苏州大三男生宿舍 “手搓” AI 漫剧，不到一年营收超300万元：“未来想打磨出留在银幕上的好故事”

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“别人大三还在为早八奔波，他已经在宿舍靠着一台电脑，凭制作AI漫剧营收超300万！

”近日，苏州大学未来校区机械电子工程专业大三学生肖天乐的创业故事在网上走红，引发众多网友感慨。

不到一年时间，他带领团队创作了数百部漫剧，其中一部爆款更是收获15亿次播放，单剧创收200多万元。

在接受扬子晚报/紫牛新闻记者采访时肖天乐表示：“我已经在吴江注册了一家OPC公司，决定毕业后就在这里定居，未来想打磨出能留在银幕上的好故事。

” 肖天乐在宿舍制作AI漫剧 “我本身就喜欢画面叙事”，工科生试着踩进 AI 漫剧赛道 记者见到肖天乐时，他正忙着与资方进行商务洽谈，他条理清晰地回应着合作细节，语速不快，逻辑却严密。

结束后，他有些不好意思地笑了笑，对记者说：“最近项目排得满，一边上课，一边对接项目，有时候晚上还要连着开线上会。

” 眼前这个年轻人，脸上还带着未褪尽的学生气，说起话来温和内敛，可一聊起项目、内容、流量、变现，他言语间已然有了成熟项目负责人的模样。

很难想象，这些在各大平台跑出千万级乃至亿级播放量的 AI 漫剧，最早的起点，只是宿舍里那一方小小的电脑屏幕。

肖天乐发表演讲 肖天乐向记者回忆，自己和影像创作的缘分，埋得很早。

高中时，他就迷上了微电影创作，课余时间总拿着相机到处拍，镜头怎么摆、故事怎么讲、情绪怎么铺垫，都是他反复琢磨的事。

进入大学之后，虽然读的是机械电子工程专业，但他没有放下藏在心底的影像爱好。

“我本身就喜欢画面叙事，工科教会我的逻辑思维，在做项目的时候，帮了我很大的忙。

” 肖天乐告诉记者，大学之后他主动自学视频剪辑，一有空就泡在剪辑软件里，练习调色、转场、配乐，一点点攒下剪辑的基本功。

图为苏州大学校园 去年11月，AI 生图、AI 配音、AI 视频工具快速兴起，AI 漫剧赛道悄悄升温，敏锐的肖天乐嗅到了机会：能不能用 AI 把自己一直想做的短剧内容做起来？

“当时就觉得这是一个好机会，就想试一试。

”正是这个决定，从此改写了他大学生活的节奏。

身边不少同学课余泡图书馆、准备竞赛，而他的课余时间，开始分给脚本、提示词、分镜和成片调试。

“起步阶段所有事都得一个人做”，在熬夜试错里慢慢找到方向 但真正上手后肖天乐才发现，AI能生成画面，却拼不出一条能“跑起来”的视频。

独自摸索、屡屡碰壁时，一次学徒经历让他遇到一家愿意带新人做视频的公司，带着他参与真实短剧项目。

在这里，他跳出单纯做画面的局限，系统学习影视制作、项目运营、平台规则和商业变现，也终于明白，一条成片从生成到上线，背后藏着怎样的门道。

肖天乐在制作AI漫剧 “以前只会闷头做画面，只盯着好不好看，后来慢慢知道，怎么选题、怎么抓开头前三秒的钩子、怎么把控节奏、怎么把它变成一门可持续的生意。

”肖天乐说，短剧的逻辑和传统微电影不一样，它对节奏、悬念、情绪起伏的要求更高。

跟着前辈学习的日子里，他从只能负责单帧画面、调整提示词的学徒，慢慢成长为能够统筹整部短剧、把控全流程的人，完成了从 “散兵游勇” 到 “正规军” 的蜕变，也为日后搭建自己的团队、标准化生产打下了扎实底子。

能力攒够了，机会也随之而来——有人把一整个项目交到他手上，要求一周做完一部120分钟的剧。

回忆起起步阶段，肖天乐语气沉静：“那时候，只有我一个人，所有事情都得自己来做。

”为了守住这个来之不易的合作机会，他一个人扛下了整条链路：从脚本梳理、提示词撰写、画面生成，到配音校对、剪辑调整、镜头衔接，所有环节都自己完成。

那段时间，肖天乐几乎天天熬夜到凌晨，“放假在家时，父母看我夜里还在电脑前，经常问我‘怎么这个点还不睡觉’？

”面对家人的关切，他总是笑着应两句，转头又扎进剧本和画面里。

肖天乐坦言，那段“单打独斗”的日子很苦，经常熬到头昏脑涨，却也是他成长迅速的阶段。

“所有环节都要自己上手踩坑，逼着我快速把整条生产链路摸了一遍，知道哪里容易翻车、哪里是出效果的关键点，积累了宝贵的实战经验。

” “AI 替代不了讲故事的人”，未来想打磨出能留在银幕上的好故事 如今，肖天乐已经组建起一支十多人的小团队——有的是想来学习 AI 视频技术的年轻人，有的是自带剪辑、写脚本技能的合作者。

团队虽然没有固定的实体工作室，大家都在线上办公，但运转起来却格外高效。

每天都有清晰的任务分工和 KPI 考核，谁负责脚本打磨、谁负责画面提示词调试、谁负责配音和后期剪辑，谁负责对接平台，做到什么标准、什么时候交付，都一目了然。

肖天乐分享如何进行AI视频创作 在很多人眼里，AI 短剧不过是敲几句提示词、一键生成的流水线内容，门槛低、复制快，拼的就是谁量产更快。

但在肖天乐看来，这个行业远没那么简单。

“AI 给的剧本，很多时候节奏太平、冲突不够，我们要先梳理，再拆成分镜；

AI 生成的画面经常出现肢体错误、表情违和，每一帧的生成、每一个镜头的过渡，大家都要在线上反复

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