AI工具對好萊塢的“顛覆”

從動畫電影開始

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動畫長片《Critterz》。

對數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作者、影視從業(yè)者和產(chǎn)業(yè)投資人來說，這絕不是簡單的技術(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，開始了AI與動畫的初步結(jié)合?，F(xiàn)在升級成長片，OpenAI直接拿出了“硬實力”：不僅提供全套AI工具支持，還計劃用3000萬美元預(yù)算、9個月時間完成制作。

而它對標(biāo)的好萊塢傳統(tǒng)動畫長片，通常需要花費1億美元、3年時間。

這樣的效率提升簡直是“碾壓級”的。

更重要的是，AI不再是只幫點小忙的輔助工具，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 - 多語言適配”全流程。

對創(chuàng)作者來說，這意味著實現(xiàn)創(chuàng)意的門檻大大降低。對投資人而言，這種“又快又省錢”的模式，可能會讓內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的估值邏輯徹底變樣。

《Critterz》只是一個開始，這場由OpenAI帶頭的“變革”，會怎樣沖擊好萊塢的傳統(tǒng)格局？

答案就藏在《Critterz》每一個用AI制作的細(xì)節(jié)里。

#01

從短片到長片，

OpenAI選《Critterz》不是偶然

《Critterz》是什么影片，為什么OpenAI會首先選擇和這部動畫片合作？

事情還要從兩年前說起。

《Critterz》講述了一群森林生物在村莊受到一個陌生人打擾后踏上冒險之旅的故事，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團隊完成了《Critterz》短片，并嘗試首次使用OpenAI的DALL-E完成美術(shù)與場景風(fēng)格設(shè)定。

彼時離OpenAI發(fā)布震驚全球的ChatGPT剛剛過去不到半年，世界還沒有意識到AI對整個產(chǎn)業(yè)會造成多大的顛覆和影響。

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

Chad Nelson與Native Foreign團隊用After Effects的視差動畫技術(shù)將2D場景拉出空間感，并通過面部表情捕捉 + Unreal Engine解決角色口型與表演的問題。

一旦利用Unreal Engine設(shè)置并綁定了角色，創(chuàng)作團隊就可以錄制任意數(shù)量的臺詞，而不會對預(yù)算或進度產(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)作團隊可以從雞零狗碎的后期工作中被解放出來，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片項目。

英國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。

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

此時，AI在創(chuàng)作中扮演更加重要的角色。

根據(jù)華爾街日報的報道，這次長片制作中，OpenAI除提供視覺/視頻生成與語言模型外，還將為制作流程提供算力支持。

制作團隊計劃九個月完成這部長片，并把成本制作壓縮到三千萬美元的水平。一般來說，傳統(tǒng)動畫長片制作周期一般要到三年，制作預(yù)算要接近上億美元。

《Critterz》團隊計劃以30%的時間和預(yù)算成本完成，看來對制作效率的提升充滿了信心。

媒體還披露，團隊將使用GPT-5這樣的最新一代大語言模型作為開發(fā)與創(chuàng)作“中臺”，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)演與鏡頭級內(nèi)容生成。

#02

動畫師要慌了，

AI 把預(yù)算、周期砍掉 70%

從這次OpenAI深度參與《Critterz》制作來看，在不久的將來，以AI大模型支撐的內(nèi)容生成工具將極大地改變動畫產(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。

對話式大模型成為與人類編劇搭檔的“寫作搭子”，通過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字一個字寫出來的內(nèi)容，完全可以由大模型在與人類編劇交互的過程中快速生成，并由人類編劇串聯(lián)組織在一起。

盡管未來每一個字可能都是由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。

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，需要美術(shù)團隊繪制風(fēng)格參考圖（style board）、角色設(shè)定圖（character design），再交由導(dǎo)演審定。這個過程往往要經(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)小時內(nèi)生成幾十上百張參考圖，導(dǎo)演和美術(shù)團隊從中挑選、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)演會在拍攝前做“分鏡頭腳本”（storyboard），就像漫畫一樣，把每個鏡頭的大致畫面畫出來。傳統(tǒng)上，要靠分鏡師畫很多草圖，再拍成動畫樣的“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態(tài)視頻，讓人直觀感受到鏡頭的運動、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、場景搭建），在視頻預(yù)演后能提前知道大概要花多少錢實現(xiàn)，不論是從工作效率還是從直觀體驗?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)鍵表演可以通過穿戴傳感器或攝像機捕捉演員的身體動作，或者用面部識別設(shè)備捕捉演員的嘴部動作、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)微表情和動作仍然是真人完成的，保證角色不顯得僵硬。傳統(tǒng)動畫要人工逐幀調(diào)整(keyframe animation)，非常耗時。動作捕捉數(shù)據(jù)直接驅(qū)動角色，AI算法可以自動補全和修正動作捕捉數(shù)據(jù)，填補其中的空白，大大減少了動畫師的體力活。

