親歷影視工業(yè)的AI浪潮之后，他們?cè)趺纯矗?/strong>

整理｜園長(zhǎng)

AI時(shí)代，視頻內(nèi)容將往何方？不論公司、團(tuán)隊(duì)，還是個(gè)體“超級(jí)創(chuàng)作者”，都在思考和實(shí)踐如何與AI共存。

本文根據(jù)刺猬公社第六屆新內(nèi)容探索者大會(huì)-AI與影視行業(yè)演講&圓桌對(duì)談?wù)?，演講發(fā)言者依次為：

陸思津：從倒閉公司老板到AI導(dǎo)演的重生

我入行十幾年了，不僅做影視制作，也拍廣告。我曾經(jīng)營(yíng)過(guò)一家四五十人的后期公司，業(yè)務(wù)涵蓋CG汽車廣告、實(shí)拍廣告以及動(dòng)畫影視后期。但現(xiàn)在那家公司已經(jīng)不在了，現(xiàn)在我的核心業(yè)務(wù)是AI內(nèi)容創(chuàng)作與AI短劇出海 。

關(guān)于AI對(duì)影視行業(yè)的沖擊，我淺淺總結(jié)了幾點(diǎn)。

首先是題材選擇的邊界。傳統(tǒng)的愛情、喜劇、動(dòng)作懸疑片目前AI還做不好，因?yàn)锳I無(wú)法完全模擬人類細(xì)膩的表演和情感共鳴。所以我們現(xiàn)在主攻動(dòng)畫、恐怖、科幻、奇幻、紀(jì)錄片等題材，利用AI在這些“不可能場(chǎng)景”中幫我們省錢，也幫我們的甲方省錢。

第二是生產(chǎn)效率的跨代演進(jìn)。傳統(tǒng)流程中，我們做3D模型，從建模、綁定骨骼、場(chǎng)景搭建、預(yù)演動(dòng)畫到特效材質(zhì)，第一版可能就要耗費(fèi)三四個(gè)月。

以《流浪地球》里的行星發(fā)動(dòng)機(jī)為例，最初可能只有兩三張概念圖，美術(shù)指導(dǎo)會(huì)在此基礎(chǔ)上畫出推動(dòng)地球等關(guān)鍵概念，我們才能據(jù)此創(chuàng)建三維模型。從我們公司開始接手項(xiàng)目，到電影上映，畫面誕生的整個(gè)過(guò)程歷時(shí)三年——真是把頭發(fā)都熬白了。我不得不說(shuō)，《流浪地球》是一部偉大的作品，但它的制作周期實(shí)在太長(zhǎng)了。

然而，AI時(shí)代到來(lái)之后，情況就大不一樣了。當(dāng)然，我們現(xiàn)在的作品也是站在巨人的肩膀上，沒(méi)有《流浪地球》前作，也就沒(méi)有后來(lái)的參照?，F(xiàn)在，我只需要在Midjourney里輸入一段提示詞，比如“《流浪地球》風(fēng)格的巨型反應(yīng)堆，充滿電影感，體現(xiàn)工業(yè)美學(xué)”，它在一兩分鐘內(nèi)就能生成四張概念圖。這些圖片是基于市面上已有的科幻片素材進(jìn)行融合再創(chuàng)作的。選定其中一張圖后，再用它來(lái)生成視頻，整個(gè)流程下來(lái)也就十來(lái)分鐘，遠(yuǎn)不像過(guò)去那樣步驟繁瑣。

不過(guò)，要想讓AI生成理想的效果，需要相當(dāng)多的知識(shí)儲(chǔ)備。我過(guò)去所有的經(jīng)驗(yàn)和經(jīng)歷，恰恰是為了能在此刻準(zhǔn)確地描述出場(chǎng)景、人物和所需特效，從而駕馭AI工具。

最近我們也在做奇幻、科幻類型的短劇，狼人、吸血鬼、超能力、穿越、X戰(zhàn)警元素等等，外國(guó)人特別喜歡這類題材。如果實(shí)拍的話，這些題材本身有復(fù)雜的設(shè)定，比如科幻要符合科學(xué)邏輯，要真能運(yùn)行起來(lái)；再要做大量的概念設(shè)計(jì)，還得是超未來(lái)、不能是近未來(lái)的設(shè)計(jì)；選角方面，也要找到比較合適的演員，相貌得符合人設(shè)，就比較難。融資方面，因?yàn)轭A(yù)算特別大、時(shí)間很長(zhǎng)，也很難。

