AI工具對(duì)好萊塢的“顛覆”

從動(dòng)畫電影開始

文 | 二姐夫

編輯 | 羊羊、JOY

OpenAI殺到好萊塢門口了。

近日有媒體披露，OpenAI正式確認(rèn)參與制作首部AI動(dòng)畫長(zhǎng)片《Critterz》。

△ 外國(guó)媒體很關(guān)注OpenAI的首部電影《Critterz》

對(duì)數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作者、影視從業(yè)者和產(chǎn)業(yè)投資人來(lái)說(shuō)，這絕不是簡(jiǎn)單的技術(shù)嘗試，它很有可能導(dǎo)致內(nèi)容生產(chǎn)規(guī)則的徹底改變。

兩年前，《Critterz》短片就用AI做美術(shù)設(shè)計(jì)，開始了AI與動(dòng)畫的初步結(jié)合。現(xiàn)在升級(jí)成長(zhǎng)片，OpenAI直接拿出了“硬實(shí)力”：不僅提供全套AI工具支持，還計(jì)劃用3000萬(wàn)美元預(yù)算、9個(gè)月時(shí)間完成制作。

而它對(duì)標(biāo)的好萊塢傳統(tǒng)動(dòng)畫長(zhǎng)片，通常需要花費(fèi)1億美元、3年時(shí)間。

這樣的效率提升簡(jiǎn)直是“碾壓級(jí)”的。

更重要的是，AI不再是只幫點(diǎn)小忙的輔助工具，而是從頭到尾參與“創(chuàng)意構(gòu)思 - 鏡頭預(yù)演 - 角色表演 - 后期制作 - 多語(yǔ)言適配”全流程。

對(duì)創(chuàng)作者來(lái)說(shuō)，這意味著實(shí)現(xiàn)創(chuàng)意的門檻大大降低。對(duì)投資人而言，這種“又快又省錢”的模式，可能會(huì)讓內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的估值邏輯徹底變樣。

《Critterz》只是一個(gè)開始，這場(chǎng)由OpenAI帶頭的“變革”，會(huì)怎樣沖擊好萊塢的傳統(tǒng)格局？

答案就藏在《Critterz》每一個(gè)用AI制作的細(xì)節(jié)里。

#01

從短片到長(zhǎng)片，

OpenAI選《Critterz》不是偶然

《Critterz》是什么影片，為什么OpenAI會(huì)首先選擇和這部動(dòng)畫片合作？

事情還要從兩年前說(shuō)起。

△ 《Critterz》短片海報(bào)

《Critterz》講述了一群森林生物在村莊受到一個(gè)陌生人打擾后踏上冒險(xiǎn)之旅的故事，該片是OpenAI創(chuàng)意專家Chad Nelson的創(chuàng)意。

2023年，導(dǎo)演兼編劇Chad Nelson與Native Foreign團(tuán)隊(duì)完成了《Critterz》短片，并嘗試首次使用OpenAI的DALL-E完成美術(shù)與場(chǎng)景風(fēng)格設(shè)定。

△ 導(dǎo)演兼編劇Chad Nelson（左）與Native Foreign CEO Nik Kleverov（右）一起工作

彼時(shí)離OpenAI發(fā)布震驚全球的ChatGPT剛剛過(guò)去不到半年，世界還沒(méi)有意識(shí)到AI對(duì)整個(gè)產(chǎn)業(yè)會(huì)造成多大的顛覆和影響。

在與OpenAI的DALL-E合作時(shí)，AI并沒(méi)有替代動(dòng)畫師，而是以傳統(tǒng)動(dòng)畫與后期工具整合的方式進(jìn)行創(chuàng)作。

Chad Nelson與Native Foreign團(tuán)隊(duì)用After Effects的視差動(dòng)畫技術(shù)將2D場(chǎng)景拉出空間感，并通過(guò)面部表情捕捉 + Unreal Engine解決角色口型與表演的問(wèn)題。

△ OpenAI的大模型為《Critterz》短片制作提供了很多幫助

一旦利用Unreal Engine設(shè)置并綁定了角色，創(chuàng)作團(tuán)隊(duì)就可以錄制任意數(shù)量的臺(tái)詞，而不會(huì)對(duì)預(yù)算或進(jìn)度產(chǎn)生太大影響。

AI工具的使用，讓頭腦中的概念轉(zhuǎn)化為視覺(jué)內(nèi)容的產(chǎn)出速度達(dá)到前所未有的高效，不論是規(guī)模與頻率都得到了大大提升。

最終創(chuàng)作團(tuán)隊(duì)可以從雞零狗碎的后期工作中被解放出來(lái)，從而把精力更多轉(zhuǎn)向表演與敘事內(nèi)容的構(gòu)建和打磨。

