1,274 条 AI 视频的画幅真相：竖屏只占 15%，短剧类反而垫底

Alpha Lay · 2026-09-26

过去几周我们做了一件笨功夫：把公开流传的 1,274 条 H3 生成视频逐条收进索引，标注它们的题材、镜头技法、视觉风格、画幅、时长和生成方式。标注过程里出现了一个我们没预料到的结果——在短视频平台全部竖屏优先的当下，这批公开案例里竖屏只有 15%，而且短剧类是所有题材里竖屏率最低的那一档。

这篇把画幅相关的分布单独拎出来讲，因为它是所有维度里反差最大、也最容易指导实际工作的一个。

数据是怎么来的

1,274 条案例来自公开渠道，每条都保留了原始发布链接。画幅是从视频文件本身读出来的，不是从发布者的描述里猜的。题材与技法标签由自动标注产生候选项，再经人工复核——尚未复核的会保留「待复核」标记，不计入本文的类型统计。

发现一：整体是 5.6 比 1 的横屏优势

竖屏加方形一共 214 条，占 16.8%。这个数字本身不算意外——AI 视频的生成工具和展示场景长期以横屏为中心。真正意外的是下一节。

发现二：竖屏率最高的不是短剧，短剧排倒数第三

先看竖屏案例都集中在哪些题材（一条视频可以有多个题材标签）：

单看这个表，短剧还在前四，好像符合直觉。但换成每个题材自己的竖屏率，结论就翻过来了：

短剧对话有 224 条样本，是全部题材里样本最多的，但竖屏率只有 10.7%，在 18 个有足够样本的题材里排第 16。 换句话说，公开案例里的短剧绝大多数是横屏拍的。

而竖屏率最高的两类——视觉设计和时尚美妆——都是「展示型」内容，不是叙事型。竖屏在这批数据里更像一个商品展示格式，而不是一个叙事格式。

发现三：有人说话的案例，几乎全是横屏

我们对 251 条检测到对白的案例单独看了画幅：

带对白的案例里，横屏比例比整体还高。而且竖屏与横屏的对白案例时长中位数完全一样，都是 15.2 秒——所以「竖屏更短」这个常见假设，在这批数据里不成立。

对白案例的题材集中在短剧对话（109）、人物表演（40）、音乐舞蹈（30）。

发现四：时长集中在 8 到 16 秒

86% 落在 8–16 秒一个桶里，这是一个很窄的区间。短剧对话类的时长中位数是 15.2 秒、均值 16.2 秒，几乎顶在 16 秒上限——说明这个桶的上边界很可能就是模型单次生成的可靠上限，而不是创作者主动选择的时长。（这一个「15 秒」我们在另一篇里单独拆开看了，它比这里看起来的更极端。）

这些数字能拿来干什么

如果你在做竖屏短剧（抖音、TikTok、Reels 那一路）：这批公开案例几乎不能直接参考，因为 89% 的短剧样本是横屏的。你需要的是竖屏构图与竖屏运镜的经验，而公开素材里最接近的是视觉设计和时尚美妆那两类——它们的竖屏率是短剧的三倍。

如果你在评估模型能力：8–16 秒这个窄桶比横竖屏差异更值得注意。它意味着当前这类模型的实际可用单元就是十几秒，长视频必须靠拆段接力，而不是靠单次生成拉长。

如果你在做产品广告：竖屏率 15.6% 与整体持平，说明这一类的画幅选择没有明显倾向，可以按投放渠道自由决定。

方法与局限

• 样本偏差：只有被公开发布的案例进入统计，倾向于效果较好的一档，不代表全体创作者。
• 标注性质：题材与技法标签是自动候选 + 人工复核，仍有 1,212 条处于「可检索待语义复核」状态；未复核的「待复核」标记未计入类型统计。
• 画幅与时长来自视频文件本身，属于客观测量，误差仅限容器元数据的准确性。
• 去重口径：本文比例基于全部 1,274 条索引记录。其中的跨托管重复问题我们在另一篇里单独讨论，去重后画幅比例（横 82.5% / 竖 15.3% / 方 2.3%）与本文结论一致。
• 相关不等于因果：本文只陈述分布，不解释成因。「短剧横屏是因为发布场景是 Twitter」只是一个待验证的猜测。

数据可查

全部 1,274 条案例（含原始链接、画幅、时长、标注）在案例库里可以逐条筛选复核：https://cases.aishifu.shop/。本文所有数字都可以在那里用筛选器复现。