現(xiàn)在用AI生成科幻短劇，作為傳統(tǒng)的影視創(chuàng)作者，我覺(jué)得AI加速了我們的生產(chǎn)，但是提高不了太多的質(zhì)量。因?yàn)锳I創(chuàng)造不了它沒(méi)見過(guò)的東西，還是依靠人。不論是手繪還是拍攝、PS，你要給他基礎(chǔ)提示，才能做出更好的東西。

但是AI生成不了能用的劇本，它生成的劇本比較蠢。蠢在哪兒？它沒(méi)有感情，沒(méi)有任何人類的感情，感覺(jué)不到喜怒哀樂(lè)，而且它不懂如何安排節(jié)奏。我們作為導(dǎo)演、編劇或剪輯，一定要控制觀眾觀看時(shí)的節(jié)奏感，我要讓你時(shí)松時(shí)緊，時(shí)害怕時(shí)不害怕，有時(shí)候開心，有時(shí)候難過(guò)，但AI做不到。

張旋：從院線動(dòng)畫制作，看AI和“數(shù)據(jù)工程”

我覺(jué)得動(dòng)畫電影最主要的難點(diǎn)，是復(fù)雜性，另外是它是需要技術(shù)、藝術(shù)跟管理三方面完美結(jié)合，我們討論制作的時(shí)候，經(jīng)常是一邊坐著程序員，一邊坐著畫家、藝術(shù)家，之后“鐵面”地 、無(wú)情地推進(jìn)。

傳統(tǒng)的3D動(dòng)畫制作，是非常典型的人力密集型、“重工業(yè)”作品，在國(guó)內(nèi)成本相對(duì)較低的環(huán)境下，也少不了一兩個(gè)億人民幣的投資，這是因?yàn)槲覀円恢痹谟梅浅０嘿F的人力和時(shí)間去堆砌畫面。AI的到來(lái)，讓我們逐步從純粹地拼人力、拼人數(shù)、拼周期，過(guò)渡到拼算力的階段。

前段時(shí)間我們看了一段話，說(shuō)哪有什么AI應(yīng)用，無(wú)非是數(shù)據(jù)工程，看完我們同事相視一笑。我們?cè)谧鲋破芾淼臅r(shí)候，會(huì)把所有和制作有關(guān)的數(shù)據(jù)，都以特定的格式收集匯總到一起，所以可以用大模型來(lái)輔助我們的制片來(lái)做項(xiàng)目管理。

比如有一個(gè)10M大小的、大概有六七萬(wàn)條鏡頭環(huán)節(jié)的版本記錄，我們可以用任何我們手邊的AI模型，讓它幫我去做項(xiàng)目全方位的數(shù)據(jù)分析，不管是哪個(gè)環(huán)節(jié)的情況，還是哪個(gè)供應(yīng)商的情況，只要是我想知道的，它都能幫我分析出來(lái)，給出各種圖表以及文字結(jié)論，并且最后我們可以通過(guò)對(duì)話的方式再進(jìn)行追問(wèn)。

比如我們想了解2024年9月份，某環(huán)節(jié)、某任務(wù)的任務(wù)量或者是完成度的情況，這都可以馬上得到反饋。所以在幕后的項(xiàng)目管理工作當(dāng)中，我們等于得到了非常有經(jīng)驗(yàn)、并且不知疲倦的數(shù)據(jù)分析師，幫我們做整個(gè)項(xiàng)目的評(píng)估，甚至能根據(jù)數(shù)據(jù)敏銳地指出，“你們是否為了趕工期犧牲了質(zhì)量？”

藝術(shù)創(chuàng)作和技術(shù)上，這兩部分大家平?？吹降慕榻B還是蠻多的，我就只講我們對(duì)未來(lái)的一些展望、規(guī)劃。

我們現(xiàn)在也在準(zhǔn)備新的動(dòng)畫電影，前期流程中的劇本創(chuàng)作環(huán)節(jié)，我們并不指望AI能寫出讓人非常滿意的劇本，但編劇可以用AI查大量的資料，比如某些設(shè)計(jì)是不是具有合理性，我們可以借助AI非?？焖俚亟⒅R(shí)體系、做驗(yàn)證，還可以讓AI來(lái)幫我們?nèi)ヌ魟”井?dāng)中的問(wèn)題；在美術(shù)設(shè)計(jì)方面，我們等于從原來(lái)需要大量的手繪，到現(xiàn)在可以瞬間產(chǎn)出大量的場(chǎng)景設(shè)計(jì)圖、角色設(shè)計(jì)圖，包括前期的分鏡和故事版；目前AI雖然還沒(méi)有辦法直接生成滿足院線動(dòng)畫電影的鏡頭，但在動(dòng)態(tài)預(yù)演的環(huán)節(jié)，可以用AI快速地生成表達(dá)創(chuàng)意預(yù)演片子。

