多锚点记忆,跨章不崩
角色性格、场景设定、埋下的伏笔被写进类型化联想图,随剧情多跳召回进下一章生成——第 3 卷的回收,来自第 1 卷真的被记住,而非上下文里碰运气。
把小说、剧本、短片到视频收进一条链,让长篇也能跨章成立、角色长期在线。
角色性格、场景设定、埋下的伏笔被写进类型化联想图,随剧情多跳召回进下一章生成——第 3 卷的回收,来自第 1 卷真的被记住,而非上下文里碰运气。
大纲 → 分卷 → 章节 → beat → 正文 → 剧本 → 分镜 → 视频,八段结构逐层展开、层层可回改;每一层都带着上层的设定与记忆,不是各写各的拼贴。
面向 45 秒短片的时长纪律与三段律叙事:起—转—落一次成稿,镜头与节奏按成片时长反推,直接进入分镜与出片,不做无法落地的长篇。
为角色生成正/侧/背三视图设定图锁定形象,配以声纹 TTS 配音;分镜近景取景 + 音画同生,让人物在成片里形象一致、开口即角色。
八段结构逐层展开,每一层都带着上层的设定与记忆——改一处,下游随之对齐。
织梦不自建一套黑箱,而是作为 L2 业务层数字生命,经 HTTP / MCP 单向依赖底座的记忆、评估与进化引擎——每次生成都写全链路 Trace,可回放、可审计。

跨章一致,来自真被召回的记忆
角色、场景、伏笔沉淀为类型化联想图;每次生成经多跳检索(multi-hop retrieval)+ 语义/图混合排序,把该记住的召回进上下文——锚点层级按每次查询实时计算,边界为每本书。
memory_anchors · graph_propagate · hybrid_rank · 多跳检索

每段成稿都过一致性质检
织梦数字生命出生即绑定专属评估器:L-det 确定性质检(角色/时间线/伏笔冲突,0 token 每次跑)+ L-judge 抽样判官,评估开销 0–10% 而非翻倍;不合格即拦回重写。
L-det 确定性质检 · L-judge 抽样判官 · 校准门 calibration-gate

越用越稳,只进不退
生产中的真实创作信号回流评估与进化棘轮:改善锁定、退步回滚、置信不足保持;生成器升版须对金标准回放回测,创作质量单调不降。
进化棘轮 Ratchet · 金标准回放回测 · 全链路 Trace
立项 · 生成结构 · 逐章成稿 · 转片出镜——全程记忆守一致、评估器把质量。
定题材、主角与世界设定;角色三视图与声纹在此锚定,成为后续全链引用的记忆原型。
一句话立意展开为大纲与分卷,章节与 beat 逐层铺开;结构可回改,改一处、下游随之对齐。
按 beat 生成正文,多锚点记忆守住跨章一致;每段过评估器质检,冲突即拦回,不把错误顺下去。
正文转剧本与分镜,近景取景 + 声纹配音 + 音画同生,短片模式下按时长纪律一路到成片。
织梦是 LoomVerse 数字生命底座在「故事」试验田里长出的产品世界。传统 AI 写作是一次性的对话——写到第三卷,第一卷的设定早已遗忘;织梦不同:它把角色、世界与伏笔沉淀为可召回的长期记忆,把创作拆成可回改的八段链,再由专属评估器守住每一段的一致性。你负责讲什么,织梦负责让它跨章成立、直到成片。
* 以上数据为产品概念示意,非实测指标。
先用模板理解短剧、分镜、人物一致性与长篇连续性,再回到产品工作流执行。
一份可执行的 AI 短剧制作教程:说明故事改编、场次剧本、分镜脚本、角色资产、画面、视频和剪辑验收七个阶段分别需要什么输入与输出。
阅读全文约 8 分钟AI 分镜脚本实操教程:解释镜号、景别、主体、动作、对白、镜头运动、首尾状态和资产引用怎么写,并提供可复制模板与验收清单。
阅读全文约 8 分钟解释 AI 视频人物一致性如何通过角色身份卡、参考资产、服装版本、镜头约束和逐镜验收实现,并提供可复用检查清单。
阅读全文约 9 分钟可复用的 AI 长篇小说提示词框架:把已确认事实、当前章节目标、可用记忆、写作边界和输出格式分开,减少角色失忆与剧情漂移。
阅读全文约 6 分钟从官方入口、账号资料到邀请码核对,逐项完成 RS Boost 注册,避免提交后才发现绑定对象错误。
阅读全文约 7 分钟区分账号 CPS 比例、下级分销比例和上级自己的设置,并用真实订单明细核对收益去向。
阅读全文约 6 分钟发布前检查分销链接、推广码、落地页和最终观看路径,避免内容有流量却没有被正确归因。
阅读全文约 8 分钟按短视频、长视频和图文平台重新组织短剧推广内容,而不是把同一个素材机械搬到所有渠道。
阅读全文约 7 分钟区分官方授权素材、官方嵌入、原创介绍与未经许可搬运,建立短剧推广发布前的权利检查记录。
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