近日，生数科技依托Vidu在 AI 漫剧行业的引领性实践经验，结合 AI 漫剧行业发展现状与行业核心痛点，通过系统梳理行业痛点、拆解核心需求、输出标准化解决方案，联合 AI 新榜正式发布《AI 漫剧视频模型行业白皮书 - v1.0》。报告通过系统披露面向 AI 漫剧工业化生产的六层全栈技术架构和可复用、可落地的全链路解决方案，定义了以 " 参考生视频模式 " 为核心的工业化生产新范式。

行业拐点已至，

AI 漫剧呼唤 " 技术底座 + 行业方案 "

白皮书指出，AI 漫剧行业正处于高速增长阶段。2025 年市场规模预计达 168 亿元，同比增长超 80%，月度内容供给量从 2024 年的约 0.3 万部激增至约 1.8 万部。与此同时，AI 技术在漫剧生产环节的渗透率已提升至 60%-85%，制作成本下降 50%-75%，生产周期缩短至传统模式的 1/3。

然而，高速发展的背后，行业仍面临三大核心瓶颈：模型缺乏垂直场景优化、场景化配套能力不足、缺乏统一生产标准与 SOP 体系。通用视频模型难以满足漫剧对角色一致性、动态效果、镜头语言的精细化需求；多数厂商停留在基础生成能力层面，缺乏覆盖资产管理、批量生成、音画协同的完整工具链；行业尚未形成标准化生产流程与质量评估体系。

"AI 漫剧的工业化，不能仅靠单一模型的迭代，更需要一套从底层能力到上层应用、从技术到组织架构的完整解决方案。" 生数科技副总裁王川表示，" 这正是我们发布白皮书的初衷——为行业提供可复用的‘技术底座 + 行业方案’，加速 AI 漫剧从分散式生产向精品工业化模式转型。"

白皮书发布后不久，2026 年 4 月，中文原生参考生视频模型测评基准（SuperCLUE-R2V）4 月首期榜单正式发布。这是全球首个参考生视频榜单，旨在精准衡量模型在不同输入条件下的真实水平。评测结果中，生数科技的 Vidu Q3 以 70.89 分强势登顶多图参考总榜、以 72.43 分登顶单图参考 - 人物还原度总榜榜首。

图源：SuperCLUE 中文原生参考生视频模型测评基准

这一权威评测结果，充分验证了白皮书中所提出的 " 参考生视频模式 " 技术路线的领先性，也为 Vidu 在 AI 漫剧工业化进程中的技术底座地位提供了有力背书。

同时，在一项专为漫剧生成场景下的专项评测权威榜单 SuperCLUE-ComicShorts 发布的最新 AI 评测榜单中，ViduQ3 以高分位居榜首。

六层全栈技术架构：

打通从技术到应用的最后一公里

白皮书六层全栈技术架构

白皮书首次系统性地提出了基于 Vidu 多模态模型面向 AI 漫剧的全栈技术架构体系。该架构自下而上分为六大层级，实现技术能力与行业需求的深度适配：

- 模型能力层：作为核心技术底座，涵盖文生视频、图生视频、参考生视频、音频生成等核心原子能力，为全链路内容生产提供基础 AI 生成支撑。

- 增强组件层：针对行业核心痛点，打造场景化 Agent、提示词增强、主体库增强、角色一致性增强四大核心组件，实现基础模型能力的场景化优化与效能放大。

- 场景方案层：基于底层能力与增强组件，针对 2D/3D 漫剧、AI 影视剧、仿真人漫剧、轻量化解说漫剧四大主流内容形态，提供开箱即用的标准化解决方案。

- 服务层：针对差异化客户需求，提供模型原子 API、场景化 API & Agent、SaaS 企业版三大类服务形态，实现技术能力的分层灵活输出。

- 平台层：以内容创作平台为核心载体，将底层技术能力进行产品化封装，转化为可视化、低门槛的创作工具。

- 用户层：覆盖个人创作者、中小型漫剧团队、大型内容制作机构等全行业创作者生态。

这一架构的核心价值在于，它不仅提供了底层模型能力，更通过增强组件和场景方案，将通用模型能力转化为专属于漫剧场景的 " 生产力工具 "，大幅降低行业应用门槛，真正打通了技术到创作的最后一公里。

