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試了試WorkRally的skill+畫布生產(chǎn)視頻,我好像看到了未來的工作流

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AI 漫劇這兩年的熱度,但凡在這個行業(yè)里的人都有切身體會。

去年一年,市場規(guī)模沖到一百六十多億,單月上線數(shù)量突破一萬四千部,平均每天有四百多部新劇涌進(jìn)平臺。

數(shù)字很熱鬧,但真正在干活的人都知道,熱鬧背后藏著多少心累 —— 反復(fù)抽卡的返工、連鏡穿幫的修復(fù)、四五個工具之間來回切換的低效,每一件都在消耗創(chuàng)作者本該用在創(chuàng)意上的精力。

騰訊視頻在 2026 年 4 月的中國網(wǎng)絡(luò)視聽大會上發(fā)布了 WorkRally,號稱是首款面向精品漫劇制作的工業(yè)級 AI 平臺。

發(fā)布會上講了很多概念 —— 專家級 Agent、S+ 級影視動漫技能庫、智能流水線、無限畫布。

聽起來挺唬人的,但到底好不好用,得自己上手才知道。

所以我們第一時間申請了內(nèi)測,賬號下來那天晚上就登進(jìn)去了,本來想著先隨便點點看看界面,結(jié)果一上手就沒停下來,直接在里面泡了一整天,用一段之前寫的劇本,從零開始跑通了一條完整的漫劇制作鏈路。

說實話,這段時間我對“AI 漫劇平臺”這件事是有點麻木的,太多了,太像了。

但 WorkRally 這一整天用下來,有幾個時刻我是真的被戳中了,不是因為它多“強大”,而是因為它確實想明白了一些之前沒人想明白的事。

今天簡單分享一下我的使用感受:

兩條路擺在那,我選了自由的那條。

登進(jìn)去之后,主界面上面是一條完整的工作流導(dǎo)航 —— 項目管理、劇本創(chuàng)作、資產(chǎn)庫、場鏡次...環(huán)環(huán)相扣。

瞄一眼就明白,這是給正規(guī)軍準(zhǔn)備的,適合那種幾十上百集的大制作,需要多人協(xié)作、分工明確的團(tuán)隊。

但我今天就想一個人玩,試試能不能靠一己之力跑出一段能看的片子。

點開工具箱里的“無限畫布”,一個干凈的畫板鋪在面前,空曠,什么都沒有。說句實話,那一瞬間我有點手足無措。

過去用慣的那些工具,一打開就是各種預(yù)設(shè)模板和引導(dǎo)線,告訴你第一步點這里、第二步拖那里。

而 WorkRally 的這塊白板,真的就是一張白紙。


作為第一次上手的新人,我很快注意到了右上角的“智能助手”。心想:要不試試?

點開智能助手,里面裝載了一整套 Skill,涵蓋了從劇本修改、資產(chǎn)制作、腳本設(shè)計到導(dǎo)演運鏡的多個功能,一應(yīng)俱全。

我之前就聽說 WorkRally 的 Skill 生態(tài)是核心亮點 —— 官方提供了一批專業(yè)級的技能庫,創(chuàng)作者還可以自己寫、自己上傳、自己分享。

但對于一個剛打開畫布的人來說,直接調(diào)用現(xiàn)成的 Skill 顯然是最友好的入門方式。


我在對話框里敲了一句:“幫我寫一個 3 分鐘的忠犬八公主題短視頻。”

沒抱太大期望,畢竟“3 分鐘”“忠犬八公”這幾個字信息量不算大。但不到三分鐘,一段完整的腳本就出現(xiàn)在畫布上了。

結(jié)構(gòu)清晰,有場景劃分,有情節(jié)點,有情緒起伏的標(biāo)注。雖然不能說完美,但作為一個啟動框架,已經(jīng)完全夠用了。


這一步給我的感覺是:我不需要從零開始構(gòu)思一個完整的故事結(jié)構(gòu),AI 幫我搭好了骨架,我要做的是往里面填肉。

對于很多卡在“不知道從何寫起”的創(chuàng)作者來說,這個啟動門檻的降低是實打?qū)嵉膬r值。

有了腳本,下一步是分鏡。

我在對話框里繼續(xù)輸入:“繼續(xù)生成分鏡和分鏡圖片。”

