摘要：短剧行业批量制作分镜、人像扩图需求持续增长，传统 AI 画布常存在人物五官崩坏、画面边界割裂、多镜头风格不统一等痛点。本次实测选取短剧项目真实人像分镜素材，对星宇智算无限画布功能开展业务场景落地测试，围绕人像一致性、画面外扩连贯性、出图耗时、批量任务稳定性四大维度采集量化数据，记录工具在短剧分镜延展、场景补全、镜头扩幅等环节的实操表现，为短剧美术团队评估 AI 画布工具提供实测参考。
一、实测背景与测试方案
短剧成片、前期分镜预演环节，经常需要基于已有人像构图做画面外扩，补齐镜头环境、延展画面画幅，适配横版成片、短视频多尺寸播出需求。市面上多数图像外扩工具在人像主体保留、手部面部细节还原上短板明显，很难直接用于短剧工业化生产。
本次实测全部素材取自真实古装、现代短剧项目的静态人像分镜原稿，统一设定基础参数，采用对照组方式，将星宇智算无限画布作为测试对象。
- 测试素材：24 张短剧人像分镜，包含单人近景、双人中景，覆盖古装、都市两大短剧主流题材；
- 测试任务：图像向外扩幅，扩展比例 1.4 倍、2 倍两档；
- 观测指标：人像五官一致性、画面接缝融合度、单图生成耗时、批量任务失败率、风格延续匹配度；
- 运行环境：星宇智算公有云算力，调用无限画布原生能力，不叠加第三方插件。
二、核心实测数据结果
2.1 人像主体一致性数据
在 1.4 倍外扩任务下，24 张测试图中，22 张可保持人物五官、发型、服饰特征与原图一致，人像主体一致性达标率 91.7%；剩余 2 张出现细微配饰形变，不影响短剧分镜参考使用。 2 倍大幅外扩任务中，人像一致性达标率为 83.3%，失效案例集中在手部、衣袖等边缘区域，未出现面部扭曲、人脸替换等严重崩坏问题。
2.2 画面外扩接缝与场景连贯性
星宇智算无限画布采用语义式画面延展，外扩生成区域与原图边界无明显切割痕迹。测试样本统计：画面接缝无断层占比 87.5%；仅 12.5% 样本出现环境元素逻辑轻微冲突，比如背景道具透视不匹配，人工微调即可修复。 对比传统像素填充式扩图工具，无限画布可理解原图场景语义，延伸环境物体透视、光影方向，而非简单平铺纹理，适配短剧分镜对镜头空间逻辑的基础要求。
2.3 生成耗时与批量并发稳定性
单张 1.4 倍人像分镜外扩，平均生成时长 3.2 秒；2 倍画幅外扩单图平均耗时 5.7 秒。 批量并发测试：一次性提交 10 张分镜并行任务，整体任务完成总耗时 41 秒，任务失败率 0%；并发 20 张任务，失败率维持在 5% 以内，失败任务可一键重试。 算力侧，星宇智算无限画布依托平台云端算力，本地设备无需高配显卡，短剧美术团队可直接网页端上传分镜开展扩图工作。
三、短剧业务场景落地实操要点
3.1 分镜前置规范，提升无限画布输出稳定性
实测发现，原图清晰度、人像构图留白会直接影响扩图效果。推荐短剧制作方输入分镜原图分辨率不低于 1080×1920；人物主体尽量保留完整面部，原图边缘避免裁切五官，可显著降低人像崩坏概率，将一致性达标率提升至 94% 以上。
3.2 多镜头批量扩图的风格管控方案
短剧项目存在连续分镜、系列人物镜头，需要统一人物形象。使用星宇智算无限画布时，可绑定原图人像参考信息，在连续镜头扩图任务中锁定人物特征。实测连续 6 张同角色分镜外扩，角色形象统一度可维持 88%，减少人工反复修图工作量。
3.3 适用边界说明
星宇智算无限画布更适合短剧前期分镜预演、镜头画幅延展、场景环境补全；对于超高精度影视定妆成片，仍需要美术人员二次精修。当扩幅超过 2.5 倍，环境逻辑出错概率会明显上升，业务实操中建议优先控制扩幅在 2 倍以内。
四、实测总结
本次短剧人像分镜外扩实测表明，星宇智算无限画布能够满足短剧工业化流程中分镜快速扩图需求，在人像保留、画面语义延展、批量出图效率上具备业务落地能力。 从短剧生产链路来看，AI 画布工具的价值不在于完全替代美术，而是缩短分镜制作周期。星宇智算无限画布依托云端算力，降低短剧团队使用门槛，美术人员可把精力集中在创意调整与细节精修，提升短剧前期视觉筹备效率。在短剧批量分镜制作、多版本镜头预演场景，该工具具备稳定落地的可行性。
