本期導(dǎo)讀

編者按

人工智能生成內(nèi)容（AIGC）技術(shù)已成為推動(dòng)影視行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的重要力量。在視頻生成領(lǐng)域，人工智能（AI）技術(shù)生成的圖像愈發(fā)逼真、細(xì)膩，同時(shí)用戶(hù)功能也在持續(xù)拓展完善，為內(nèi)容制作帶來(lái)了更多可能性與創(chuàng)造力?；贏I技術(shù)發(fā)展成果和影視高效生產(chǎn)需求，專(zhuān)注于影視制作的AI工具不斷涌現(xiàn)，其聚焦垂直、專(zhuān)業(yè)細(xì)分領(lǐng)域，從虛擬預(yù)演到視效制作，通過(guò)快速提煉、高效轉(zhuǎn)換等功能，提升各環(huán)節(jié)效能，賦能影視制作全流程。不可否認(rèn)，目前AI生成內(nèi)容質(zhì)量與電影級(jí)高質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)仍有差距，相關(guān)AIGC工具在可控性、可用性、安全性、行業(yè)契合度等方面仍需不斷改進(jìn)完善。本期遴選AIGC技術(shù)在影視制作中的技術(shù)探索與應(yīng)用實(shí)踐系列文章，涵蓋AIGC服務(wù)電影虛擬攝制、影視虛擬角色創(chuàng)制、AIGC賦能電影動(dòng)作創(chuàng)制、基于圖生視頻技術(shù)的數(shù)字人生成等主題，深入探討AIGC技術(shù)為影視制作帶來(lái)的革新與突破。為便于作者更好地選題、開(kāi)展研究與論文寫(xiě)作，本期刊發(fā)2025年選題指南，歡迎行業(yè)產(chǎn)學(xué)研用相關(guān)領(lǐng)域人員踴躍投稿，期待共同見(jiàn)證電影科技在AI技術(shù)驅(qū)動(dòng)下的創(chuàng)新發(fā)展。

——本期責(zé)編

專(zhuān)家點(diǎn)評(píng)

近年來(lái)，虛擬攝制技術(shù)在電影工業(yè)化、現(xiàn)代化制作體系中的發(fā)展與應(yīng)用持續(xù)深化，其具有攝制工藝流程高度并行化、前期拍攝與后期制作深度融合化、視覺(jué)效果所見(jiàn)即所得等技術(shù)特點(diǎn)。數(shù)字資產(chǎn)的前期制作和現(xiàn)場(chǎng)重構(gòu)是虛擬攝制技術(shù)的核心關(guān)鍵環(huán)節(jié)，對(duì)于加快虛擬攝制技術(shù)在數(shù)字視聽(tīng)行業(yè)推廣應(yīng)用具有直接和重要影響，其不僅要求前期制作的數(shù)字資產(chǎn)技術(shù)品質(zhì)高，而且追求真實(shí)拍攝內(nèi)容與重構(gòu)數(shù)字資產(chǎn)的無(wú)縫虛實(shí)融合。當(dāng)前，我國(guó)電影行業(yè)正在積極推進(jìn)國(guó)家電影數(shù)字資產(chǎn)平臺(tái)建設(shè)和全產(chǎn)業(yè)鏈智能化升級(jí)，伴隨大語(yǔ)言模型和多模態(tài)模型的發(fā)展進(jìn)步，人工智能生成內(nèi)容（AIGC）技術(shù)愈加成熟，其具有高效優(yōu)質(zhì)、即時(shí)交互、發(fā)展迭代快等優(yōu)勢(shì)，可創(chuàng)新升級(jí)電影虛擬攝制技術(shù)流程，促進(jìn)提質(zhì)優(yōu)化和降本增效，并有效克服虛擬攝制中數(shù)字資產(chǎn)制作難度大、成本高、資產(chǎn)利用率低、技術(shù)團(tuán)隊(duì)專(zhuān)業(yè)性交互性要求高等困難，因而非常適合服務(wù)電影數(shù)字資產(chǎn)制作?！禔IGC在電影虛擬攝制中的應(yīng)用探索與實(shí)踐》一文以概念設(shè)計(jì)、場(chǎng)景生成、角色創(chuàng)建、動(dòng)畫(huà)生成、現(xiàn)場(chǎng)交互等為切入點(diǎn)，探索實(shí)踐AIGC在電影虛擬攝制中的應(yīng)用模式、技術(shù)適配與流程方案，對(duì)于推動(dòng)AIGC技術(shù)服務(wù)電影虛擬攝制以及二者實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)與融合并進(jìn)具有重要的指導(dǎo)意義和應(yīng)用價(jià)值。智能化是大勢(shì)所趨，伴隨算力、算法、模型、數(shù)據(jù)集、行業(yè)領(lǐng)域知識(shí)等不斷發(fā)展完善，AIGC技術(shù)將不斷逼近電影級(jí)技術(shù)品質(zhì)，其在電影數(shù)字資產(chǎn)制作生產(chǎn)和電影虛擬攝制中的應(yīng)用將日益成熟完善，進(jìn)而有力支撐和服務(wù)國(guó)家電影數(shù)字資產(chǎn)平臺(tái)建設(shè)與精品電影創(chuàng)作生產(chǎn)。

