兄弟们，二冰来了！

最近抖音上那个“火柴人讲道理”的动画视频火得一塌糊涂，这玩意儿流量贼大，但是制作起来是真废手。找素材、画分镜、生图、生视频、配音、还得去剪映里对轨道……一套下来，一天能磨出两三个视频就不错了。

整虚的没用，二冰觉得，这种重复性的体力活，必须交给n8n来干！

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兄弟们看看二冰工作流的成果

今天二冰带兄弟们搞个大的：全自动火柴人动画流水线。你提前让gemini啥的生成几百条扎心文案，放在飞书多为表格里，你只管负责挑选文案

（比如“上帝把门关了”），n8n自动帮你拆解分镜、写提示词、调用nano banana画图、调用Wan2.2让图动起来、合成语音，最后直接把所有素材扔进剪映草稿箱，你打开剪映就能直接导出！

废话少说，直接开整！

一、你需要准备什么？

这套工作流有点复杂，涉及到的工具比较多，兄弟们先把家伙事儿准备好：

1、bizyair 跟硅基流动是一家的

这是二冰现在所有的生图生视频工作流用的api，国内的中转api二冰基本上研究一个遍了，最后结论是硅基流动牛逼，兄弟们自己看下价格吧

二冰真不是托，同时也感谢bizyair官方认可，给了二冰一些兑换码，可以兑换20000金币价值20元，够你做400个sora2视频，评论区评论「bizyair牛逼」，二冰选五个给发兑换码，

注：实战派会员免费得兑换码

bizyair.cn/

2、硅基流动 API Key
二冰用的大模型都是硅基流动的，大家可以点一下我的邀请链接，咱们一人获得2000万token，绝对够你用好久好久好久
cloud.siliconflow.cn/i/

3、飞书自建应用（需开启多维表格权限）

4、WebDAV服务（用来存图和视频，二冰用的openlist）

5、Vectcut（剪映自动化API）

6、n8n 社区节点：n8n-nodes-feishu-lite，n8n-nodes-dav

以上准备工作的详细图文教程（如怎么申请Key、怎么建应用），二冰都整理在飞书文档里了，还没搞定的兄弟先去看文档，搞定再回来接着整：
ai.feishu.cn/docx/FjX0d

二、这个工作流是怎么跑的？

这套逻辑其实就是模拟咱们人工剪视频的脑回路：

  1. 1. 监听：筛选几条飞书文案，自己选差不多就行。
  2. 2. 思考：把一句话文案（比如“上帝关门”）扔给DeepSeek，让它像个分镜师一样，拆成具体的画面描述（画什么）和动作描述（怎么动）。
  3. 3. 执行：
  • • 画：调用Bizyair的nano banana pro模型，生成极简火柴人风格图片。
  • • 动：调用Bizyair的Wan2.2模型，让火柴人动起来。
  • • 说：调用硅基流动的TTS，生成配音。
  • 4. 组装：把生成的视频、音频通过WebDAV上传，最后调用接口，在剪映里生成一条在这个时间点只要打开就能剪的草稿。

三、节点详细配置（全流程拆解）

兄弟们注意，这套流程节点很多，一定要一步步来，哪怕错一个参数都可能跑不通。

1. 监听飞书表格 (Webhook)

配置webhook触发器，保证飞书多维表格按钮点击即可触发

一定要复制生产环境的url，请求方式选择get就行。

2. 获取飞书Token (Feishu Node)

这里使用feishu-lite节点，选择auth:getAccessToken。因为后续操作需要这个凭证，所以我们要先把它拿下来。

3. 设置表格链接 (Set)

把你飞书多维表格的链接放在这里，还有你的API Key。这一步是为了方便后面用代码自动提取app_token和table_id，不用每次手动填。这里设置好了，后面改动就非常方便了，优雅永不过时。

4. 解析表格参数 (Code Node)

这个JS代码就是正则提取，把你填的URL里的各种ID（Token、Table ID、View ID）都扒拉出来，传给后面的节点用。

5. 读取任务数据 (Feishu Node)

这里使用feishu-lite节点的Search功能。

View ID：建议填一个视图ID，比如你可以建一个视图叫“待处理”。

不知道怎么填参数的，按照我的多维表格链接的图示填写就行

6. 编写分镜提示词 (AI Agent)

