親歷影視工業(yè)的AI浪潮之后，他們怎么看？

整理｜園長

AI時代，視頻內(nèi)容將往何方？不論公司、團(tuán)隊，還是個體“超級創(chuàng)作者”，都在思考和實踐如何與AI共存。

本文根據(jù)刺猬公社第六屆新內(nèi)容探索者大會-AI與影視行業(yè)演講&圓桌對談?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)營過一家四五十人的后期公司，業(yè)務(wù)涵蓋CG汽車廣告、實拍廣告以及動畫影視后期。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對影視行業(yè)的沖擊，我淺淺總結(jié)了幾點。

首先是題材選擇的邊界。傳統(tǒng)的愛情、喜劇、動作懸疑片目前AI還做不好，因為AI無法完全模擬人類細(xì)膩的表演和情感共鳴。所以我們現(xiàn)在主攻動畫、恐怖、科幻、奇幻、紀(jì)錄片等題材，利用AI在這些“不可能場景”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、場景搭建、預(yù)演動畫到特效材質(zhì)，第一版可能就要耗費三四個月。

以《流浪地球》里的行星發(fā)動機為例，最初可能只有兩三張概念圖，美術(shù)指導(dǎo)會在此基礎(chǔ)上畫出推動地球等關(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目，到電影上映，畫面誕生的整個過程歷時三年——真是把頭發(fā)都熬白了。我不得不說，《流浪地球》是一部偉大的作品，但它的制作周期實在太長了。

然而，AI時代到來之后，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，沒有《流浪地球》前作，也就沒有后來的參照?，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，再用它來生成視頻，整個流程下來也就十來分鐘，遠(yuǎn)不像過去那樣步驟繁瑣。

不過，要想讓AI生成理想的效果，需要相當(dāng)多的知識儲備。我過去所有的經(jīng)驗和經(jīng)歷，恰恰是為了能在此刻準(zhǔn)確地描述出場景、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，外國人特別喜歡這類題材。如果實拍的話，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，要真能運行起來；再要做大量的概念設(shè)計，還得是超未來、不能是近未來的設(shè)計；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，因為預(yù)算特別大、時間很長，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，我覺得AI加速了我們的生產(chǎn)，但是提高不了太多的質(zhì)量。因為AI創(chuàng)造不了它沒見過的東西，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？它沒有感情，沒有任何人類的感情，感覺不到喜怒哀樂，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的節(jié)奏感，我要讓你時松時緊，時害怕時不害怕，有時候開心，有時候難過，但AI做不到。

張旋：從院線動畫制作，看AI和“數(shù)據(jù)工程”

我覺得動畫電影最主要的難點，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 、無情地推進(jìn)。

傳統(tǒng)的3D動畫制作，是非常典型的人力密集型、“重工業(yè)”作品，在國內(nèi)成本相對較低的環(huán)境下，也少不了一兩個億人民幣的投資，這是因為我們一直在用非常昂貴的人力和時間去堆砌畫面。AI的到來，讓我們逐步從純粹地拼人力、拼人數(shù)、拼周期，過渡到拼算力的階段。

前段時間我們看了一段話，說哪有什么AI應(yīng)用，無非是數(shù)據(jù)工程，看完我們同事相視一笑。我們在做制片管理的時候，會把所有和制作有關(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輔助我們的制片來做項目管理。

比如有一個10M大小的、大概有六七萬條鏡頭環(huán)節(jié)的版本記錄，我們可以用任何我們手邊的AI模型，讓它幫我去做項目全方位的數(shù)據(jù)分析，不管是哪個環(huán)節(jié)的情況，還是哪個供應(yīng)商的情況，只要是我想知道的，它都能幫我分析出來，給出各種圖表以及文字結(jié)論，并且最后我們可以通過對話的方式再進(jìn)行追問。

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。所以在幕后的項目管理工作當(dāng)中，我們等于得到了非常有經(jīng)驗、并且不知疲倦的數(shù)據(jù)分析師，幫我們做整個項目的評估，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，我就只講我們對未來的一些展望、規(guī)劃。

我們現(xiàn)在也在準(zhǔn)備新的動畫電影，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)計是不是具有合理性，我們可以借助AI非?？焖俚亟⒅R體系、做驗證，還可以讓AI來幫我們?nèi)ヌ魟”井?dāng)中的問題；在美術(shù)設(shè)計方面，我們等于從原來需要大量的手繪，到現(xiàn)在可以瞬間產(chǎn)出大量的場景設(shè)計圖、角色設(shè)計圖，包括前期的分鏡和故事版；目前AI雖然還沒有辦法直接生成滿足院線動畫電影的鏡頭，但在動態(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來講，非?？焖俚卣宫F(xiàn)給團(tuán)隊內(nèi)部的人看，甚至給早期的觀眾去看，去驗證我的想法。

