要训练 GPT（Generative Pre-trained Transformer）来生成分镜，可以按照以下步骤进行操作：

1. 准备数据集：首先需要准备一个包含分镜的数据集作为模型训练的输入和目标。数据集可以是手动创建的，也可以从其他来源获取，例如电影、电视或动画的剧本和分镜脚本。

2. 预处理数据：对收集到的数据进行预处理，例如清理、统一格式和标记化等。

3. 安装 GPT-2：GPT-2 是一种自然语言处理模型，可用于生成文本，包括分镜。在开始前需要安装和配置相应的软件环境。

4. 训练模型：将预处理过的数据输入 GPT-2 模型中，使用模型自我学习的方法进行训练。训练时需要设置适当的超参数来实现预期效果。

5. 评估并调整模型：对训练好的模型进行评估，检查生成的分镜是否与实际分镜相应。调整模型并反复训练，直到您获得所需的分镜生成结果。

需要注意的是，这并不是一个简单的过程，需要对机器学习和自然语言处理技术有一定的了解。另外，由于版权的限制，除非获得授权或拥有合法的数据来源和网络，否则不能随意使用受版权保护的文本数据来进行训练。