聯(lián)想AI工作站

AIGC影視創(chuàng)新的本地算力基石

編輯 | 羊羊、小小樹(shù)

三亞灣的暖陽(yáng)下，一場(chǎng)關(guān)于未來(lái)的光影實(shí)驗(yàn)正悄然啟動(dòng)。作為第七屆海南島國(guó)際電影節(jié)，聯(lián)想AI電影季的先鋒單元，“72小時(shí)AI微電影黑客松”不僅是一場(chǎng)比賽，更是一次對(duì)影視創(chuàng)作流程變革的實(shí)戰(zhàn)探索。

10支頂尖團(tuán)隊(duì)從全球105個(gè)報(bào)名者中脫穎而出，集結(jié)于此。等待他們的是一場(chǎng)高強(qiáng)度的挑戰(zhàn)——72小時(shí)被劃分為兩輪，首輪24小時(shí)初賽定去留，隨后，晉級(jí)者與重組后的5支決賽隊(duì)伍，要在僅剩的36小時(shí)內(nèi)完成最后的成片決戰(zhàn)。

#01

不可能的任務(wù)，

傳統(tǒng)影視的重工業(yè)困局

按傳統(tǒng)影視邏輯，這幾乎是“不可能的任務(wù)”。傳統(tǒng)制作是高度分工的“重工業(yè)”。劇本、分鏡、置景、拍攝，每個(gè)環(huán)節(jié)都依賴(lài)大量的時(shí)間和人力堆疊。但在現(xiàn)場(chǎng)，每隊(duì)僅有兩人，無(wú)演員、無(wú)攝影、無(wú)美術(shù)。他們卻要在72小時(shí)內(nèi)，“無(wú)中生有”創(chuàng)作出兩部短片。

為了突破傳統(tǒng)工作流限制，選手們轉(zhuǎn)向AIGC。但他們很快遇到了新的問(wèn)題，個(gè)人電腦的算力跟不上。

比起創(chuàng)意枯竭，我們更怕設(shè)備死機(jī)。

一位選手直言。當(dāng)幾十個(gè)大模型網(wǎng)頁(yè)、后臺(tái)腳本和剪輯軟件同時(shí)運(yùn)行，普通PC難以招架，卡頓甚至崩潰頻發(fā)。

顯存不足更是攔路虎。面對(duì)Flux、WAN等大參數(shù)模型，普通顯卡頻頻報(bào)錯(cuò)“爆顯存”，導(dǎo)致創(chuàng)作停擺。而單純依賴(lài)云端算力也并非坦途，除了高昂的訂閱成本，現(xiàn)場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)的延遲更致命。在分秒必爭(zhēng)的賽場(chǎng)，上傳下載的等待，成了最大的效率殺手。

#02

聯(lián)想AI工作站

重塑影視工作流

AI的出現(xiàn)本應(yīng)重寫(xiě)規(guī)則，但算力的瓶頸卻成為了現(xiàn)實(shí)的門(mén)檻。在本次黑客松現(xiàn)場(chǎng)，聯(lián)想AI工作站ThinkStation P7的強(qiáng)大技術(shù)支持，讓影視制作的生產(chǎn)力迎來(lái)了驚人的突破。

曾經(jīng)依賴(lài)高成本、大團(tuán)隊(duì)協(xié)作才能完成的影像創(chuàng)作，如今僅需由2人組成的精簡(jiǎn)團(tuán)隊(duì)，便能在24小時(shí)內(nèi)交付一部具有電影級(jí)質(zhì)感的高質(zhì)量短片。

行業(yè)的現(xiàn)實(shí)告訴我們，單純依賴(lài)云端或本地算力都無(wú)法實(shí)現(xiàn)極致效率，未來(lái)的標(biāo)準(zhǔn)答案是“本地+云端”的深度協(xié)同。