定义 " 参考生模式 "：

工业化生产的新范式

传统图生视频与参考生生成流程对比参考

针对行业最核心的 " 角色一致性 " 痛点，白皮书提出 " 参考生视频模式 " 解决方案，并将其定位为 AI 漫剧工业化生产的核心模式。

与传统 " 图生视频 " 需要经历 " 生成角色图→生成环境图→海量分镜融图→图生视频 " 的六步线性流程不同，" 参考生视频模式 " 构建了 " 生成角色资产→生成场景图片→参考生 + 主体库→选片配音剪辑 " 的四步闭环。其核心优势在于：

- 大动态动作与连续运镜：适用于打斗、追逐、情绪爆发等强节奏段落，对动态表现要求高的核心生产场景；

- 系列化角色一致性保障：通过主体库沉淀角色资产，确保同一角色在多镜头、多集内容中形象稳定，彻底解决 " 变脸 " 痛点；

- 角色与场景灵活组合：实现同一角色在不同场景下的快速切换与批量生成，大幅提升生产效率。

白皮书指出，" 参考生模式与图生模式并非相互替代，而是通过场景化分工形成能力互补。比如图生模式更适合远景、中景、空镜等对动态连贯性要求较低的场景；而参考生模式则覆盖了核心叙事、大动态动作等高质量要求场景。两者组合使用，可实现效率与品质的双重优化。"

资产与组织转型双轮驱动：

人才与效率的稳健提升

为适配工业化生产需求，白皮书还首次提出了以 " 参考生模式 " 为核心的工业化生产和组织转型的标准化方案。它强调通过 " 主体库 " 与 " 剧情体系 " 双轮驱动，实现 " 一次创作、多次复用 " 的价值最大化。

- 主体库：作为生产的核心资产底座，沉淀角色、场景、特效等标准化资产，是实现灵活组合与批量化生成的基础，直接决定团队规模化生产的能力上限。

- 资产闭环：生产过程中验证有效的优质资产，按照标准化规范沉淀至主体库，形成团队专属的资产壁垒，在后续项目中直接调取复用，大幅降低重复创作成本。

在组织转型中，以一个典型的 13 人传统图生团队为例，转型为面向参考生生产架构的 15 人多线并行团队：

AI 漫剧组织转型对比图

- 转型前痛点：10 人抽图执行岗占比超 75%，人力结构严重失衡，创意价值被执行事务稀释；

- 转型后架构：拆分为 3 个标准化制作组（9 人）+1 个专项支撑图生组（6 人），形成 " 多线并行、高效协同 " 的工业化生产单元；

- 核心价值：创意价值最大化、产能与效率跃升、资产沉淀能力强化、组织弹性与抗风险能力提升。

这一双轮驱动方案，将 AI 漫剧生产从 " 单次项目制 " 升级为 "IP 资产驱动的工业化模式 "，为行业提供了从 " 人海战术 " 到 " 技术驱动 " 的落地路径，验证了 AI 技术对生产关系重塑的可行性，这有力构建 AI 漫剧行业可持续的内容生产能力与长期核心竞争力。

行共建标准指明方向

赋能全产业链

白皮书最后指出，AI 漫剧行业的未来，不仅依赖于技术迭代，更需要全行业共同构建标准化体系。为此，生数科技 Vidu 将持续投入三大标准化建设方向：

1. 漫剧专属训练数据与标注体系建设：构建覆盖分镜、角色、动作、镜头语言的专属数据集与标注规范；

2. 漫剧垂直场景专属评测体系搭建：建立可量化、可反哺模型训练的数十个核心评价维度，精准定位能力短板；

3. 行业统一生产 SOP 与标准体系构建：联合产业链上下游，制定标准化生产流程、内容品质评价标准与资产规范。

作为 AI 漫剧视频模型领域的专项白皮书，本次生数科技发布的《AI 漫剧视频模型行业白皮书 V1.0》，不仅梳理了行业发展规律、拆解了核心痛点，更输出了可落地的生产模式、组织转型方案与技术体系，为全行业参与者提供了清晰的实践参考，将有效推动 AI 漫剧行业摆脱分散式生产困境，加速工业化、精品化进程。

下一步，生数科技将以白皮书为指引，持续迭代 AI 漫剧视频模型与全栈技术解决方案，联合产业链上下游伙伴，共同推动 AI 漫剧行业健康、可持续发展，助力文化数字化战略落地见效。

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