——?jiǎng)⑦_(dá)

正高級(jí)工程師

中國(guó)電影科學(xué)技術(shù)研究所（中央宣傳部電影技術(shù)質(zhì)量檢測(cè)所）總工程師，《現(xiàn)代電影技術(shù)》主編

隨著人工智能（AI）技術(shù)的不斷進(jìn)化，藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域正經(jīng)歷一場(chǎng)由新技術(shù)驅(qū)動(dòng)的虛擬與現(xiàn)實(shí)融合的變革。在AI技術(shù)的加持下，虛擬角色經(jīng)過(guò)不斷演化已步入到AI賦能的人機(jī)共創(chuàng)階段。在戲劇與影視領(lǐng)域，這一變革在推動(dòng)戲劇呈現(xiàn)方式、影像生產(chǎn)邏輯更迭的同時(shí)，也催生了藝術(shù)審美的重構(gòu)。在AI技術(shù)持續(xù)更新及藝術(shù)與生活關(guān)系遵循的雙重作用下，其藝術(shù)形象的再現(xiàn)生成路徑及由此引發(fā)的審美特征也在發(fā)生著不容忽視的變化，且有待進(jìn)行藝術(shù)品格及認(rèn)知倫理的重新辨識(shí)和定位。《基于AI技術(shù)的影視虛擬角色創(chuàng)制：從數(shù)字仿真到智能共創(chuàng)》一文密切關(guān)注最新技術(shù)前沿，聚焦AI技術(shù)在藝術(shù)創(chuàng)作特別是戲劇與影視領(lǐng)域虛擬角色創(chuàng)制方式及其應(yīng)用這一極具前瞻性的議題，契合當(dāng)下科技與藝術(shù)深度融合的發(fā)展趨勢(shì)。通過(guò)案例分析與理論闡述，深入剖析了從數(shù)字仿真到智能共創(chuàng)的技術(shù)應(yīng)用歷程及不同階段虛擬角色創(chuàng)制的特點(diǎn)，著重提出了AI在虛擬角色構(gòu)建、藝術(shù)創(chuàng)制過(guò)程中人機(jī)共創(chuàng)的路徑及其在藝術(shù)創(chuàng)作內(nèi)容生成模式上的革新，AI技術(shù)正在從輔助工具向共創(chuàng)主體轉(zhuǎn)變。同時(shí)還敏銳地察覺(jué)到AI參與創(chuàng)制所引發(fā)的倫理與創(chuàng)作身份界定等復(fù)雜問(wèn)題，對(duì)AI虛擬角色在跨文化交流中的作用以及未來(lái)藝術(shù)創(chuàng)作方向進(jìn)行了有說(shuō)服力的設(shè)想與展望。