由AI制作的概念MV截圖

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

講一下我們的感受吧，我覺得大家基本上都還是有共識的，我們過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，通過這樣的方式來提升制作效率?，F(xiàn)在有了AI之后，會更希望通才藝術(shù)家的出現(xiàn)，借助AI來提升制作質(zhì)量。

那現(xiàn)在來講，這些年即使是在沒有AI的情況下，我們也會發(fā)現(xiàn)很多環(huán)節(jié)在合并。因為隨著本身我們的軟件、計算機的硬件都在進(jìn)步，各個崗位越來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。

超級創(chuàng)作者的實驗——溫勤談AI短片《雛菊》的創(chuàng)作

短片《雛菊》算是實驗性的一部電影，大家可以發(fā)現(xiàn)它全程是沒有臺詞的。而且主體的一致性，我們沒有特別去考慮。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，但是我們沒有時間再重做，如果用最新的模型來做的話，效果肯定會更好。

當(dāng)時，用AI的能力去創(chuàng)作比如機器人對打，或者一些需要對口型的視頻，還是做不出來的。這種情況下，我們是怎么通過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)、簡單的影視制作腳本，我們就在想要怎么通過AI把它轉(zhuǎn)化成可用的分鏡腳本以及故事大綱。我是用GPT，因為國內(nèi)2024年其他的大語言模型效果沒有那么好，所以說我就選擇了GPT。我把劇本丟到GPT里面，讓它幫我去構(gòu)建對應(yīng)的場景，以及對應(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。我跟子川導(dǎo)演我們每天晚上基本上都在開會，討論整個畫面要什么樣的質(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，我們從頭到尾生成了兩三千個鏡頭，但是最后用到的就100多個。如果用傳統(tǒng)方式制作的話，兩三千個鏡頭耗費的時間會很長。我們從八月底開始立項，到十月初做完，大概用了個把月時間。

接下來我想跟大家分享關(guān)鍵幀的生成。之前，我通過大語言模型生成對應(yīng)的分鏡，我會再把對應(yīng)的故事情節(jié)再丟到大語言模型里面，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)在有一些很不錯的工具能幫你寫提示詞，但是我自己可能比較固執(zhí)，堅持自己人工去寫。

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

對于動態(tài)視頻的生成，我會更偏向于用自己的提示詞庫。我有個習(xí)慣，一般會把鏡頭的動作，比如推進(jìn)或者搖進(jìn)、推拉搖移這些放到最前面。有的時候也要靠運氣，有個爆炸畫面的視頻，我在跑的時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，運氣也是非常好的。

我有兩個思考，可以跟大家分享一下。第一個思考是人機協(xié)同、創(chuàng)意為王，因為隨著技術(shù)的迭代發(fā)展，人人都可以做創(chuàng)意，都可以通過AI工具來進(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)出來的，是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)出來的，有時候我在制作過程當(dāng)中，我可能會遵循一些互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的流程。在未來，AIGC將成為我們內(nèi)容行業(yè)的水煤電，人人身邊真的會有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，有沒有絕對不可替代的地方？比如在情感共鳴等等有關(guān)價值的層面。

陸思津：我覺得AI能代替的可能是動畫制作的部分，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AI不具備情感、沒有喜怒哀樂。舉個例子，AI能模擬出情感，但是AI沒有辦法體會“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。但是，現(xiàn)在還沒有哪個工序可以完全不用人來去做了，各個工序還是需要人的參與。

溫勤：從創(chuàng)作者的角度，我覺得跟只要跟思考相關(guān)的東西，AI還是替代不了。比如說我跟甲方去溝通交流的時候，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。

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

陸思津：我覺得不太會改變審美。首先，AI不知道“什么是美的東西”，AI只會認(rèn)為“這個東西被大眾評審認(rèn)為是美的”。所以，AI只會模仿，不會產(chǎn)生新的東西，而新的東西是人產(chǎn)生的，不會由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言習(xí)慣，AI只會更加全面地影響人的視覺、聽覺。但它會往哪個方向走，我還是充滿樂觀的。短期內(nèi)審美方向或許會有一些波動，但是整體來講，我覺得人的本性還是會追求美。

溫勤：我也覺得會影響到。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，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”。因為AIGC本質(zhì)上是數(shù)據(jù)積累出來的、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，因為AI能夠把我們腦袋里能想到但是現(xiàn)實做不了的東西傳達(dá)出來，但是在提升審美時，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)會不會因此有所變化？我們作為視頻內(nèi)容行業(yè)的從業(yè)者，做出好作品的機會相對來說是變多了還是變少了？

陸思津：我覺得是變多了，但是我覺得AI還不能判斷一個作品是不是好作品。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：個人創(chuàng)作會變?nèi)菀?，每個人都可以發(fā)出自己的聲音，把自己的創(chuàng)意快速做出來給別人看。相對的，因為創(chuàng)作變?nèi)菀琢?，所以各種各樣的創(chuàng)意作品出來以后，內(nèi)容的平均水平值會被拉高，我們對好東西的標(biāo)準(zhǔn)也會變高。

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

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

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