系統(tǒng)開始調(diào)用相關(guān)的 Skill。

我看到畫布上逐漸出現(xiàn)以 15 秒為一個 beat 劃分的分鏡卡片,每一張卡片對應(yīng)一段情節(jié),旁邊自動生成了一張關(guān)鍵幀圖片。

從腳本到整套分鏡圖片,整個過程大概花了五分鐘。


以前我做這一步,流程是這樣的:打開分鏡軟件,把腳本拆成鏡頭,每個鏡頭標(biāo)注景別和運動方式,然后再打開生圖工具,一個鏡頭一個鏡頭地寫提示詞、抽卡、存圖。

光是這一步,沒個半天下不來。

而在 WorkRally 里,五分鐘,整套東西已經(jīng)攤在畫布上了。


而且最讓我舒服的一點是,所有東西都在同一個畫布上。

腳本、分鏡文字、分鏡圖片,全部平鋪在眼前,不需要切換窗口,不需要在文件夾里翻找。

我可以隨時調(diào)整任何一個鏡頭的順序,拖一下卡片就行;也可以隨時替換某一張分鏡圖,右鍵重新生成即可。

分鏡確認(rèn)之后,我繼續(xù)輸入指令要求生成視頻。

系統(tǒng)開始按照每一個 beat 和對應(yīng)的分鏡圖,在畫布上逐個生成分鏡視頻片段。

生成的視頻直接出現(xiàn)在對應(yīng)的分鏡卡片旁邊,整個畫布上,從腳本到分鏡圖到視頻片段,形成了一條完整、清晰、一目了然的生產(chǎn)鏈路。

這種感覺就像在看一張地圖,你從哪里出發(fā)、經(jīng)過了哪些節(jié)點、最終到達(dá)了哪里,全部攤在眼前。


傳統(tǒng)的 AI 視頻創(chuàng)作是對話式的 —— 你給一段提示詞,AI 返回一個結(jié)果,不滿意就重新輸入,滿意了就保存。

對于一兩個鏡頭的短視頻,這種方式還行。但如果你要做一條三分鐘的片子,涉及幾十個鏡頭、多個場景、連續(xù)的情緒推進(jìn),對話式簡直就是災(zāi)難。

你得記住第一個鏡頭用了什么提示詞、第二個鏡頭角色穿了什么衣服、第三個鏡頭場景是不是和第一個對得上……

靠聊天記錄來管理這些信息,崩潰是遲早的事。

WorkRally 的無限畫布徹底解決了這個問題。

所有信息都在視覺層面展開,你不需要“記住”任何東西,因為一切都在畫布上看得見。

鏡頭之間的關(guān)系、角色的一致性、場景的連貫性,不再是靠腦子記,而是靠眼睛看。

這次實測過程中,我特別注意到了一個細(xì)節(jié):畫布上沒有連接線。

用過其他 AI 畫布工具的人都知道,很多產(chǎn)品喜歡在鏡頭之間、資產(chǎn)之間畫上連接線,告訴你從A到B的邏輯關(guān)系。

一開始覺得這是“邏輯清晰”,用久了才發(fā)現(xiàn)這是“把你框死” —— 你必須按照線指引的方向走,偏離一步都覺得不對勁。

WorkRally 把線全去掉了。

一開始我還有點不習(xí)慣,總覺得少了點什么。但用著用著就明白了:沒有線,意味著我不需要按照任何預(yù)設(shè)的順序走。我可以從智能助手生成腳本開始,也可以直接從一張參考圖出發(fā);我可以先生成分鏡圖再補腳本,也可以跳過腳本直接生成視頻。

畫布不教我做事,它只是把我扔上去的所有東西攤開,讓我自己決定怎么連。

這種“去線性化”的設(shè)計,讓創(chuàng)作真正回歸到了視覺思維的本源。

你不再覺得自己在“操作一個軟件”,而是真的在“搞創(chuàng)作”。

聊到這兒,必須專門說說 Skill 這件事。

這次實測我用的是官方預(yù)置的 Skill —— 寫腳本的、生分鏡的、出視頻的,一套下來行云流水。

但真正讓我興奮的,是 WorkRally 開放的 Skill 制作機制。

這意味著什么?

