本地跑Ollama写个短剧分镜生成小脚本

昨晚临睡前敲了行ollama run qwen2:7b，突然想着能不能不用充那些AI短剧工具的会员，自己本地搭个生成分镜的小脚本，折腾了半小时居然跑通了，记下来省得之后换设备忘步骤。

先把前置环境装好

没什么复杂依赖，全程装两个东西就行：

1. 先去Ollama官网下对应系统的安装包，Windows/Mac/Linux都有官方版本，装完开终端输下面的命令拉模型，我这边常用的是7B参数的通义千问2，显存够的话换14B的效果更好，没独立显卡用CPU跑也能行，就是速度慢些，看设备配置：

   ollama pull qwen2:7b

2. 装Python的官方Ollama SDK，别下那些杂七杂八的第三方封装包，容易出兼容问题：

   pip install ollama

核心代码其实没几行

我之前试过对接几家在线大模型API，要么网络不稳定，要么担心写的题材泄露，本地跑就完全没这顾虑，逻辑简单到甚至不用写注释：

import ollama

def generate_short_drama(user_prompt):
    response = ollama.chat(
        model='qwen2:7b',
        messages=[
            {"role": "system", "content": "你是竖屏短剧分镜师，输出固定为：分镜序号、画面内容、台词、BGM提示，不要多余创作说明，节奏贴合短剧爽点逻辑，单集分镜不超过10个"},
            {"role": "user", "content": user_prompt}
        ],
        stream=False
    )
    return response['message']['content']

if __name__ == "__main__":
    drama_theme = input("输入短剧核心题材（比如：赘婿参加家宴被嘲讽当场亮身份）：")
    result = generate_short_drama(drama_theme)
    print(result)
    with open("短剧分镜结果.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(result)

小提示：要是想看逐字生成的效果，把stream参数改成True，循环读取返回的流内容就行，我这边嫌终端跳字看着乱，就关了流式输出，等个大概几十秒直接出完整结果，等的时候别着急关终端就行。

对了，模型的生成参数我还没细测，比如temperature调到多少出的内容最有网感，现在用的默认参数，生成的赘婿、重生类爽文脚本还挺像那么回事，之后有空再慢慢调提示词和参数。现在用下来唯一的小问题是偶尔会蹦出几个不符合主流价值观的内容，自己手动筛下就行，反正工具只是打个底稿，最后还是要自己改的。

全程不用注册不用充会员，敲几行命令就能跑，比点那些弹窗满天飞的在线工具舒服多了，感兴趣的可以试试。