而ThinkStation P7正是這一轉(zhuǎn)型中的“全能算力樞紐”。它全方位賦能了AIGC的全流程，完美融合了傳統(tǒng)工作流與AI工作流：一邊以低延遲支持本地模型，還能無(wú)縫銜接云端工具；一邊用專(zhuān)業(yè)級(jí)的穩(wěn)定性支撐剪輯調(diào)色。

憑借這樣的算力底座，選手們能夠?qū)⒃惧e(cuò)綜復(fù)雜的多個(gè)傳統(tǒng)環(huán)節(jié)，極大簡(jiǎn)化并重構(gòu)為五個(gè)高效的AIGC核心步驟——?jiǎng)”緞?chuàng)作、分鏡與概念設(shè)定、動(dòng)態(tài)素材生成、剪輯與音效、后期處理。而在這些環(huán)節(jié)中，分鏡與概念設(shè)計(jì)的文生圖、動(dòng)態(tài)素材生成的圖生視頻，以及剪輯與配樂(lè)，這三個(gè)步驟尤為依賴(lài)本地算力，也最能體現(xiàn)ThinkStation P7作為算力樞紐的巨大價(jià)值。

#03

分鏡與概念設(shè)計(jì)：

本地算力解鎖“零邊際成本”的視覺(jué)驗(yàn)證

在傳統(tǒng)的影視前期籌備中，分鏡與概念設(shè)計(jì)往往經(jīng)歷多個(gè)環(huán)節(jié)耗時(shí)數(shù)月。這一環(huán)節(jié)依賴(lài)人工手繪，不僅耗時(shí)，修改成本更是極高。一次風(fēng)格變更，往往意味著分鏡師需要從頭來(lái)過(guò)。此外，角色設(shè)定、美術(shù)風(fēng)格與分鏡調(diào)度通常是獨(dú)立的三個(gè)步驟，導(dǎo)致創(chuàng)意的驗(yàn)證周期被嚴(yán)重拉長(zhǎng)。

在本次黑客松上，AI將這一漫長(zhǎng)的鏈路徹底打通。創(chuàng)作者不再需要分步執(zhí)行，而是將光影、角色和鏡頭語(yǔ)言一次性輸入AI。

這一轉(zhuǎn)變帶來(lái)的不僅是步驟的縮減，更是創(chuàng)意落地路徑的極致縮短。從腦海中的一個(gè)模糊想法到屏幕上直觀的視覺(jué)呈現(xiàn)，中間的損耗被降到了最低，溝通效率成倍提升。

然而，這種高效的AI創(chuàng)作若完全依賴(lài)云端，依然面臨著隱形的“鐐銬”。

云端生成雖然方便，但每一次點(diǎn)擊都在消耗平臺(tái)的“虛擬代幣”。這種按次計(jì)費(fèi)模式會(huì)給創(chuàng)作者帶來(lái)一種潛意識(shí)的心理壓力。

現(xiàn)場(chǎng)一位選手坦言，在云端創(chuàng)作時(shí)，團(tuán)隊(duì)下意識(shí)會(huì)變得拘謹(jǐn)，生怕提示詞寫(xiě)得不夠精準(zhǔn)而浪費(fèi)了預(yù)算。同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)延遲帶來(lái)的等待，也頻頻打斷創(chuàng)作的連貫性。

聯(lián)想AI工作站的本地算力解決了這一痛點(diǎn)。

針對(duì)Z-Image-Turbo 6B等高負(fù)載本地繪圖模型，ThinkStation P7搭載的英特爾?銳炫?B60 Pro顯卡提供了強(qiáng)大的GPU加速能力，大幅提升了推理速度。更關(guān)鍵的是，它為選手提供了“零邊際成本”的創(chuàng)作環(huán)境。

相比云端的計(jì)費(fèi)壓力，本地算力支持無(wú)限次的免費(fèi)迭代。不再受制于預(yù)算和網(wǎng)絡(luò)，創(chuàng)作者可以進(jìn)行海量嘗試。

