能生成漫画分镜脚本的AI工具
目前，有多类AI工具能辅助漫画分镜脚本的生成。这些工具主要分为图像生成模型和大型语言模型两类，它们在创作流程中扮演不同角色。
图像生成模型，如Midjourney、Stable Diffusion和DALL-E，能够根据文字描述直接生成视觉画面。其核心优势在于快速将抽象概念转化为具体图像参考，为脚本中的场景、角色和构图提供直观灵感。创作者可以输入如“超级英雄在城市屋顶上对峙，仰视角度，动态线条”等提示词，模型便能输出相应的风格化图像，作为分镜画面的初步蓝图。
大型语言模型，例如ChatGPT、Claude和文心一言，则擅长处理文本结构和叙事逻辑。它们能依据故事大纲，自动生成包含分镜序号、画面描述、角色对话、场景细节的格式化脚本。这类工具极大地提升了剧本构思和文字组织的效率，能将一个简单的想法迅速扩展为结构清晰的场景序列。
在实际应用中，两类工具常结合使用。先用语言模型构建出详尽的文本脚本，再利用图像模型为关键分镜生成视觉预览。这种工作流有效加速了从剧本到画面的转化过程，降低了前期构思的门槛。
然而，这些工具也存在局限。AI生成的脚本和画面往往缺乏人类的情感和叙事连贯性，可能出现逻辑断层或不合理的构图，需要创作者进行大量的人工筛选、修改和整合。它们目前更多是作为激发灵感和提高效率的辅助手段，而非替代创作者的决策与核心艺术创作。