添加AI agent节点

配置凭据

配置凭据后，选一个硅基流动的模型就行了

篇幅原因，提示词也放在文末文档中了

7. 格式化输出 (Structured Output Parser)

这个节点是为了按住AI的头，让它必须吐出标准的JSON格式。我们规定它必须输出scenes数组，包含画面描述（image_prompt）和动作描述（video_prompt）。

8. 配置大模型 (OpenAI Chat Model)

这里选DeepSeek-V3.2，便宜又好用，逻辑能力强，适合拆解分镜。

9. 清洗AI结果 (Code Node)

把AI吐出来的JSON整理一下，处理成标准的数组格式，方便后面进行批处理循环。

10. 循环处理每一镜 (SplitInBatches)

因为一个视频有好几个分镜，我们需要一个一个地处理。这个节点就是让流程进入“循环模式”，一镜一镜地做。

11. 组装生图提示词 (Code Node)

这一步很关键！我们要给AI加点“私货”，强制它生成黑白简笔画风格，防止画风跑偏。这里会把AI写的内容和我们的风格词拼在一起。

12. 调用nanobanana生图 (HTTP Request)

添加HTTP Request节点

导入curl命令即可，代码去文末文档里复制

13. 检查生图状态 (If)

看看BizyAir有没有报错，成功了再往下走，失败了就直接跳过（或者报错），别浪费时间。

14. 下载生成的图片 (HTTP Request)

图片生成好是在云端的，我们得把它下载下来，准备上传到我们要用的WebDAV里。

15. 上传图片到NAS (WebDAV)

这里用了n8n-nodes-dav插件。把刚才下载的图片，按照项目编号/序号.png的格式存到你的NAS或者网盘里，方便后续管理。

16. 调用Wan2.2生视频 (HTTP Request)

重点来了！这里把刚才生成的图片作为首帧，配合动作提示词，发送给BizyAir的Wan2.2接口。这可是现在最火的视频生成模型之一！

17. 下载生成的视频 (HTTP Request)

同理，视频生成好了是个URL，得把它下载成二进制文件。

18. 上传视频到NAS (WebDAV)

把MP4文件也存到WebDAV里，和刚才的图片放在一个文件夹下。

19. 准备更新表格 (Code Node)

所有分镜跑完之后，我们需要把生成好的文案、提示词整理一下，准备写回飞书表格备份。

20. 回写数据到飞书 (Feishu Node)

用feishu-lite节点的Update操作，把需要写入的变量，写回飞书多维表格。

这里的记录ID就是之前获取记录所在行的「行数」，告诉程序，我们要把记录写在多维表格的「哪一行」

21. 生成配音 (HTTP Request)

调用硅基流动的TTS接口，把文案转成语音（MP3）。这里用的IndexTTS模型，声音比较自然。

22. 上传配音到NAS (WebDAV)

把MP3文件也上传上去。现在你的文件夹里应该有：png、mp4、mp3三种文件了。

23. 检查是否缺漏 (If)

最后检查一遍，确保所有素材都齐了。

24. 创建剪映草稿 (HTTP Request)

调用Vectcut接口，先建一个空的草稿箱。

25. 组装剪映脚本 (Code Node)

这是全场最硬核的地方！这段代码会生成剪映能识别的Draft数据结构。二冰在这里做了防重叠处理、A/B轨排列、首句特效字幕、1.5倍速等骚操作，直接复制文档里的代码就行。

26. 写入剪映轨道 (HTTP Request)

把刚才组装好的脚本数据（包含你NAS里的视频、音频链接）推送到剪映草稿里。搞定！

四、运行测试

一切配置妥当后，点一下运行按钮，

等个几分钟（取决于分镜数量），打开流光剪辑，输入刚刚生成的剪影草稿ID，下载

打开剪映，你会发现一个视频草稿，直接就能导出！

五、源码与后续

今天的项目有时间也会放到我们自己开发的n8n托管平台上跑，挨个对接确实很费精力

在线网址：szp.qazz.site/

因为跑的是我们几个人自己的nas，担心被别人乱用，所以设置了积分，每天可以领点积分，反正基本就够你跑几次了，试跑看效果绝对够用了

兄弟们用着好用可以给宣传宣传

本期实战涉及到的http请求接口详细参数、代码节点详细代码、提示词等已更新到飞书文档，兄弟们自行移步查看：
ai.feishu.cn/docx/Crzfd