真正难的不是画出白板插画,而是让每一笔都跟着旁白出现,并且能在成片前看见、定位和修改问题。
导读:把一个知识点交给Agent,它先写稿、做分镜、生成配音,再让一支铅笔按旁白节奏把物体、箭头和文字逐步画出来。handdrawn把这套流程整理成了可复用Skill。它最有价值的地方不是“自动画图”,而是把内容理解、视觉顺序和时间轴放进同一套可审阅流程。

为什么“边讲边画”比普通AI视频更适合知识内容?
知识视频真正要解决的是理解顺序。讲介词时,球先出现在盒子里;讲工业流程时,平台、管线、分离设备和地下剖面按因果关系出现;讲数学题时,辅助线必须跟着推导步骤增加。
如果一开始就把完整画面扔给观众,信息会同时争夺注意力。白板动画则把复杂概念拆成一连串视觉动作,让观众知道此刻应该看哪里。

从一个主题到成片,handdrawn做了什么?
制作时只需要先交代主题、受众、时长和画幅。Agent会生成能讲清楚的短稿,再为每一句旁白安排对应的视觉元素和出现时刻。

完整工作流可以拆成六步:
- 确定目标:受众是谁、要讲清什么、成片多长。
- 编写旁白:一支短片只解决一个核心问题,控制句子长度。
- 拆分场景:把人物、物体、公式、箭头和文字分配到对应段落。
- 生成可视分镜:先看静态构图和台词,不急着渲染整片。
- 对齐时间轴:以配音时间点为基准安排绘制和镜头切换。
- 检查并导出:修正重叠、停顿、错字和画面密度,再合成视频。
第一个测试:20秒讲清in、on、at
英语样片选择了最容易辨认的物体:球在盒子里对应in the box,杯子在桌面对应on the table,人物位于门口这个点位对应at the door。画面简单,正好用来观察绘制动作能否跟上旁白。

第一次生成很快暴露问题:多个物体同时开画,几支笔在同一画面里抢着移动。虽然每个元素都完成了,但观众不知道该跟哪一支笔。

关键改法:同一时刻只保留一个主要绘制动作。文字、排线和上色都要计入耗时,即使某个元素不显示画笔,也不能悄悄与主动作重叠。
课堂纠错也可以做成动画:先用橡皮擦除错误介词,再写入正确答案,或切换红笔标记问题。相比简单淡入文字,这种过程更接近真实板书。

第二个测试:人物新闻为什么更容易“画不完”?
人物新闻样片采用“先准备插画、再提取轮廓”的办法。五官、发型和服饰先在原图里确定,再由脚本生成适合逐笔动画的描线路径,同时保留墨线和原色图层。


画面元素增加后,新问题出现了:旁白已经说完,铅笔还在继续补线,下一句迟迟不开始。短视频里哪怕两三秒无声等待,也会让节奏突然塌下来。
解决办法是让配音成为主时间轴。先生成完整音频,标出关键词和句尾时间,再反推每个物体能分到多少绘制时间。来不及画完时,应减少细节、缩短路径或提前出现,不能让旁白停下来等画笔。
先出审阅稿,避免一个错字让整片重做
生成式视频最让人头疼的地方,是渲染完成后才发现标题太长、标签偏位或某个物体太小。handdrawn要求正式导出前先生成可视分镜,每一幕展示完整静态构图,并列出对应旁白和画面文字。

场景、物体和配音段都有稳定标识。修改时可以明确指出“第三幕标题下移”“第二个箭头延后0.8秒”,而不是让Agent猜整条视频哪里不对。

Skill里到底装了什么?

- SKILL.md:定义制作时必须做出的判断,例如受众、时长、事实核验、默认单笔绘制和导出前审阅。
- scripts:保存素材编排、路径处理、动画渲染和音画合成等重复操作。
- references:保存绘画技法、版式规范和示例,Agent只在相关任务需要时读取。
运行环境需要Python、FFmpeg和兼容Chromium的浏览器。配音可以导入已有录音,也可以调用环境中可用的语音服务;图片生成能力同样取决于Agent可以使用的工具。
数学和物理测试:真正适合它的是“过程”
在高中数学题中,题干会被拆成若干推导段。讲到辅助线时才画线,讲到角度和边长时再补符号,不会一开始就把完整答案铺满画面。

物理与空间几何同样适合这种方式。正视图、俯视图、投影关系和辅助线可以按推导顺序出现,让最终答案看起来像课堂上的板书过程,而不是一张静态答案截图。


教程:第一次使用,建议这样写任务
请使用 handdrawn Skill 制作一条 30 秒横版手绘知识视频。
主题:为什么近大远小
受众:没有美术基础的短视频创作者
目标:用一个人、两棵树和道路辅助线解释透视关系
要求:
1. 先输出旁白和可视分镜,等我确认后再渲染
2. 默认只出现一支画笔,绘制顺序跟随旁白
3. 每幕只保留一个重点,不要同时画多个主体
4. 标出每句旁白的开始时间和结束时间
5. 输出前检查错别字、重叠、静音空档和画面安全区
6. 导出 1920×1080、30fps 的 MP4
第一次不要直接做两分钟长片。先做20至30秒样片,确认字体、画笔速度、旁白语速和画面密度,再扩展到完整内容。
和同类方案相比,handdrawn适合谁?
| 方案 | 核心方式 | 优势 | 更适合 |
|---|---|---|---|
| handdrawn | 旁白驱动逐笔绘制 | 分镜审阅、时间同步、定位修改 | 教学、科普、推导、流程解释 |
| story-to-handdrawn-video | 中文故事转手绘动画 | 故事化表达直接 | 人物故事与叙事短片 |
| handdraw-story-video | 多幅手绘图逐步填色 | 画面风格统一、成片稳定 | 已有故事图的动画化 |
| 通用AI视频模型 | 提示词直接生成镜头 | 写实感和镜头表现更强 | 广告、氛围、人物动作与电影化画面 |
做视频网观点
这套Skill最值得借鉴的,不是某种固定的手绘风格,而是“先把视频变成可检查的数据,再把数据渲染成成片”。旁白、场景、物体、绘制动作和时间点都能被定位,Agent才有机会真正修改,而不是每次重新抽卡。
它也没有消灭人工。事实核验、教学逻辑、视觉重点和最终节奏仍要由人决定。对知识创作者来说,理想用法不是“一键交差”,而是让Agent完成重复制作,人把精力放在讲什么、先讲什么以及哪里必须讲准确。

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