---|
| 角色准确性 | 40% | 外貌、服饰、表情是否符合预期 |
| 构图合理性 | 25% | 景别、角度、构图是否符合分镜要求 |
| 画面质量 | 20% | 清晰度、细节、光影效果 |
| 画风一致性 | 15% | 是否与已生成的画面风格一致 |
[!WARNING] 不要因为某张图片"好看"就选择它。在AI漫剧中,画面首先要满足叙事需求,其次才是美感。一张构图完美但角色表情不对的图片,不如一张构图普通但表情准确的图片。
三、图生图功能详解
图生图(Image to Image)是即梦AI中保持角色一致性和风格统一的重要功能。它允许你上传一张参考图片,然后基于这张图片生成新的画面。
3.1 操作步骤
第一步:进入图生图功能
在即梦AI中选择"图生图"功能入口。
第二步:上传参考图
点击上传区域,选择你要作为参考的图片。参考图可以是:
- 之前生成的满意的角色图
- 手绘的角色设计稿
- 其他AI工具生成的角色图
- 真实照片(用于写实风格)
第三步:输入提示词
在提示词输入框中,描述你想要生成的新画面。提示词应该包含新的场景、动作、表情等描述,同时保持角色特征的一致性。
第四步:调整参考图权重
即梦AI允许你调整参考图对生成结果的影响程度:
| 权重设置 | 效果 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 高权重(70-90%) | 生成结果非常接近参考图 | 需要严格保持角色一致 |
| 中权重(40-60%) | 保留参考图特征,但允许较大变化 | 角色换装、换场景 |
| 低权重(10-30%) | 仅参考参考图的部分特征 | 风格参考、氛围参考 |
第五步:设置其他参数
与文生图相同,设置画面比例、生成数量等参数。
第六步:生成并筛选
点击生成,从结果中挑选最满意的图片。
3.2 变化幅度控制
变化幅度(也称为"重绘幅度"或"denoising strength")控制生成结果与参考图的差异程度:
| 变化幅度 | 效果描述 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 小幅度(0.1-0.3) | 仅做微调,几乎保持原图 | 修复小瑕疵、调整表情 |
| 中幅度(0.4-0.6) | 保留主体,改变场景和动作 | 角色换场景、换动作 |
| 大幅度(0.7-0.9) | 大幅变化,仅保留基本特征 | 风格迁移、创意变化 |
3.3 适用场景详解
场景一:角色一致性保持
这是图生图在AI漫剧中最核心的应用。当你生成了一个满意的角色形象后,后续所有包含该角色的画面都应该以这张图为参考:
参考图:第一次生成的角色满意图
提示词:同一个女孩,现在穿着运动服,在操场上跑步,阳光明媚
参考图权重:高(70-80%)
变化幅度:中等(0.4-0.6)
场景二:风格统一
当你需要将不同来源的图片统一为同一种画风时:
参考图:目标风格的示例图
提示词:(新画面的内容描述)
参考图权重:中高(60-70%)
变化幅度:中等(0.5-0.6)
[!TIP] 为每个主要角色建立一个"角色参考图库"。选择3-5张最满意的角色图作为标准参考,后续生成时始终使用这些参考图。这样可以最大程度保持角色一致性。
四、参考图功能
即梦AI的参考图功能与图生图类似,但更加灵活。它允许你上传多张参考图,分别控制每张参考图的影响范围。
4.1 角色参考图的使用方法
步骤一:准备角色参考图
选择一张最能代表该角色形象的标准图。这张图应该:
- 角色面部清晰可见
- 角色特征(发型、发色、瞳色等)表现准确
- 画面质量高,没有明显瑕疵
步骤二:上传角色参考图
在即梦AI的参考图功能中,上传角色参考图,并设置参考类型为"角色参考"。
步骤三:编写提示词
提示词中需要包含该角色的关键特征描述,以配合参考图:
参考图:角色标准图
提示词:一个25岁的黑发青年,丹凤眼,穿着黑色风衣,站在雨中的城市街道上,表情严肃
步骤四:生成并验证
生成后,检查新图中的角色是否与参考图保持一致。重点关注:
- 面部特征是否相似
- 发型和发色是否一致
- 整体气质是否匹配
4.2 场景参考图的使用方法
场景参考图用于保持不同画面中场景风格的一致性:
参考图:目标场景的示例图