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)模群眾場景。比如本來只有幾十個群演，AI就能復(fù)制、變化姿態(tài)、換裝，讓畫面看起來像有上千人。

比如“背景替換”，過去要替換背景，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景。

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

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

這項技術(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)看過不止一個特朗普說中文或者郭德綱講英文相聲的視頻。

所以說，AI對于媒體內(nèi)容創(chuàng)作的效率提升將是顛覆性的?，F(xiàn)在就看哪些AI大模型能夠針對媒體內(nèi)容創(chuàng)作進行優(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)。

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，并加速好萊塢對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。

“華爾街日報”與“Vice”等主流媒體都關(guān)注到了OpenAI這次與創(chuàng)作團隊的深度合作?！癆I生成電影”已經(jīng)從試驗階段推進到產(chǎn)業(yè)驗證階段(POC)，并向小規(guī)模量產(chǎn)過渡。

#03

這個趨勢擋不住，

AI 讓內(nèi)容產(chǎn)業(yè)估值邏輯大改

資本市場如何看待AI對內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的顛覆式改造呢？

只能說，拐點已來，留給傳統(tǒng)生產(chǎn)方式的時間已經(jīng)不多了。

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

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

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

對于未來的內(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，通過先判定實現(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。

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

?清稿與合成：背景替換、群演復(fù)制、智能摳像，后期制作時間大大縮短，以前無法實現(xiàn)的功能(比如演員“換頭“)，在AI加持下成為基本操作(這點對于”風(fēng)險頻發(fā)“的中國演藝圈尤為重要)。

未來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有容身之處。就如同軟件開發(fā)行業(yè)，已經(jīng)無法容納不使用AI輔助工具的程序員。

相應(yīng)的，資本市場對媒體企業(yè)的估值也會轉(zhuǎn)而接近SaaS(軟件即服務(wù))類型的企業(yè)來定價，而定價核心也會基于AI工作流效率和生產(chǎn)成本來定義。

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

資本市場還會考察內(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。

視頻生成/視頻生產(chǎn)力提升工具的估值也會隨著AI深入內(nèi)容創(chuàng)作而提升。例如短視頻自動剪輯工具OpusClip 2025年三月獲得軟銀旗下得SoftBank Vision Fund 2領(lǐng)投$2000萬融資，投后估值$2.15億。雖然這個工具不是制作長片的，但也體現(xiàn)了資本對視頻內(nèi)容自動化生產(chǎn)工具的估值提升。

所有這一切，最終都會落實成為保證內(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力密集+高成本完成的功能，比如平臺側(cè)的多語種與AI配音，將“跨語言多版本”這一原先為大制作所獨有的功能徹底平民化。任何語言的媒體內(nèi)容都可以方便的轉(zhuǎn)換為面向全球受眾的多語言版本，并進而在全球分發(fā)傳播。

類似的功能目前YouTube已經(jīng)上線。作為YouTube有4萬關(guān)注者的小博主，我也收到了YouTube的邀請，自動把我的視頻生成多語言版本。

隨著不同AI模型廠商深度參與內(nèi)容制作，未來會不會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/針對性調(diào)優(yōu)會不會導(dǎo)致創(chuàng)作結(jié)果的差異，是一個很有趣的話題。

結(jié)語：

《Critterz》只是開始，

好萊塢 AI 時代已來

回到文章開始時談到的AI動畫長片《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)正式進入AI時代。

《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面。

無論《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加持的獨立工作室的輪番挑戰(zhàn)。

不管誰能最終生存下來，工業(yè)化內(nèi)容生產(chǎn)的服務(wù)平臺最終一定會形成，并變?yōu)楹萌R塢的核心競爭力。