到了2025年，《Critterz》短片被正式孵化為長(zhǎng)片項(xiàng)目。

英國(guó)Vertigo Films與洛杉磯的Native Foreign聯(lián)合出品，《帕丁頓熊在秘魯》（Paddington In Peru）的編劇James Lamont 與Jon Foster加盟撰寫劇本，重新描繪這群林地小生物的世界。

△ 編劇Jon Foster（左）、James Lamont（右）

OpenAI的創(chuàng)意專家（Creative Specialist）Chad Nelson繼續(xù)作為顧問(wèn)制片人參與制作，以保持項(xiàng)目的AI創(chuàng)作肌理與角色基調(diào)。

△ OpenAI創(chuàng)意專家Chad Nelson

此時(shí)，AI在創(chuàng)作中扮演更加重要的角色。

根據(jù)華爾街日?qǐng)?bào)的報(bào)道，這次長(zhǎng)片制作中，OpenAI除提供視覺(jué)/視頻生成與語(yǔ)言模型外，還將為制作流程提供算力支持。

△ Chad Nelson在制作《Critterz》

制作團(tuán)隊(duì)計(jì)劃九個(gè)月完成這部長(zhǎng)片，并把成本制作壓縮到三千萬(wàn)美元的水平。一般來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)動(dòng)畫長(zhǎng)片制作周期一般要到三年，制作預(yù)算要接近上億美元。

《Critterz》團(tuán)隊(duì)計(jì)劃以30%的時(shí)間和預(yù)算成本完成，看來(lái)對(duì)制作效率的提升充滿了信心。

媒體還披露，團(tuán)隊(duì)將使用GPT-5這樣的最新一代大語(yǔ)言模型作為開發(fā)與創(chuàng)作“中臺(tái)”，并輔以O(shè)penAI的圖像/視頻模型（DALL·E、Sora）完成美術(shù)素材、鏡頭預(yù)演與鏡頭級(jí)內(nèi)容生成。

△ 制作團(tuán)隊(duì)計(jì)劃聘請(qǐng)藝術(shù)家繪制草圖，這些草圖將被輸入到OpenAI的工具中

#02

動(dòng)畫師要慌了，

AI 把預(yù)算、周期砍掉 70%

從這次OpenAI深度參與《Critterz》制作來(lái)看，在不久的將來(lái)，以AI大模型支撐的內(nèi)容生成工具將極大地改變動(dòng)畫產(chǎn)業(yè)，并將完成從“創(chuàng)意”到“發(fā)行”的全鏈路再造。

首先當(dāng)然是創(chuàng)意的生成。

對(duì)話式大模型成為與人類編劇搭檔的“寫作搭子”，通過(guò)人類編劇提供的背景、故事和人物設(shè)定，嘗試推演劇情分支，快速勾勒出故事大綱/分支路徑/角色小傳等等。

以前必須要人類編劇一個(gè)字一個(gè)字寫出來(lái)的內(nèi)容，完全可以由大模型在與人類編劇交互的過(guò)程中快速生成，并由人類編劇串聯(lián)組織在一起。

盡管未來(lái)每一個(gè)字可能都是由AI生成的，但人類編劇仍然負(fù)責(zé)最終文本定稿與內(nèi)容風(fēng)格的統(tǒng)一。

△ 《Critterz》創(chuàng)造了很多可愛(ài)的角色

然后就是美術(shù)設(shè)定和分鏡預(yù)演。

以前在風(fēng)格板/角色設(shè)定時(shí)，需要美術(shù)團(tuán)隊(duì)繪制風(fēng)格參考圖（style board）、角色設(shè)定圖（character design），再交由導(dǎo)演審定。這個(gè)過(guò)程往往要經(jīng)歷多次反復(fù)溝通。

而DALL·E這樣的生成式圖像AI能根據(jù)文字提示（prompt）快速生成視覺(jué)化的草圖或概念圖，不需要從零開始由畫師慢慢繪制。

而批量生成內(nèi)容的能力讓大模型在數(shù)小時(shí)內(nèi)生成幾十上百?gòu)垍⒖紙D，導(dǎo)演和美術(shù)團(tuán)隊(duì)從中挑選、微調(diào)風(fēng)格即可，大幅縮短了“收斂到統(tǒng)一風(fēng)格”的時(shí)間。