提示词:(新场景的内容描述,保持与参考图相似的环境风格)
参考类型:场景参考
4.3 多参考图组合使用
即梦AI支持同时使用多张参考图,分别控制不同方面:
| 参考图组合 | 设置方法 | 效果 |
|---|---|---|
| 角色参考 + 场景参考 | 上传两张图,分别设为角色和场景参考 | 保持角色和场景的一致性 |
| 角色参考A + 角色参考B | 上传两张角色图,分别设为角色参考 | 生成包含两个角色的画面 |
| 风格参考 + 内容参考 | 一张设为风格参考,另一张设为内容参考 | 在保持风格的同时生成新内容 |
[!IMPORTANT] 使用多参考图时,需要注意各参考图之间的权重平衡。如果角色参考权重过高,可能会影响场景的生成效果;反之亦然。建议通过多次测试找到最佳权重配比。
五、批量生成技巧
AI漫剧通常需要大量画面(一个3分钟的漫剧可能需要30-60张分镜图),因此批量生成技巧至关重要。
5.1 如何高效批量生成分镜图
方法一:模板批量法
为常见的分镜类型创建提示词模板:
模板1(对话场景):
{画风},{景别},{角色A描述}和{角色B描述}在{场景}中对话,{表情A},{表情B},{光影},{质量词}
模板2(动作场景):
{画风},{景别},{角色描述}在{场景}中{动作描述},{光影},{质量词}
模板3(场景建立):
{画风},大远景,{场景描述},{时间/天气},{光影},{质量词}
使用时只需替换模板中的变量,即可快速生成多个分镜的提示词。
方法二:参数微调法
先生成一张满意的基础画面,然后通过微调提示词中的部分内容来生成变体:
基础提示词:国漫风格,中景,女孩站在教室里,微笑,阳光从窗户照进来
变体1:国漫风格,中景,女孩站在教室里,惊讶,阳光从窗户照进来(改变表情)
变体2:国漫风格,近景,女孩站在教室里,微笑,阳光从窗户照进来(改变景别)
变体3:国漫风格,中景,女孩站在教室里,微笑,黄昏光线从窗户照进来(改变光影)
5.2 统一参数设置
批量生成时,以下参数必须保持统一:
| 参数 | 统一设置 | 原因 |
|---|---|---|
| 模型 | 选择同一个模型 | 不同模型画风差异大 |
| 画风关键词 | 使用相同的画风关键词组合 | 确保画风一致 |
| 画面比例 | 使用相同的比例 | 保持视觉节奏一致 |
| 质量词 | 使用相同的质量词组合 | 保持画面质量一致 |
[!WARNING] 批量生成时最容易犯的错误是"每次都微调画风关键词"。即使只是把"国漫风格"改成"中国漫画风格",也可能导致画风出现微妙差异。建议在项目开始时就确定好画风关键词,全程不改动。
5.3 批量筛选与整理
命名规范:
建议使用以下命名规范管理生成的图片:
{章节号}-{分镜号}-{描述关键词}.{扩展名}
示例:
01-01-教室开场.webp
01-02-女孩特写微笑.webp
01-03-男孩走进教室.webp
分类管理:
- 按章节分文件夹存储
- 每章内按分镜号排序
- 标记已选用的图片和备选图片
- 记录每张图片的生成参数(提示词、模型、参考图等)
六、即梦AI高级技巧
6.1 Seed值锁定与复用
Seed值是AI生成图片时的随机种子。相同的提示词和Seed值会产生相同的图片。
Seed值的应用场景:
- 复现满意的效果:当你生成了一张满意的图片后,记录下Seed值,后续可以用相同的Seed值生成相似的画面
- 微调画面:保持Seed值不变,仅修改提示词中的部分内容,可以生成细节不同但整体风格一致的画面
- 团队协作:将Seed值分享给团队成员,确保大家生成相同风格的画面
[!NOTE] 即梦AI的Seed值功能可能在不同的版本和界面中位置不同。通常可以在生成结果中找到Seed值信息,也可以在高级设置中手动指定Seed值。
6.2 风格迁移
即梦AI支持将一张图片的风格迁移到另一张图片上:
操作方法:
- 上传目标内容图(你想改变风格的图片)
- 上传风格参考图(你想要的风格)
- 在提示词中描述目标内容
- 设置风格参考图的权重
- 生成并筛选
应用场景:
| 场景 | 内容图 | 风格参考图 | 效果 |
|---|---|---|---|
| 统一画风 | 不同风格的图片 | 目标风格的示例图 | 将所有图片统一为同一种画风 |