——高雄杰

教授、博士生導(dǎo)師

中央戲劇學(xué)院學(xué)術(shù)委員會(huì)副主任、電影電視系主任

《從文本到動(dòng)作：AIGC 賦能電影動(dòng)作創(chuàng)制的應(yīng)用研究》一文探討了AIGC技術(shù)在電影動(dòng)作創(chuàng)制中的應(yīng)用，特別是從文本到動(dòng)作的生成過(guò)程。作者首先介紹了AIGC技術(shù)的生成路徑及其在電影制作中的應(yīng)用現(xiàn)狀，隨后重點(diǎn)分析了以MotionGPT為代表的文本-動(dòng)作生成模型的結(jié)構(gòu)和實(shí)踐應(yīng)用。文章的主要貢獻(xiàn)在于系統(tǒng)地梳理了AIGC技術(shù)在電影動(dòng)作生成中的應(yīng)用路徑，并指出當(dāng)前技術(shù)的不足和未來(lái)發(fā)展方向，為電影行業(yè)的技術(shù)革新提供了新的思路。從對(duì)整個(gè)電影行業(yè)的影響來(lái)看，MotionGPT和AnimationGPT等模型的核心突破在于將自然語(yǔ)言與動(dòng)作語(yǔ)義無(wú)縫連接，極大簡(jiǎn)化了電影動(dòng)作設(shè)計(jì)的流程。傳統(tǒng)動(dòng)畫(huà)制作中動(dòng)作捕捉依賴(lài)專(zhuān)業(yè)設(shè)備和演員反復(fù)排練，成本高且耗時(shí)長(zhǎng)，而AI大模型通過(guò)文本描述即可生成精準(zhǔn)的動(dòng)作序列，顯著降低了制作門(mén)檻。這一技術(shù)不僅提升了效率，還讓導(dǎo)演能夠快速?lài)L試多種動(dòng)作方案，激發(fā)更多創(chuàng)意可能。然而，AI生成的動(dòng)作在情感表達(dá)和文化內(nèi)涵上仍有局限，尤其是復(fù)雜情感遞進(jìn)和細(xì)膩肢體語(yǔ)言的呈現(xiàn)仍需實(shí)現(xiàn)新突破。未來(lái)，若能結(jié)合更多更優(yōu)文化背景數(shù)據(jù)，AI動(dòng)作生成有望在藝術(shù)表現(xiàn)上達(dá)到新高度，為電影行業(yè)帶來(lái)更加積極和深遠(yuǎn)的變革。

——賈云鵬

教授

北京郵電大學(xué)數(shù)字媒體與設(shè)計(jì)藝術(shù)學(xué)院院長(zhǎng)

本期目錄

新年寄語(yǔ)

重點(diǎn)關(guān)注

◎ 全國(guó)宣傳部長(zhǎng)會(huì)議在京召開(kāi) 蔡奇出席并講話(huà)

◎ 2025年全國(guó)電影局長(zhǎng)會(huì)議在京召開(kāi)

前沿技術(shù)

◎ AIGC在電影虛擬攝制中的應(yīng)用探索與實(shí)踐

—— 陳　軍　王徐爾　趙建軍

◎ 基于AI技術(shù)的影視虛擬角色創(chuàng)制：從數(shù)字仿真到智能共創(chuàng)

—— 周　雯　趙　恬

檢測(cè)與認(rèn)證

◎ 國(guó)內(nèi)數(shù)字電影LED影廳光學(xué)和聲學(xué)技術(shù)參數(shù)分析與檢測(cè)評(píng)估

—— 王景宇　李　娜

技術(shù)應(yīng)用

◎ 從文本到動(dòng)作：AIGC賦能電影動(dòng)作創(chuàng)制的應(yīng)用研究

—— 劉嘉俊　衛(wèi)詩(shī)磊

◎ 基于圖生視頻技術(shù)的數(shù)字人生成及其在電影公益放映中的應(yīng)用

—— 楊　旭

研究與開(kāi)發(fā)