我們正在規(guī)劃的動(dòng)畫電影，一開始做了一條概念PV，又做了一條MV。我們的導(dǎo)演拿Suno AI作曲作寫了一首歌，我們看了覺(jué)得特別有意思，就快速做了MV。 我作為藝術(shù)家也好、作為導(dǎo)演也好，我腦子里有什么想法，原來(lái)我可能需要用寫文字或者畫圖的方式去表達(dá)，但現(xiàn)在可以用AI來(lái)講，非?？焖俚卣宫F(xiàn)給團(tuán)隊(duì)內(nèi)部的人看，甚至給早期的觀眾去看，去驗(yàn)證我的想法。

由AI制作的概念MV截圖

借助于AI的這些輔助，它可以帶來(lái)很多很好的思路，我們會(huì)進(jìn)一步地用AI來(lái)幫我們，比如說(shuō)做Pipeline設(shè)計(jì)，原先都是瀑布式開發(fā)的流程設(shè)計(jì)，可以用AI把它簡(jiǎn)化成高度并行、并且非常有彈性的設(shè)計(jì)。

講一下我們的感受吧，我覺(jué)得大家基本上都還是有共識(shí)的，我們過(guò)去的很多年都一直致力于把我們的藝術(shù)家變成一顆顆的螺絲釘，做模型的就做模型，做美術(shù)就做美術(shù)，做故事版就做故事版，做綁定就做綁定，通過(guò)這樣的方式來(lái)提升制作效率?，F(xiàn)在有了AI之后，會(huì)更希望通才藝術(shù)家的出現(xiàn)，借助AI來(lái)提升制作質(zhì)量。

那現(xiàn)在來(lái)講，這些年即使是在沒(méi)有AI的情況下，我們也會(huì)發(fā)現(xiàn)很多環(huán)節(jié)在合并。因?yàn)殡S著本身我們的軟件、計(jì)算機(jī)的硬件都在進(jìn)步，各個(gè)崗位越來(lái)越往通才的方向去發(fā)展。按現(xiàn)在的情況發(fā)展下去的話，我覺(jué)得行業(yè)更需要懂藝術(shù)、懂技術(shù)、懂溝通的“T字型”人才。

超級(jí)創(chuàng)作者的實(shí)驗(yàn)——溫勤談AI短片《雛菊》的創(chuàng)作

短片《雛菊》算是實(shí)驗(yàn)性的一部電影，大家可以發(fā)現(xiàn)它全程是沒(méi)有臺(tái)詞的。而且主體的一致性，我們沒(méi)有特別去考慮。我們剛才看到的所有圖片都是用Midjourney生成的，視頻生成用的是快手可靈1.6模型，在短片公映之后，可靈2.0上了，但是我們沒(méi)有時(shí)間再重做，如果用最新的模型來(lái)做的話，效果肯定會(huì)更好。

當(dāng)時(shí)，用AI的能力去創(chuàng)作比如機(jī)器人對(duì)打，或者一些需要對(duì)口型的視頻，還是做不出來(lái)的。這種情況下，我們是怎么通過(guò)AI去為《雛菊》這部短片賦能？

子川導(dǎo)演給到我的腳本，是比較傳統(tǒng)、簡(jiǎn)單的影視制作腳本，我們就在想要怎么通過(guò)AI把它轉(zhuǎn)化成可用的分鏡腳本以及故事大綱。我是用GPT，因?yàn)閲?guó)內(nèi)2024年其他的大語(yǔ)言模型效果沒(méi)有那么好，所以說(shuō)我就選擇了GPT。我把劇本丟到GPT里面，讓它幫我去構(gòu)建對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景，以及對(duì)應(yīng)的角色設(shè)定。

我認(rèn)為在故事結(jié)構(gòu)以及腳本上面，更多的還是要去打破傳統(tǒng)的思維定勢(shì)。我跟子川導(dǎo)演我們每天晚上基本上都在開會(huì)，討論整個(gè)畫面要什么樣的質(zhì)感、大概要做到什么樣的程度才OK。