| 创意变化 | 角色图 | 艺术风格参考图 | 生成艺术风格的角色图 |
| 季节变化 | 场景图 | 目标季节的参考图 | 将场景变换为不同季节 |
6.3 局部重绘
局部重绘(Inpainting)允许你只修改画面的某一部分,而保持其他部分不变。
操作方法:
- 上传原始图片
- 使用画笔工具涂抹需要重绘的区域
- 在提示词中描述你想要的新内容
- 设置重绘幅度
- 生成并筛选
适用场景:
| 场景 | 操作 | 说明 |
|---|---|---|
| 修复手部 | 涂抹手部区域,提示"正确的手" | 修复AI常见的手部畸形 |
| 更换表情 | 涂抹面部区域,提示新的表情 | 保持角色不变,只改变表情 |
| 替换道具 | 涂抹道具区域,提示新的道具 | 保持场景不变,只替换道具 |
| 修复背景 | 涂抹背景问题区域,提示正确的背景 | 修复背景穿帮 |
[!TIP] 局部重绘时,涂抹区域应该略大于需要修改的范围。如果涂抹区域太小,重绘的内容可能与周围不自然地衔接。适当扩大涂抹区域,让AI有更多的过渡空间。
6.4 高级参数调节
即梦AI提供了一些高级参数供精细控制:
| 参数 | 说明 | 建议值 |
|---|---|---|
| CFG Scale | 提示词相关性,值越高越严格遵循提示词 | 7-12 |
| 采样步数 | 生成迭代次数,值越高细节越多但速度越慢 | 20-50 |
| 采样方法 | 不同的采样算法 | 使用默认值即可 |
[!IMPORTANT] 对于初学者,建议先使用默认参数,把精力放在提示词编写上。当你对默认效果不满意时,再尝试调整高级参数。大多数情况下,提示词的质量比参数调节更重要。
七、常见问题排查
以下是即梦AI使用中常见的问题及解决方案:
| 问题现象 | 可能原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 生成的图片与提示词描述不符 | 提示词过于复杂或描述模糊 | 简化提示词,突出核心描述,重要内容放在前面 |
| 每次生成的角色外貌都不同 | 没有使用参考图或参考图权重太低 | 使用图生图功能,上传角色参考图,提高参考图权重 |
| 画面质量不稳定 | 模型选择不当或质量词缺失 | 确保使用合适的模型,添加质量提升关键词 |
| 生成速度很慢 | 服务器高峰期或网络问题 | 避开高峰时段使用,检查网络连接,考虑升级会员 |
| 图片分辨率不够 | 使用了免费版或未开启高清模式 | 升级会员开启高清生成,或使用外部工具进行超分辨率处理 |
| 画面中出现多余元素 | 负面提示词不足 | 添加针对性的负面提示词,如"多余的手"、"多余的物体" |
| 角色手部畸形 | AI模型通病 | 使用局部重绘修复手部,或在构图时避免展示手部 |
| 画风不统一 | 混用了不同模型或画风关键词不一致 | 固定使用同一个模型和同一套画风关键词 |
| 中文提示词效果不好 | 描述过于抽象或使用了AI不理解的词汇 | 使用更具体、更视觉化的描述,避免过于抽象的词汇 |
| 图片无法下载 | 浏览器或网络问题 | 尝试更换浏览器,清除缓存,检查网络连接 |
| 生成结果偏向某种固定风格 | 模型偏好或提示词中风格词过强 | 调整风格关键词的权重,尝试不同的描述方式 |
| 多角色画面中角色混淆 | 角色描述区分度不够 | 为每个角色添加独特的标识性特征(如发色、服饰等) |
[!TIP] 遇到问题时,首先检查提示词是否有明确的描述。大多数"AI不听话"的情况,本质上都是提示词不够精确。在调整参数之前,先尝试优化提示词。
本教程总结:
即梦AI是目前国内AI漫剧画面生成的最佳工具之一。掌握文生图、图生图、参考图和批量生成等核心功能,结合提示词工程技巧,你就可以高效产出高质量的AI漫剧画面。记住:工具只是手段,提示词的质量和审美判断力才是决定画面质量的关键。
下一步学习:
- 画风统一与色调控制:打造视觉一致的AI漫剧画面 —— 学习如何保持多张画面的风格和色调一致
- AI漫剧画面质量精修:从"能用"到"精美"的提升技巧 —— 学习如何对生成的画面进行精修和优化
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