以前在云端跑圖總要計(jì)算成本，但在P7上幾秒鐘一張。這種“零邊際成本”的試錯(cuò)讓我們敢于嘗試更多大膽的風(fēng)格，直到畫(huà)面完全對(duì)齊團(tuán)隊(duì)的構(gòu)想。

#04

動(dòng)態(tài)素材生成：

本地云端雙流并行，構(gòu)建無(wú)限“虛擬影棚”

隨著創(chuàng)作進(jìn)入動(dòng)態(tài)素材生成環(huán)節(jié)，我們迎來(lái)了影視制作中成本最高昂的環(huán)節(jié)。

在傳統(tǒng)流程中，將靜態(tài)分鏡轉(zhuǎn)化為動(dòng)態(tài)畫(huà)面，意味著實(shí)地置景、演員調(diào)度和攝影機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)，資金與時(shí)間成本極高。

而在AI時(shí)代，圖生視頻技術(shù)改變了這一現(xiàn)狀——靜態(tài)分鏡可以直接轉(zhuǎn)化為可用的動(dòng)態(tài)鏡頭，物理拍攝的繁瑣工序被徹底省去。無(wú)論是科幻古裝，還是風(fēng)雨日出，在這個(gè)無(wú)限的“虛擬影棚”中，一切創(chuàng)意構(gòu)想皆可即時(shí)生成。

然而，如何從海量的生成結(jié)果中找到最精準(zhǔn)的那一個(gè)？答案在于“云端+本地”的混合算力協(xié)同。

不同的AI模型就像性格迥異的“攝影師”，有的擅長(zhǎng)構(gòu)建現(xiàn)實(shí)主義光影，有的則精通運(yùn)鏡銜接。為了獲取最佳素材，選手們利用ThinkStation P7構(gòu)建了一套高效的并行工作流。這相當(dāng)于導(dǎo)演在大后方，同時(shí)指揮多個(gè)“虛擬影棚”開(kāi)機(jī)。

ThinkStation P7搭載的英特爾?銳炫?Pro B60顯卡擁有24GB顯存，這是支撐這一工作流的基石。選手可以在后臺(tái)利用本地算力，通過(guò)ComfyUI本地運(yùn)行Flux或Wan等大參數(shù)模型，進(jìn)行復(fù)雜的節(jié)點(diǎn)控制；同時(shí)在前臺(tái)調(diào)用云端工具，快速生成差異化素材。這種“雙流并行”模式，讓單位時(shí)間內(nèi)的創(chuàng)意產(chǎn)出翻倍，極大拓寬了選手的選材范圍。

現(xiàn)場(chǎng)一位選手如此評(píng)價(jià)：

這臺(tái)機(jī)器最讓我們驚訝的是它的并發(fā)吞吐量。
為了趕進(jìn)度，我們經(jīng)常是一邊在后臺(tái)掛著ComfyUI跑本地大模型，一邊在前臺(tái)開(kāi)著網(wǎng)頁(yè)跑云端模型做對(duì)比。
ThinkStation P7大顯存完全可以并行持續(xù)運(yùn)行。

#05

剪輯與配樂(lè)：

傳統(tǒng)強(qiáng)項(xiàng)與AI增效的完美共鳴

素材就緒后，制作進(jìn)入剪輯與配樂(lè)階段。在AIGC創(chuàng)作中，這一環(huán)節(jié)至關(guān)重要：生成的視頻素材往往是“默片”，缺乏精準(zhǔn)音效支撐，畫(huà)面會(huì)顯露出生硬的失真感。后期的核心任務(wù)，不再僅是畫(huà)面組裝，更是通過(guò)AI進(jìn)行視聽(tīng)重塑。

