服装与换装
AI 短剧服装一致：一套衣服穿到底，换装靠状态图
更新于 2026 年 11 月 1 日
| SceneMixer 一眼看清 | 你能得到什么 |
|---|---|
| 视频价格 | 默认档每秒 ¥0.33 起（8 积分），最高档每秒 ¥2.44；每个价格都在按下按钮前显示 |
| 单段时长 | 每段最长 30 秒；整集由各段合成，合成每秒 1 积分 |
| 一集算下来 | 一集 60 秒按默认档约 540 积分（视频加合成），按最低积分单价约 ¥21.96；3 万字网文做成 10 集 × 90 秒约 8,490 积分、约 ¥345 |
| 台词 | 角色在视频里直接开口说话，一人一声，台词语言 15 种可选 |
| 画幅与清晰度 | 9:16 竖屏或 16:9 横屏；480P 到 1080P，另有 2K 档 |
| 免费起步 | 注册送 50 积分、15 张免费设定图、首集分镜免费，还有一次 5 秒免费视频预览 |
| 输入 | 剧本、小说或一句话想法；支持上传 .txt、.docx、.md 文件 |
先接受一个事实：衣服是图说了算
很多人第一次踩的坑是：在分镜里写「她换上了红色礼服」，出来的人还是穿着设定图里那身。这不是模型没读懂——是带参考图时它以图为准，衣着属于它会照搬的那一类。
能用文字加上去的是叠在画面上的全局效果：天气、时刻、明暗、沾上的泥水。改不动的是长相、衣着、配饰、妆、形制、结构。这条界线就是要不要做状态图的判据。
整套换装 = 一张状态图
做法是以基准设定图为参考重画一张，只说差异（「换成猩红色晚礼服，露背，配长手套」），挂在同一个人物底下。系统读完分镜会判定哪几段用哪一张，也可以自己手选。
写差异句要短。带参考图的图像模型是在做编辑，塞进几千字的设定图模板等于让它「重画这张参考图」——实测三例全部原样画回去；改成四行短指令之后三例全对。
哪些不必做状态图
脏、湿、破、血、灰、披一件外套、卷起袖子、解开领口——这些写进分镜正文就行。做成状态图既费一张图的钱，也让挑图逻辑变复杂。
还有一类要注意：能同框的两副样子不是状态，是两个角色。比如双胞胎、本体与分身，该建两个人物。
服装基调在哪一步生效
项目设定里的「服装基调」（形制、剪裁、面料、工艺）只在剧本解析那一刻注入，被消化进每个角色逐人的服装描述里。解析之后再改，对手上这个项目不起作用。
它的注入面比美术基调更窄，这是刻意的：解析产物里每个角色的服装是逐人写的，再拼一段项目级的文字会把阶层差异抹平成全剧一样贵。
古装与年代题材的服装词条是男女双写的，否则男角容易被套上女装形制。
在 SceneMixer 里做 vs 自己拼工具
多数 AI 短剧流程是五六个工具接力。下面是每一步在这里怎么做、替掉的是什么。
| 步骤 | 在 SceneMixer 里 | 自己拼工具 |
|---|---|---|
| 剧本与分集 | 贴一份剧本或小说，或只写一句话：解析成角色、场景、道具和可编辑的分集大纲 | 让聊天模型写剧本，自己拆集，再把文字一个工具一个工具地搬 |
| 角色和场景 | 每个角色、场景、道具只画一次设定图，出现的每个镜头都挂着它 | 用图像模型一张张画，再手动给每条片段传对的参考图 |
| 镜头 | 每集一份带镜号和秒数的分镜；视频按段生成，9:16 或 16:9，对着同一套设定图 | 用视频模型一条提示词出一条，每次重新描述同一个人 |
| 台词与声音 | 台词在视频里直接说出来，一人一声，15 种语言可选 | 每句台词用配音工具生成，再给每条片段做一遍口型 |
| 修一个镜头 | 改那个镜头的文字、只重生成这一段，整集其余不动 | 重出那条片段，再回剪辑软件重剪 |
| 成片 | 各段合成一个带配乐的整集文件；会员可去掉 AI 角标下载 | 用剪辑软件拼片段、配乐、加字幕再导出 |
| 发布 | 成片由你自己传到抖音、快手、视频号或任何平台，站内不代发 | 一样是自己上传 |
常见问题
我在分镜里写了换衣服，为什么没换？
衣着属于参考图会被照搬的那一类，文字改不动。整套换装要另出一张状态图。
状态图要另外收费吗？
状态图有自己的免费额度池（只在你的第一个项目里，角色 / 场景 / 道具各几个），与设定图那 15 张互不相干；之后的项目、以及用完之后，按图片计费。
弄脏、淋湿也要做状态图吗？
不用。脏、湿、破、血、灰这类是叠在画面上的效果，写进分镜文字就够了。
能不能一个角色配好几套衣服？
可以，每套一张状态图。系统读完分镜会判定哪几段穿哪一套，也可以逐段手选。
改了服装基调，角色的衣服没变？
服装基调只在剧本解析时注入。之后改要重新解析才生效，而重新解析会替换掉还没生成过分镜的集。
这是看剧 App 吗？
不是看剧 App。SceneMixer 是做剧的工具：把你的剧本或小说变成角色一致、带台词的分集成片，成片由你自己发到任何平台。