在影视创作行业，一个长期存在却很少被公开讨论的问题是：什么样的作品才能有机会“被看见”?一篇写了百万字的优秀小说，有没有可能变成短剧?

过去，决定优秀作品能否“出圈”的关键变量是“成本”。在传统影视工业流程下，高昂预算成为作品改编的“关键卡点”：一部好莱坞电影动辄几千万甚至上亿美金，中国电视剧便宜的一集也要几百万元，贵的可能上千万元……这意味着，只有极少数头部作品能进入改编通道!

放眼望去，全世界范围内，只有英语区头部的那几位作者的作品才有机会被搬上银幕。主流的影视作品是中文、英语、日语和西班牙语这些大语种，很多小语种作品难以被看见。

现在，随着AI在短剧/漫剧制作中的应用不断深化，内容生产正从传统的高人力与资金投入转向更高效的生产方式，制作周期也从数月压缩至数天甚至数小时。与此同时，AI也从单一环节的辅助工具逐步渗透到内容生产全链路，推动行业向全流程、规模化生产发展。

一部小说仅需两三个小时就变成120分钟成片，每分钟成本最低可控制在20元以内。这不是某个影视公司的内部实验，而是Stary和亚马逊云科技面向全球推出的AI创作平台Gencomic正在做的事。当AI重塑各行各业，当视频生成的门槛被智能体抹平，越来越多的优秀作品快速走向公众视野，尤其是被压抑已久的小语种市场，将迎来新的“蓝海”。

从网文小说到视频的跨越

Stary是一家做全球化多语种内容产品的公司，是典型的UGC用户生成内容平台。全球有30多万活跃创作者，他们来自150多个国家，用超过20种语言写小说，各语种小说加起来超过100万部，这些作品在这两年又延伸出了有声小说、有声书、视频小说和短剧等。

为什么一定要做视频?答案很简单，视频作品的影响力、传播度和商业变现能力，都远优于文字作品!既然做视频是确定性方向，在当前技术环境下，AI生成视频显然是“降本增效”的最优选。

“一个尴尬的现实摆在面前，会写提示词的人和不太会写提示词的人用同样的模型，生成效果差别非常大。我们希望做一个低门槛的工具，让新手也能非常简单地去使用。” Stary 资深全球内容运营总监郑涵予(Grace Zheng)，在接受媒体采访时，具体拆解了AI视频生成的真正门槛。

AI视频生成的门槛不是模型，而是“影视语言”。做一部视频化作品，需要摄影专业知识、构图能力、剪辑节奏感、美术判断，这些都不是零基础新手能直接上手的。而文字创作者大多没有经历过专业化的影视语言训练，所以即便是视频生成模型很多，比如：Seedance、可灵等，但生成令人满意的作品，依然存在挑战。

为此，Stary和亚马逊云科技联合打造了Gencomic，把很多影视化的专业能力集成在了工具后台，用智能体(Agent)来解决大家的需求——用户只需上传一段喜欢的视频，智能体就会像一个专业的影视助手一样，提取视频的风格、美术、构图、剪辑节奏等所有内容，帮他解决专业问题，作者只要用自然语言去跟它对话，就可以生成一个质量还不错的内容产品。

不是工作流，是注入了“技能灵魂”的智能体

“Gencomic不仅限于一个工作流，而是一个由智能体驱动的自主工作流，将专业主创积累的专业经验浓缩成对应的Skill，注入工作流的灵魂，让它能够在比较少的人工干预情况下，完成较高质量的成片产出。” 亚马逊云科技行业解决方案架构师团队总监白鹤，具体介绍了平台背后的技术逻辑。

区别于市面上同类产品，Gencomic不是再做一个视频生成模型，也不是再搭一条工作流，而是把影视化的专业能力集成到工具后台，用智能体承接专业判断。平台重点打造了剧本创作能力，支持近百万字网文小说的输入——对于这样量级的文本，没有任何一家大语言模型能够完整地进行核心概览、人物结构、场景等的抽象，平台借助亚马逊云科技的底座技术，用智能体的方式，并通过交错的文本窗口，完成对长篇小说主体结构的五个元素蓝图抽象，以此指导剧本创作，并保障全局的风格一致性。

作为云计算和生成式AI行业的引领者，亚马逊云科技立足于完整的五层架构，凭借专业的团队和行业认知，帮助游戏和泛娱乐行业的客户在生成式AI领域快速构建自己的解决方案。从2023年到现在，亚马逊云科技已经能够把基于智能体的系统(Agentic System)真正构建起来，并在泛娱乐和媒体游戏客户中投入应用，业务覆盖广泛，从游戏和内容创建、平台运营与数据运营，到最终业绩增长的整个链条，提供全方位的赋能。