△ 腳本-分鏡頭腳本-預(yù)演片段-制作

在影視制作里，導(dǎo)演會(huì)在拍攝前做“分鏡頭腳本”（storyboard），就像漫畫一樣，把每個(gè)鏡頭的大致畫面畫出來(lái)。傳統(tǒng)上，要靠分鏡師畫很多草圖，再拍成動(dòng)畫樣的“預(yù)演片段”（previz），讓導(dǎo)演和制片人確認(rèn)鏡頭調(diào)度、節(jié)奏感和預(yù)算需求。

過(guò)去導(dǎo)演寫的分鏡文字（文字描述鏡頭）只能靠人工畫草圖，現(xiàn)在可以直接生成一段近似的動(dòng)態(tài)視頻，讓人直觀感受到鏡頭的運(yùn)動(dòng)、畫面氛圍和節(jié)奏。

而Sora這樣的AI模型，可以直接根據(jù)文字提示生成短視頻。比如你輸入“鏡頭從空中俯拍一座城市，慢慢拉近到街道上的人物”，模型就能給你生成一個(gè)大致效果。

導(dǎo)演和制片人可以在大致效果基礎(chǔ)上確認(rèn)每個(gè)鏡頭是否需要調(diào)整，是否連貫，不用等到后期才發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。

在效果確定后，導(dǎo)演和制片人還可以根據(jù)不同的鏡頭復(fù)雜度不同(特效、群演、場(chǎng)景搭建），在視頻預(yù)演后能提前知道大概要花多少錢實(shí)現(xiàn)，不論是從工作效率還是從直觀體驗(yàn)?zāi)酥令A(yù)算控制方面，AI起到的效果都是顛覆性的。

在角色表演與內(nèi)容生成方面，關(guān)鍵表演可以通過(guò)穿戴傳感器或攝像機(jī)捕捉演員的身體動(dòng)作，或者用面部識(shí)別設(shè)備捕捉演員的嘴部動(dòng)作、表情變化。這些數(shù)據(jù)再輸入到3D引擎（比如Unreal Engine），驅(qū)動(dòng)虛擬角色。

演員的表演不直接出現(xiàn)在熒幕上，而是轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)（關(guān)節(jié)角度、面部肌肉變化等），再綁定到虛擬角色的骨骼和面部系統(tǒng)上。虛擬角色就能“復(fù)制”演員的表演。

這樣制作的好處是，演員的情緒、細(xì)微表情和動(dòng)作仍然是真人完成的，保證角色不顯得僵硬。傳統(tǒng)動(dòng)畫要人工逐幀調(diào)整(keyframe animation)，非常耗時(shí)。動(dòng)作捕捉數(shù)據(jù)直接驅(qū)動(dòng)角色，AI算法可以自動(dòng)補(bǔ)全和修正動(dòng)作捕捉數(shù)據(jù)，填補(bǔ)其中的空白，大大減少了動(dòng)畫師的體力活。

△ 關(guān)鍵幀動(dòng)畫：動(dòng)畫師(例如，主動(dòng)畫師)創(chuàng)建關(guān)鍵幀；助手(人或計(jì)算機(jī))創(chuàng)建中間幀(“補(bǔ)幀”)

在核心內(nèi)容完成后，AI還能幫助最終版本的后期與合成。

比如“群演復(fù)制”，AI可以復(fù)制并生成大規(guī)模群眾場(chǎng)景。比如本來(lái)只有幾十個(gè)群演，AI就能復(fù)制、變化姿態(tài)、換裝，讓畫面看起來(lái)像有上千人。

△ 近期威爾·史密斯分享的演唱會(huì)現(xiàn)場(chǎng)視頻，被質(zhì)疑用AI生成了部分觀眾

比如“背景替換”，過(guò)去要替換背景，需要綠幕拍攝+手工摳像；現(xiàn)在AI可以直接把背景替換成所需的場(chǎng)景。

比如“清稿“，自動(dòng)識(shí)別并去掉畫面中不需要的東西，如穿幫的麥克風(fēng)、腳下的可樂(lè)瓶，亂入的路人等等。

AI甚至可以幫助完成配音和多語(yǔ)種的本地化。大模型自動(dòng)生成多語(yǔ)言的翻譯版本，根據(jù)不同語(yǔ)種調(diào)節(jié)角色的嘴部形狀，以適合臺(tái)詞的發(fā)音規(guī)則，最終以極低成本生成多語(yǔ)言成品。

這項(xiàng)技術(shù)目前已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)視頻上得到廣泛應(yīng)用。我相信各位讀者已經(jīng)看過(guò)不止一個(gè)特朗普說(shuō)中文或者郭德綱講英文相聲的視頻。