◎ 基于亮度方差與深度學(xué)習(xí)的視頻漸變鏡頭邊界檢測(cè)算法研究

—— 徐　敏　申　奧　司小朦

◎ 基于NLEMD算法的影視劇視頻序列高效壓縮編碼方法

—— 王宣月

技術(shù)與藝術(shù)

◎ 情境營(yíng)造與視覺(jué)構(gòu)建——電影《孤星計(jì)劃》美術(shù)設(shè)計(jì)的多維表達(dá)

—— 李　暢　于成龍

科技動(dòng)態(tài)

◎ 《現(xiàn)代電影技術(shù)》2025年選題指南

文章概要

AIGC在電影虛擬攝制中的應(yīng)用探索與實(shí)踐

【摘要】 電影虛擬攝制憑借所見(jiàn)即所得的優(yōu)勢(shì)已在全球電影工業(yè)體系中得到廣泛應(yīng)用，但其后期前置的特點(diǎn)，導(dǎo)致前期高質(zhì)量資產(chǎn)制作成本投入高，資產(chǎn)有效利用率低，現(xiàn)場(chǎng)即時(shí)調(diào)整專(zhuān)業(yè)性要求高。人工智能生成內(nèi)容（AIGC）技術(shù)以其高效生成和即時(shí)響應(yīng)的能力可以有效彌補(bǔ)虛擬攝制的上述應(yīng)用短板。本文通過(guò)AIGC技術(shù)在概念設(shè)計(jì)、場(chǎng)景生成、角色創(chuàng)建、動(dòng)畫(huà)生成、現(xiàn)場(chǎng)交互調(diào)整等各階段的具體應(yīng)用，探索人工智能（AI）如何在電影虛擬攝制各環(huán)節(jié)發(fā)揮效能，分析總結(jié)AI技術(shù)的優(yōu)勢(shì)、劣勢(shì)及其與電影虛擬攝制的適配性，形成一套電影虛擬攝制的智能制作流程和實(shí)踐方案。

基于AI技術(shù)的影視虛擬角色創(chuàng)制：從數(shù)字仿真到智能共創(chuàng)

【摘要】 為深入探究藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域從計(jì)算機(jī)合成虛擬角色到人工智能（AI）深度參與的人機(jī)共創(chuàng)模式的演變歷程、作用機(jī)制及其深遠(yuǎn)影響，本文通過(guò)梳理 AI 技術(shù)在影視與舞臺(tái)藝術(shù)中的應(yīng)用歷程，利用案例分析和理論闡述，提出 AI 正從輔助工具向共創(chuàng)主體轉(zhuǎn)變的論點(diǎn)。通過(guò)對(duì) AI 在虛擬角色構(gòu)建、人工智能生成內(nèi)容（AIGC）驅(qū)動(dòng)的藝術(shù)創(chuàng)作過(guò)程以及人機(jī)共創(chuàng)路徑等方面的詳盡剖析，發(fā)現(xiàn)AI 技術(shù)的持續(xù)演進(jìn)顯著增強(qiáng)了虛擬角色的表現(xiàn)力，革新了藝術(shù)創(chuàng)作內(nèi)容的生成模式，為藝術(shù)創(chuàng)作注入諸多創(chuàng)新元素，帶來(lái)沉浸式體驗(yàn)；然而，這一進(jìn)程也引發(fā)了倫理與身份界定等復(fù)雜問(wèn)題，如虛擬角色行為責(zé)任歸屬不明、引發(fā)觀(guān)眾情感依賴(lài)等。未來(lái)，AI虛擬角色可能在跨文化交流中發(fā)揮重要橋梁作用，AI的深度參與有望推動(dòng)藝術(shù)創(chuàng)作朝著虛擬與現(xiàn)實(shí)深度融合、多元文化體驗(yàn)拓展的方向持續(xù)發(fā)展。