从平台架构层面来看，Gencomic包含三个关键设计：

第一，工作流由智能体驱动，且具备自主性。 不只是把创意生成、剧本创作、分镜、分镜资产库、最终合成串成一条链，而是能自主执行每个环节的评估(Evaluation)，通过自动的自循环(Self-loop)检查每一环节的输出质量，决定下一步的工作节奏。

第二，自动化与人工干预并存。 面向 C 端小语种创作者，平台可以全自动跑完;面向有更高要求的专业主创团队，每个步骤都保留介入空间，支持加入运镜、摄影、构图和对故事主线的思考。

第三，把专业经验沉淀为 Skill。给工作流“注入灵魂”，让专业主创在其擅长门类下积累的经验被浓缩成对应技能，让工作流在较少人工干预下仍能产出较高质量的成片。

众所周知， AI生成视频过程好像“在赛博的环境里忍受工厂式的折磨”，等待时间长，模型要排队，生成随机，生产过程痛苦。Gencomic把专业知识和工程化能力尽量都放到后台，作者把文本扔进去就可以走了，两三个小时后收片子，有意见再跟工具说让它改。

20元一分钟，Gencomic加速AI创作的规模化发展

“对于小语种和本土化内容，生成式AI降低了过去较高的制作门槛，为规模化生产提供了基础。在相同内容规格下，视频制作成本较传统方式下降 90%，成片成本可控制在每分钟20元人民币以内。” 郑涵予详细解释了视频创作的成本问题以及整个链路的体验。

成本差异主要来自模型选择。Gencomic基于Amazon Bedrock构建，平台支持多模型，目前市面上主流的视频生成工具均有接入。成本能够打到最低，是因为调用了相对便宜的模型，以减少费用支出;如果创作者追求最高品质，选择更先进的模型，成本会相应上升，创作者可以按需自由选择。

在模型协同方面，Amazon Bedrock为面向海外作者的工具提供文本理解与推理能力。作者提交内容后，工作流调用模型进行剧本改写和情节分段，提取人物、场景、台词等信息，并进一步生成分镜描述和场景提示词。其中，剧本改写由部署在Amazon Bedrock AgentCore Runtime上的编剧Agent完成，该Agent基于Strands Agents框架构建。为了进一步提升平台易用性，亚马逊云科技协助Stary将提示词生成、风格提取和视频制作等能力整合到后台Agent中。

另外，Gencomic视频生成的并发能力很强，从3个任务提升至180个，达到原来的60倍，并可同时支持360个图像生成任务。这是基于强大的后端任务调度能力：通过经过整合的Amazon DynamoDB计数机制与Amazon SQS消息队列，可以记录正在执行的任务数量，并根据可用容量调度后续任务;借助Amazon Lambda，可分别处理文本、媒体生成和视频合成任务;通过利用Amazon Step Functions，能够持续查询耗时较长的生成任务状态，从而有序满足多位创作者同时使用的需求。

毫无疑问，Gencomic的推出，不只是一个新的视频生成平台诞生。对于整个影视行业来说，它重新定义了内容生产范式，新的生产力和生产关系正在被重构。依托Gencomic平台，创作者可将传统动画制作成本降低至原来的1/10，制作周期从数月大幅缩短至3周以内，一部短片的整体制作预算可低至数千元人民币起步。

在技术推动商业模式变革中，Stary既有订阅付费，也有广告模式。Stary利用Gencomic平台产出的多部AI漫剧在旗下短视频平台Dreameshort及Dailystory播放量突破百万级，实现了从“广告拉新”到“内容留存”的效应。与此同时，创作者端会获得基础扶持，比如： 通过Token 折扣或代币用于测试，会先做一个 10 分钟左右的片子试水，再根据数据反馈决定是否继续连载。这套“先测试、再投入”的逻辑，与 Stary 做小说时给作者提供的实时数据反馈机制一脉相承。

写在最后

从网文到短剧，从大语种到小语种……Stary选择与亚马逊云科技联手，正在试图撬动一个新未来。Gencomic的诞生，不只是内容生产效率的提升，而是谁有资格讲故事、谁的故事能被看见的“新能力结构 ”。当每分钟20元的成本，让视频作品“先拍出来看看”成为可能，当智能体AI扫平了专业知识和技术的门槛，那些从未被市场检验过的优秀作品，终于有了被看见的机会。而小语种市场空白的填补，或许正是这场变革最值得期待的增量。