所以說(shuō)，AI對(duì)于媒體內(nèi)容創(chuàng)作的效率提升將是顛覆性的。現(xiàn)在就看哪些AI大模型能夠針對(duì)媒體內(nèi)容創(chuàng)作進(jìn)行優(yōu)化，并盡快與現(xiàn)有的媒體企業(yè)配合，形成良好的創(chuàng)作生態(tài)。

△ OpenAI CEO 薩姆·奧特曼

所以這次OpenAI押注，如果“Critterz”取得成功，將表明AI能夠提供足以支撐工業(yè)化內(nèi)容生產(chǎn)的平臺(tái)，并加速好萊塢對(duì)AI應(yīng)用的腳步。

當(dāng)然，OpenAI的工具也降低了準(zhǔn)入門檻，讓更多人能夠制作創(chuàng)意內(nèi)容。

“華爾街日?qǐng)?bào)”與“Vice”等主流媒體都關(guān)注到了OpenAI這次與創(chuàng)作團(tuán)隊(duì)的深度合作。“AI生成電影”已經(jīng)從試驗(yàn)階段推進(jìn)到產(chǎn)業(yè)驗(yàn)證階段(POC)，并向小規(guī)模量產(chǎn)過(guò)渡。

#03

這個(gè)趨勢(shì)擋不住，

AI 讓內(nèi)容產(chǎn)業(yè)估值邏輯大改

資本市場(chǎng)如何看待AI對(duì)內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的顛覆式改造呢？

只能說(shuō)，拐點(diǎn)已來(lái)，留給傳統(tǒng)生產(chǎn)方式的時(shí)間已經(jīng)不多了。

OpenAI深度參與的動(dòng)畫長(zhǎng)片《Critterz》把一個(gè)重要信號(hào)拋給資本市場(chǎng)：AI不再只是單點(diǎn)提效的工具，而是在創(chuàng)意—預(yù)演—表演—后期—本地化—發(fā)行整個(gè)生產(chǎn)鏈條上形成多點(diǎn)協(xié)同效率急劇提升的工作流。

△ 《華爾街日?qǐng)?bào)》關(guān)注OpenAI的首部電影

這就意味著，資本市場(chǎng)對(duì)AI在內(nèi)容創(chuàng)作上的價(jià)值必須要重估，從各點(diǎn)效率提升轉(zhuǎn)到評(píng)估端到端工作流的全面效率提升。

哪一個(gè)媒體企業(yè)能把AI參與甚至承擔(dān)主要角色的創(chuàng)意、分鏡、動(dòng)作捕捉、內(nèi)容生成、合成與多語(yǔ)本地化串成一個(gè)穩(wěn)定的流水線，誰(shuí)就更可能得到AI估值的加持，并有機(jī)會(huì)形成可產(chǎn)業(yè)化輸出的服務(wù)。

對(duì)于未來(lái)的內(nèi)容創(chuàng)作，在AI加持下，成本構(gòu)成也將快速變化，并形成新的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，比如：

?創(chuàng)意生成：對(duì)話式大模型與編劇“搭子”共創(chuàng)，顯著減少初稿與分支探索成本，縮短前期籌備周期(以周為單位降到以天甚至小時(shí)為單位）。

?分鏡/預(yù)演：Sora/Dream Machine等把文字分鏡直接可視化，導(dǎo)演與制片可在拍攝/渲染前做“預(yù)算—鏡頭—節(jié)奏”的三角決策，通過(guò)先判定實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度再做投入的方式，徹底去除制作成本的不確定因素。

?表演與動(dòng)作捕捉：真人動(dòng)作捕捉+表情捕捉進(jìn)Unreal，保留表演的靈魂。通過(guò)把大量關(guān)鍵幀工作量從動(dòng)畫師手中剝奪出來(lái)交給算法，實(shí)現(xiàn)人天成本→GPU小時(shí)的轉(zhuǎn)換。我們知道，人天成本只會(huì)越來(lái)越高，而GPU小時(shí)以摩爾定律的速度快速下降。

△ 《阿凡達(dá)：水之道》真人動(dòng)作捕捉

?清稿與合成：背景替換、群演復(fù)制、智能摳像，后期制作時(shí)間大大縮短，以前無(wú)法實(shí)現(xiàn)的功能(比如演員“換頭“)，在AI加持下成為基本操作(這點(diǎn)對(duì)于”風(fēng)險(xiǎn)頻發(fā)“的中國(guó)演藝圈尤為重要)。

未來(lái)AI深度參與的內(nèi)容制作，傳統(tǒng)內(nèi)容制作方式將基本沒(méi)有容身之處。就如同軟件開發(fā)行業(yè)，已經(jīng)無(wú)法容納不使用AI輔助工具的程序員。