國(guó)內(nèi)數(shù)字電影LED影廳光學(xué)和聲學(xué)技術(shù)參數(shù)分析與檢測(cè)評(píng)估

【摘要】 本文聚焦數(shù)字電影LED影廳的光學(xué)和聲學(xué)技術(shù)參數(shù)，對(duì)其展開(kāi)深入分析與檢測(cè)評(píng)估研究。文中詳細(xì)闡述了LED影廳光學(xué)和聲學(xué)技術(shù)參數(shù)涵蓋的關(guān)鍵方面，并通過(guò)相應(yīng)的檢測(cè)方法與評(píng)估手段，探討這些參數(shù)對(duì)觀(guān)影體驗(yàn)、畫(huà)面呈現(xiàn)及音效營(yíng)造等方面的影響，旨在為優(yōu)化數(shù)字電影LED影廳光學(xué)和聲學(xué)效果、提升整體觀(guān)影品質(zhì)提供科學(xué)依據(jù)與技術(shù)參考，助力行業(yè)更好地發(fā)展并完善相關(guān)技術(shù)應(yīng)用。

從文本到動(dòng)作：AIGC賦能電影動(dòng)作創(chuàng)制的應(yīng)用研究

【摘要】 人工智能生成內(nèi)容（AIGC）技術(shù)在影視創(chuàng)作中的應(yīng)用日益廣泛，為電影行業(yè)帶來(lái)了前所未有的革新。隨著相關(guān)技術(shù)的持續(xù)成熟，AIGC打破了傳統(tǒng)影視制作的局限，不僅降低了創(chuàng)作門(mén)檻，還提升了創(chuàng)作效率。動(dòng)作作為電影的核心元素，其創(chuàng)制過(guò)程也深受AIGC技術(shù)的影響。本文聚焦文本生成動(dòng)作這一前沿領(lǐng)域，闡述從電影文本構(gòu)建到動(dòng)作演繹的轉(zhuǎn)化路徑，探討AIGC賦能電影動(dòng)作創(chuàng)制的全新可能性。文章梳理了AIGC的生成路徑及應(yīng)用現(xiàn)狀，重點(diǎn)分析以MotionGPT為代表的文本-動(dòng)作生成模型結(jié)構(gòu)及其實(shí)踐應(yīng)用，并從動(dòng)作控制和美學(xué)價(jià)值兩方面剖析了當(dāng)前技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)。實(shí)踐應(yīng)用表明文本生成動(dòng)作技術(shù)能有效提升動(dòng)作創(chuàng)制的效率和創(chuàng)意表現(xiàn)力，從而為AIGC賦能電影動(dòng)作創(chuàng)制提供新的思路和方向。

基于圖生視頻技術(shù)的數(shù)字人生成及其在電影公益放映中的應(yīng)用

【摘要】 人工智能（AI）技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，掀開(kāi)了第四次工業(yè)革命的序幕，在這場(chǎng)技術(shù)變革浪潮中，圖生視頻技術(shù)的發(fā)展尤為突出。本文以提升電影公益放映的宣傳效能為出發(fā)點(diǎn)，探討圖生視頻技術(shù)的發(fā)展歷程、應(yīng)用及未來(lái)，對(duì)比多個(gè)基于語(yǔ)音驅(qū)動(dòng)的圖生視頻技術(shù)生成的數(shù)字人，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)綜合分析其性能和質(zhì)量。新生成的數(shù)字人可作為電影文化宣傳的新載體，體現(xiàn)了創(chuàng)新技術(shù)與電影文化相結(jié)合的特點(diǎn)，提升了影片在推薦、導(dǎo)學(xué)、導(dǎo)覽方面的宣傳影響力。

