15 个人，14 天，要做出一部 80 分钟的全 AI 生成剧情长片，然后拿去戛纳放映。听着像疯了，但他们真的在做。
制作团队来自H iggsfield AI，核心视频生成模型用的是 Seedance 2.0。他们通过 Soul Cinema 出关键帧，GPT Image 2.0 处理角色设计。
他们并不是从零开始，而是对之前做过的一部 22 分钟的短片“Hell Grind”进行扩展。而这部 22 分钟内的短片就用了 253 个视频片段，背后是 16181 次视频生成和 10701 张图片的筛选，烧掉了 115 万积分，相当于 6.9 万美元。
而现在，他们要用 1000 万积分在 14 天里再制作 60 分钟的影片。好莱坞导演 Chuck Russell 看完第一集后说，同样的内容在传统体系下至少要 500 万美元。
团队分享了自己的工作流。剧本用定制的 Claude 技能写，不是让模型随便输出，而是先把角色性格、基调规则、世界观提供给 AI，让 AI 的产出更贴合创作者自己的想法。然后所有素材放进一个共享画布，包括风格前缀、角色多形态参考图、场景多角度图，确保 6 组导演并行工作时视觉一致。角色设计环节，一个角色可能在 Soul Cinema 里生成近 600 次再用 GPT Image 反复编辑服装细节，因为这些参考图会直接影响后续所有镜头的输出质量。
生产计划是每组每天交付 2 分半钟可用素材，第一周完成全片粗剪，第二周集中打磨关键场景。首席剪辑师每天汇总所有人的交付并反馈问题，落后的进度必须次日补回。
有一个判断我觉得很准确：杰作不是单次提示词的产物，而是你看不到的那两万六千次生成的结晶。这和传统电影制作的逻辑其实没有本质区别，只是迭代介质变了。真正的壁垒不在工具，在于你是否知道自己要什么，以及愿意为此筛选多少次。