相應(yīng)的，資本市場(chǎng)對(duì)媒體企業(yè)的估值也會(huì)轉(zhuǎn)而接近SaaS(軟件即服務(wù))類型的企業(yè)來(lái)定價(jià)，而定價(jià)核心也會(huì)基于AI工作流效率和生產(chǎn)成本來(lái)定義。

比如，資本市場(chǎng)會(huì)考察內(nèi)容生產(chǎn)流程的確定性（假設(shè)九個(gè)月出動(dòng)畫長(zhǎng)片成為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)）。是否每部長(zhǎng)片都能按照AI內(nèi)容生產(chǎn)流程推進(jìn)，并形成穩(wěn)定的生產(chǎn)預(yù)期。

資本市場(chǎng)還會(huì)考察內(nèi)容生產(chǎn)流程和相關(guān)模板的可復(fù)用性，比如角色、鏡頭語(yǔ)言、風(fēng)格與工具鏈能否讓下一部創(chuàng)作更快更省的迭代式提升。

△ 短視頻自動(dòng)剪輯工具OpusClip獲得資本青睞

視頻生成/視頻生產(chǎn)力提升工具的估值也會(huì)隨著AI深入內(nèi)容創(chuàng)作而提升。例如短視頻自動(dòng)剪輯工具OpusClip 2025年三月獲得軟銀旗下得SoftBank Vision Fund 2領(lǐng)投$2000萬(wàn)融資，投后估值$2.15億。雖然這個(gè)工具不是制作長(zhǎng)片的，但也體現(xiàn)了資本對(duì)視頻內(nèi)容自動(dòng)化生產(chǎn)工具的估值提升。

△ OpusClip的共同創(chuàng)始人Grace Wang、Young Zhao和Jay Wu

所有這一切，最終都會(huì)落實(shí)成為保證內(nèi)容質(zhì)量前提下的生產(chǎn)效率和生產(chǎn)成本的KPI。

至于一些以前必須以勞動(dòng)力密集+高成本完成的功能，比如平臺(tái)側(cè)的多語(yǔ)種與AI配音，將“跨語(yǔ)言多版本”這一原先為大制作所獨(dú)有的功能徹底平民化。任何語(yǔ)言的媒體內(nèi)容都可以方便的轉(zhuǎn)換為面向全球受眾的多語(yǔ)言版本，并進(jìn)而在全球分發(fā)傳播。

△ YouTube已經(jīng)推出了多語(yǔ)種AI配音功能

類似的功能目前YouTube已經(jīng)上線。作為YouTube有4萬(wàn)關(guān)注者的小博主，我也收到了YouTube的邀請(qǐng)，自動(dòng)把我的視頻生成多語(yǔ)言版本。

隨著不同AI模型廠商深度參與內(nèi)容制作，未來(lái)會(huì)不會(huì)形成圍繞不同大模型的產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)作生態(tài)環(huán)境，也是非常值得觀察的現(xiàn)象。

起碼在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)里，使用亞馬遜或者微軟的云服務(wù)，是沒(méi)有什么本質(zhì)區(qū)別的。但在內(nèi)容制作方面，基座大模型/針對(duì)性調(diào)優(yōu)會(huì)不會(huì)導(dǎo)致創(chuàng)作結(jié)果的差異，是一個(gè)很有趣的話題。

結(jié)語(yǔ)：

《Critterz》只是開始，

好萊塢 AI 時(shí)代已來(lái)

回到文章開始時(shí)談到的AI動(dòng)畫長(zhǎng)片《Critterz》，如果《Critterz》最終大獲成功，它代表的不是AI拍電影，而是電影工業(yè)正式進(jìn)入AI時(shí)代。

《Critterz》的意義，不在于它用了多少AI鏡頭，而在于它是否證明一條穩(wěn)定、可復(fù)制、可合規(guī)的，依托AI的新型電影工業(yè)化生產(chǎn)路徑。

一旦這個(gè)新的工業(yè)化生產(chǎn)路徑形成，那就有更多好的故事與創(chuàng)意將在可承受的成本與可控的排期下與觀眾見(jiàn)面。

無(wú)論《Critterz》最終票房如何，傳統(tǒng)電影工業(yè)的生產(chǎn)方式已經(jīng)一去不復(fù)返了。代表好萊塢傳統(tǒng)電影工業(yè)的五大影廠將面臨著大量AI加持的獨(dú)立工作室的輪番挑戰(zhàn)。

不管誰(shuí)能最終生存下來(lái)，工業(yè)化內(nèi)容生產(chǎn)的服務(wù)平臺(tái)最終一定會(huì)形成，并變?yōu)楹萌R塢的核心競(jìng)爭(zhēng)力。