基于亮度方差與深度學(xué)習(xí)的視頻漸變鏡頭邊界檢測(cè)算法研究

【摘要】 鏡頭是視頻索引、搜索瀏覽和老舊影像快速修復(fù)的基本單元，因此開(kāi)發(fā)高效鏡頭分割算法，使用戶(hù)得以迅速定位切換點(diǎn)至關(guān)重要。本文通過(guò)詳細(xì)分析鏡頭串接的特點(diǎn)，根據(jù)鏡頭發(fā)生切換時(shí)亮度方差均值直方圖所表現(xiàn)出的特性差異找到切換點(diǎn)，從而達(dá)到分割鏡頭的目的。針對(duì)各種類(lèi)型的漸變檢測(cè)，首先，通過(guò)計(jì)算相鄰圖像間的光流矢量來(lái)校正圖像偏移，并依據(jù)矢量量化結(jié)果和圖像熵的評(píng)估確定所有潛在的鏡頭邊界；之后，跟蹤超像素以提取圖像的顯著區(qū)域，同時(shí)結(jié)合預(yù)訓(xùn)練的AlexNet模型學(xué)習(xí)視頻幀的特征，并訓(xùn)練得到漸變鏡頭邊界檢測(cè)模型；最后，利用直方圖幀差法和光流法排除由閃光和高度運(yùn)動(dòng)引起的誤檢，完成漸變鏡頭的邊界檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法在檢測(cè)漸變鏡頭方面表現(xiàn)出色，同時(shí)對(duì)運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景及閃光燈造成的干擾具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性。

基于NLEMD算法的影視劇視頻序列高效壓縮編碼方法

【摘要】 在影視劇視頻序列壓縮編碼中，視頻序列矩陣無(wú)法描述細(xì)微的空間變化，使壓縮編碼過(guò)程遺漏某些信息，導(dǎo)致影視劇視頻質(zhì)量未能滿(mǎn)足預(yù)期。為此，本文提出基于限鄰域經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸猓∟LEMD）算法的影視劇視頻序列高效壓縮編碼方法。在視頻序列三維矩陣的基礎(chǔ)上，在笛卡爾坐標(biāo)系空間中引入時(shí)間分量，從而構(gòu)建出四維矩陣以描述視頻序列的細(xì)微變化。將影視劇視頻序列的視頻幀組合到四維矩陣中，并將矩陣空間視為NLEMD算法的最大鄰域，進(jìn)而利用該算法進(jìn)行視頻序列的分解壓縮。將這一結(jié)果進(jìn)行量化處理，結(jié)合預(yù)測(cè)誤差實(shí)現(xiàn)高效的壓縮編碼過(guò)程。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，所提方法在視頻質(zhì)量方面表現(xiàn)較為出色，率失真曲線(xiàn)較優(yōu)，在影視劇視頻序列壓縮編碼領(lǐng)域具有良好的應(yīng)用前景。

情境營(yíng)造與視覺(jué)構(gòu)建——電影《孤星計(jì)劃》美術(shù)設(shè)計(jì)的多維表達(dá)

【摘要】 電影美術(shù)作為電影創(chuàng)制的重要組成部分，不僅是視覺(jué)藝術(shù)的創(chuàng)作，更是角色塑造和影片敘事的重要手段。角色的狀態(tài)與場(chǎng)景氛圍相互作用，構(gòu)成了影像空間情境。本文從電影《孤星計(jì)劃》的美術(shù)設(shè)計(jì)角度出發(fā)，重點(diǎn)探討影片整體“肅殺”氛圍的視覺(jué)情境構(gòu)建，同時(shí)圍繞光影、色彩、道具、空間四個(gè)不同維度的美術(shù)視覺(jué)造型進(jìn)行系統(tǒng)研究，通過(guò)對(duì)這些元素的細(xì)致剖析，揭示當(dāng)下電影美術(shù)設(shè)計(jì)如何通過(guò)這些視覺(jué)元素有效推動(dòng)影片情境氛圍的呈現(xiàn)，并構(gòu)建出獨(dú)特的視覺(jué)語(yǔ)言，增強(qiáng)影片敘事深度與情感張力。

文章全文詳見(jiàn)《現(xiàn)代電影技術(shù)》期刊

2025年第1期