不管是故事創(chuàng)作還是分鏡制作的效率，AI都能提高。全片下來(lái)，我們從頭到尾生成了兩三千個(gè)鏡頭，但是最后用到的就100多個(gè)。如果用傳統(tǒng)方式制作的話，兩三千個(gè)鏡頭耗費(fèi)的時(shí)間會(huì)很長(zhǎng)。我們從八月底開始立項(xiàng)，到十月初做完，大概用了個(gè)把月時(shí)間。

接下來(lái)我想跟大家分享關(guān)鍵幀的生成。之前，我通過(guò)大語(yǔ)言模型生成對(duì)應(yīng)的分鏡，我會(huì)再把對(duì)應(yīng)的故事情節(jié)再丟到大語(yǔ)言模型里面，當(dāng)然也還是用GPT，讓它快速生成一些概念圖的提示詞?，F(xiàn)在有一些很不錯(cuò)的工具能幫你寫提示詞，但是我自己可能比較固執(zhí)，堅(jiān)持自己人工去寫。

后面我在跑分鏡圖的時(shí)候，我基本是每個(gè)鏡頭跑一二十個(gè)畫面，從中再選一些不錯(cuò)的分鏡，作為最終的畫面效果。我們也會(huì)跑一些概念性的畫面，在短時(shí)間內(nèi)不斷生成非常多的候選方案，給到導(dǎo)演來(lái)選擇。

對(duì)于動(dòng)態(tài)視頻的生成，我會(huì)更偏向于用自己的提示詞庫(kù)。我有個(gè)習(xí)慣，一般會(huì)把鏡頭的動(dòng)作，比如推進(jìn)或者搖進(jìn)、推拉搖移這些放到最前面。有的時(shí)候也要靠運(yùn)氣，有個(gè)爆炸畫面的視頻，我在跑的時(shí)候一次就能跑出效果，但以AI視頻的能力，能夠做出這樣的搖鏡，運(yùn)氣也是非常好的。

我有兩個(gè)思考，可以跟大家分享一下。第一個(gè)思考是人機(jī)協(xié)同、創(chuàng)意為王，因?yàn)殡S著技術(shù)的迭代發(fā)展，人人都可以做創(chuàng)意，都可以通過(guò)AI工具來(lái)進(jìn)行視頻的產(chǎn)出，但是創(chuàng)意還是非常關(guān)鍵，AI不應(yīng)該是取代創(chuàng)作者，更應(yīng)該成為我們的伙伴；

第二個(gè)思考，是關(guān)于效率革命和創(chuàng)作范式的轉(zhuǎn)移。我不是影視行業(yè)出來(lái)的，是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)出來(lái)的，有時(shí)候我在制作過(guò)程當(dāng)中，我可能會(huì)遵循一些互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的流程。在未來(lái)，AIGC將成為我們內(nèi)容行業(yè)的水煤電，人人身邊真的會(huì)有AI小助手，從輔助創(chuàng)作發(fā)展到協(xié)同共創(chuàng)，去幫助我們進(jìn)行內(nèi)容產(chǎn)出。

圓桌對(duì)談：AI創(chuàng)作的邊界與審美

主持人：在當(dāng)前的影視工業(yè)中，AI已經(jīng)具備了一些可以替代人的地方。但是，有沒(méi)有絕對(duì)不可替代的地方？比如在情感共鳴等等有關(guān)價(jià)值的層面。

陸思津：我覺(jué)得AI能代替的可能是動(dòng)畫制作的部分，或者是傳統(tǒng)影視制作拍攝、CG的部分。但是導(dǎo)演、制片的部分，就所有跟人打交道的部分，它應(yīng)該都替代不了。尤其是在劇本創(chuàng)作，我剛才說(shuō)AI不具備情感、沒(méi)有喜怒哀樂(lè)。舉個(gè)例子，AI能模擬出情感，但是AI沒(méi)有辦法體會(huì)“我有母親，我母親生病了，我很難受”。

張旋：我現(xiàn)在看到的情況是，影視制作中已經(jīng)有很多工序可以借助AI減少很多重復(fù)勞動(dòng)。但是，現(xiàn)在還沒(méi)有哪個(gè)工序可以完全不用人來(lái)去做了，各個(gè)工序還是需要人的參與。