ThinkStation P7展現(xiàn)出了工作站的傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)。得益于英特爾?至強(qiáng)?W處理器家族強(qiáng)大的多核心、多線程處理速度以及全系ISV專(zhuān)業(yè)軟件認(rèn)證，系統(tǒng)在運(yùn)行剪映、Premiere Pro或達(dá)芬奇剪輯軟件時(shí)表現(xiàn)出絕對(duì)的統(tǒng)治力。即便面對(duì)海量的AI生成視頻素材，創(chuàng)作者也無(wú)需耗時(shí)預(yù)渲染“代理文件”，即可在時(shí)間線上實(shí)現(xiàn)4K原片的順暢拖拽與實(shí)時(shí)回放。

在此基礎(chǔ)上，越來(lái)越多的AI功能開(kāi)始滲入剪輯流程，大大提升了創(chuàng)作效率。面對(duì)“無(wú)聲鏡頭”，強(qiáng)大的本地算力支持快速運(yùn)行各類(lèi)AI音頻模型，實(shí)現(xiàn)從“搜尋素材庫(kù)”到“AI定制生成”的轉(zhuǎn)變。無(wú)論是踩點(diǎn)的背景音樂(lè)還是逼真的環(huán)境音效，都能瞬間生成，讓畫(huà)面鮮活起來(lái)。此外，AI補(bǔ)幀技術(shù)也能在本地飛速運(yùn)行，將普通鏡頭瞬間轉(zhuǎn)化為電影級(jí)慢動(dòng)作。

現(xiàn)場(chǎng)一位剪輯師感慨：

以前為了找一段契合情緒的配樂(lè)，要在素材庫(kù)里翻聽(tīng)?zhēng)装贄l，不僅慢，還總感覺(jué)差口氣。
現(xiàn)在直接用AI生成，音效和畫(huà)面的節(jié)奏是完全卡點(diǎn)的。這種“量身定制”的精準(zhǔn)度，是傳統(tǒng)素材庫(kù)給不了的。

#06

AI時(shí)代的“火車(chē)進(jìn)站”時(shí)刻

1895年，盧米埃爾兄弟的《火車(chē)進(jìn)站》公映，標(biāo)志著電影從技術(shù)發(fā)明轉(zhuǎn)變?yōu)槿碌乃囆g(shù)媒介。今天，這場(chǎng)匯聚頂尖創(chuàng)作力量的AI微電影黑客松，重現(xiàn)了這一歷史性時(shí)刻。

本次AI黑客松在行業(yè)中具有重要意義。它匯聚了大量傳統(tǒng)影視行業(yè)的專(zhuān)業(yè)導(dǎo)演、編劇與攝影師，標(biāo)志著專(zhuān)業(yè)群體正逐步正視AI工具帶來(lái)的行業(yè)變革，并開(kāi)始擁抱這一新趨勢(shì)。這一變化，猶如電影史上的《火車(chē)進(jìn)站》時(shí)刻，它象征著AIGC從“技術(shù)嘗鮮”走向成熟，正式成為創(chuàng)作者手中可控、可量產(chǎn)的標(biāo)準(zhǔn)工業(yè)流程。

如果將AIGC比作那列呼嘯而來(lái)的列車(chē)，重塑行業(yè)的未來(lái)，那么聯(lián)想AI工作站便是承載這列列車(chē)安全飛馳的鐵軌與核心基礎(chǔ)設(shè)施。憑借對(duì)專(zhuān)業(yè)軟件的完美兼容以及對(duì)前沿AI模型的算力支持，它成功彌合了“傳統(tǒng)穩(wěn)定”與“未來(lái)創(chuàng)新”之間的裂痕。

在本次電影季中，聯(lián)想AI工作站展現(xiàn)出的全鏈路承載能力，證明了它不僅是影視行業(yè)的利器，更具備了服務(wù)更廣泛AI行業(yè)的通用性。無(wú)論是工業(yè)數(shù)字孿生、建筑設(shè)計(jì)還是科學(xué)計(jì)算，聯(lián)想AI工作站憑借其強(qiáng)大的本地算力底座，正幫助各行各業(yè)迎來(lái)屬于它們的“火車(chē)進(jìn)站”時(shí)刻。