意味著我把自己常用的那套“膠片調(diào)色”的偏好封裝成一個 Skill,以后每次點一下就能統(tǒng)一整條片子的視覺基調(diào)。

意味著一個擅長懸疑敘事的導(dǎo)演,可以把自己的鏡頭調(diào)度經(jīng)驗打包成 Skill,團(tuán)隊里的所有人都能調(diào)用。

意味著一個懂動作編排的武指,可以把自己設(shè)計的打斗節(jié)奏做成 Skill,其他人做動作戲時直接加載就行。

Skill 不只是一個效率工具,它是一種經(jīng)驗的數(shù)字化封裝。以前這些東西只存在于某個人的腦子里,或者某個團(tuán)隊的內(nèi)部文檔里,無法被復(fù)用,無法被傳承。

現(xiàn)在它們變成了可以被調(diào)用、被分享、被迭代的數(shù)字資產(chǎn)。

技能即資產(chǎn),分享即增值。這才是 AI 時代創(chuàng)作平臺最應(yīng)該走的路。

首先,上手門檻比我想象的低。

作為一個第一次打開無限畫布的人,我確實在空白畫板面前愣了一下,但智能助手和 Skill 很快就把我?guī)肓藸顟B(tài)。

從輸入“忠犬八公”到生成第一條視頻,全程沒有看任何教程,靠的就是畫布上直觀的操作和 Skill 的引導(dǎo)。

其次,流程的流暢度讓我有點意外。

從腳本到分鏡到視頻,每一步的銜接都很自然,沒有出現(xiàn)“這一步做完了下一步不知道點哪里”的困惑。

畫布上所有內(nèi)容都是可視化的,進(jìn)度一目了然。

當(dāng)然,也有一些不夠完美的地方。

生成的視頻質(zhì)量在某些復(fù)雜場景下還需要微調(diào),換不同模型效果會有差異。畫布上的內(nèi)容多了之后,如果不及時整理,會有點亂。

但這些都屬于“可以變好”的問題,而不是“方向錯了”的問題。

一條視頻下來,WorkRally 給我的感覺不是“哇這個 AI 好強大”,而是“嗯,終于有人這樣設(shè)計工具了”。

它沒有試圖用 AI 替代創(chuàng)作,而是把那些重復(fù)的、繁瑣的、不必要消耗創(chuàng)作者精力的事情,一件件收進(jìn)了系統(tǒng)里。

寫腳本有了啟動框架,做分鏡從半天壓縮到五分鐘,資產(chǎn)管理從“在文件夾里翻”變成了“在畫布上攤開看”。

我把一個三分鐘的忠犬八公主題視頻從無到有跑出來,花的時間比傳統(tǒng)流程少了不止一半。

但更重要的是,這一天里我真正在“創(chuàng)作”的時間,比以前多得多。

以前大量時間花在找圖、修穿幫、調(diào)一致性、切工具上,現(xiàn)在這些事被壓縮到了最小,我的精力終于可以放在故事的情緒、鏡頭的節(jié)奏、畫面的氛圍這些真正重要的事情上了。

科技的價值不是替代創(chuàng)作,而是讓創(chuàng)作者回歸創(chuàng)作本身,這句話很多產(chǎn)品都在說,WorkRally 是我用過的最接近這個承諾的一個。

如果你也是漫劇創(chuàng)作者,或者對 AI 視頻創(chuàng)作感興趣,等它全面開放之后,我建議你花一個下午自己跑一遍流程。

不用看教程,不用學(xué)復(fù)雜操作 —— 打開無限畫布,點開智能助手,輸入你腦海里的那個故事,然后跟著畫布上的引導(dǎo)往下走。

你會發(fā)現(xiàn),原來做一部片子,可以這么像“搞創(chuàng)作”本身。

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