溫勤：從創(chuàng)作者的角度，我覺(jué)得跟只要跟思考相關(guān)的東西，AI還是替代不了。比如說(shuō)我跟甲方去溝通交流的時(shí)候，還是要有一些技巧。我們作為創(chuàng)作者，知道技術(shù)的邊界在哪里，這才是比較關(guān)鍵的地方，AI能夠替代掉一些繁瑣的基礎(chǔ)工作，比如批量生成、處理，但是一些細(xì)節(jié)的東西，還是要靠我們自己來(lái)。

主持人:隨著AI生成的內(nèi)容越來(lái)越多，用戶不可避免地接觸AI內(nèi)容，長(zhǎng)此以往，會(huì)改變用戶的審美嗎？

陸思津：我覺(jué)得不太會(huì)改變審美。首先，AI不知道“什么是美的東西”，AI只會(huì)認(rèn)為“這個(gè)東西被大眾評(píng)審認(rèn)為是美的”。所以，AI只會(huì)模仿，不會(huì)產(chǎn)生新的東西，而新的東西是人產(chǎn)生的，不會(huì)由AI產(chǎn)生，也不太受到AI的影響。AI更多的是美化人類已經(jīng)有的想法，或者增添一些創(chuàng)意。

張旋：我的看法是會(huì)影響，而且已經(jīng)在影響。不光是AI，網(wǎng)絡(luò)的流行文化早已在影響我們的審美和語(yǔ)言習(xí)慣，AI只會(huì)更加全面地影響人的視覺(jué)、聽覺(jué)。但它會(huì)往哪個(gè)方向走，我還是充滿樂(lè)觀的。短期內(nèi)審美方向或許會(huì)有一些波動(dòng)，但是整體來(lái)講，我覺(jué)得人的本性還是會(huì)追求美。

溫勤：我也覺(jué)得會(huì)影響到。我不是影視行業(yè)出身，但我和一些影視行業(yè)的從業(yè)者交流時(shí)，他們給我的提升自己的建議是“去看傳統(tǒng)的電影、傳統(tǒng)的MV，不要看AI內(nèi)容”。因?yàn)锳IGC本質(zhì)上是數(shù)據(jù)積累出來(lái)的、比較雜的東西。如果需要我開開腦洞，有更多的想法，可以看一些AI的東西，因?yàn)锳I能夠把我們腦袋里能想到但是現(xiàn)實(shí)做不了的東西傳達(dá)出來(lái)，但是在提升審美時(shí)，還是更需要去多看一些傳統(tǒng)的東西。

主持人：有了AI工具之后，我們的視頻內(nèi)容生產(chǎn)似乎變得更容易了。好內(nèi)容的標(biāo)準(zhǔn)會(huì)不會(huì)因此有所變化？我們作為視頻內(nèi)容行業(yè)的從業(yè)者，做出好作品的機(jī)會(huì)相對(duì)來(lái)說(shuō)是變多了還是變少了？

陸思津：我覺(jué)得是變多了，但是我覺(jué)得AI還不能判斷一個(gè)作品是不是好作品。作為創(chuàng)作者本身，你得知道觀眾想要什么，如果做出的東西觀眾不喜歡，就要石沉大海。所以主觀的判斷還是靠人。

張旋：個(gè)人創(chuàng)作會(huì)變?nèi)菀?，每個(gè)人都可以發(fā)出自己的聲音，把自己的創(chuàng)意快速做出來(lái)給別人看。相對(duì)的，因?yàn)閯?chuàng)作變?nèi)菀琢?，所以各種各樣的創(chuàng)意作品出來(lái)以后，內(nèi)容的平均水平值會(huì)被拉高，我們對(duì)好東西的標(biāo)準(zhǔn)也會(huì)變高。

溫勤：好壞還是取決于我們對(duì)于內(nèi)容的挖掘深度。最近兩年我有個(gè)非常深刻的感受，身邊越來(lái)越多的人都能夠創(chuàng)作出一些很好的作品，身邊有很多好導(dǎo)演、好創(chuàng)作者冒出來(lái)了，他們有的是影視行業(yè)、廣告行業(yè)，有一定積累，做出來(lái)的內(nèi)容的確會(huì)比普通人更好一些。

本次大會(huì)，還根據(jù)近百位新媒體從業(yè)者的投票評(píng)選，選出了本屆“新內(nèi)容探索獎(jiǎng)”，名單如下：

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