2026年的第28屆上海國(guó)際電影節(jié)首次設(shè)立了“AI片場(chǎng)”單元。這個(gè)位于上海影城西側(cè)4樓、不到800平方米的空間，被紅藍(lán)色霓虹燈管勾勒成一個(gè)賽博朋克風(fēng)格的“微型AI創(chuàng)制生態(tài)場(chǎng)”。

單元由上海國(guó)際電影節(jié)與MiniMax聯(lián)合發(fā)起，首創(chuàng)“影視創(chuàng)作者+AI超級(jí)創(chuàng)作者”的1+1融合創(chuàng)制機(jī)制。

我們希望“AI片場(chǎng)”不止停留在討論和活動(dòng)層面，能夠沉淀下來(lái)更多行業(yè)思考。為此，中國(guó)傳媒大學(xué)戲劇影視學(xué)院受邀擔(dān)任學(xué)術(shù)觀察團(tuán)，對(duì)本次活動(dòng)進(jìn)行全程觀察、記錄與研究。

6月19日，這份《AI影像融合創(chuàng)制行業(yè)觀察報(bào)告》正式發(fā)布，同步開(kāi)源了部分工程文件與過(guò)程資料。報(bào)告旨在幫助更多人理解AI影像創(chuàng)作的基本邏輯，回答當(dāng)前業(yè)界對(duì)于AI創(chuàng)作的部分疑惑，并為傳統(tǒng)影視創(chuàng)作與新技術(shù)之間的進(jìn)一步對(duì)話提供參考。

“看作品，也看作品如何被創(chuàng)作出來(lái)；看結(jié)果，也看過(guò)程中人的判斷、協(xié)作和選擇。對(duì)過(guò)程的探討，其意義遠(yuǎn)大于作品本身。”單元發(fā)起人、導(dǎo)演黃建新說(shuō)，“最有意義的地方，是把AI創(chuàng)制過(guò)程打開(kāi)了。”

當(dāng)我們深入閱讀這份報(bào)告，會(huì)發(fā)現(xiàn)，報(bào)告的核心價(jià)值并不在于給出標(biāo)準(zhǔn)答案，而在于把真實(shí)的“壓力測(cè)試”過(guò)程攤開(kāi)給人看，一個(gè)完整的問(wèn)題鏈也逐漸浮出水面：當(dāng)AI進(jìn)入創(chuàng)作流程后，誰(shuí)在判斷、誰(shuí)在決策、誰(shuí)對(duì)最終作品負(fù)責(zé)？當(dāng)AI生成變得廉價(jià)且易得，什么才是創(chuàng)作中真正稀缺的？從以下十個(gè)觀察維度中，我們或許能夠得到相應(yīng)的啟示。

01

AI時(shí)代，導(dǎo)演和編劇的創(chuàng)作責(zé)任無(wú)法讓渡

中國(guó)傳媒大學(xué)戲劇影視學(xué)院的這份報(bào)告，一開(kāi)始就觸及了AI時(shí)代最核心的焦慮，那就是編劇和導(dǎo)演會(huì)被取代嗎？報(bào)告指出，AI確實(shí)已經(jīng)深度進(jìn)入劇本和導(dǎo)演工作：它可以查資料、列大綱、寫人物小傳、提供橋段方案，也可以把口頭想法整理成可閱讀的初稿，它還可以根據(jù)提示詞生成畫面，模擬鏡頭、焦段、景別和光線，甚至一次提供多個(gè)版本供創(chuàng)作者選擇。

但我們真正需要辨析的是：這些能力是替代了編劇和導(dǎo)演，還是改變了編劇和導(dǎo)演工作的展開(kāi)方式？

“能工智人”組的劇本共創(chuàng)過(guò)程，為我們揭示了AI時(shí)代編劇工作的本質(zhì)變化。兩人圍繞母親阿織的行為動(dòng)機(jī)進(jìn)行了多輪協(xié)商，李鑫欣傾向于保留更尖銳的原始設(shè)定，王澤則擔(dān)心觀眾無(wú)法建立情感認(rèn)同，最終，他們既保留了悲劇厚度，又避免了強(qiáng)行改寫生死因果的倫理爭(zhēng)議。

過(guò)去，編劇為了進(jìn)入一個(gè)陌生領(lǐng)域，往往需要長(zhǎng)時(shí)間檢索、閱讀、摘錄和歸納；現(xiàn)在AI可以快速勾勒出某一領(lǐng)域的基礎(chǔ)地圖，因此，AI最主要的價(jià)值體現(xiàn)在資料搜集和信息整合上。

余曦指出：“過(guò)去做一個(gè)案子可能要看三個(gè)月資料，現(xiàn)在借助AI，不到一個(gè)月就能完成初步資料整理。AI給出的創(chuàng)意往往是已有材料的平均值，它能快速提供很多選項(xiàng)，卻很難天然產(chǎn)生真正獨(dú)特的方案，編劇仍然要核查資料來(lái)源，判斷信源是否可靠，甚至要讓AI反查自己的來(lái)源，或給AI明確的信源再做交叉驗(yàn)證。AI可以加速案頭工作，卻不能替編劇完成事實(shí)核驗(yàn)。”

但報(bào)告也明確指出，資料獲取得快，并不意味著資料已經(jīng)可靠。AI給出的信息仍然需要核驗(yàn)來(lái)源、判斷信息權(quán)重，并進(jìn)行交叉驗(yàn)證。李哲言認(rèn)為，“我有時(shí)候也會(huì)讓大語(yǔ)言模型提供各種行動(dòng)方案，甚至要求它不管合理性，把最極端的方式都列出來(lái)。這些方案未必能直接使用，有些甚至很離譜，但它們可以刺激自己從原本懸浮的狀態(tài)里往某個(gè)方向思考。”

此外，報(bào)告還提出了“AI導(dǎo)演”這一概念。它不是對(duì)傳統(tǒng)導(dǎo)演的替代，而是AIGC生成流程復(fù)雜化之后出現(xiàn)的新協(xié)作崗位，類似于攝影指導(dǎo)、藝術(shù)指導(dǎo)，在某一專業(yè)系統(tǒng)內(nèi)部承擔(dān)統(tǒng)籌功能。

李哲言指出：“如果AIGC創(chuàng)作者只是掌握工具和技巧，很快會(huì)被模型迭代替代。真正有價(jià)值的是，創(chuàng)作者能否理解作品意圖，能否知道為什么要這樣生成，能否判斷生成結(jié)果是否服務(wù)于人物、敘事和風(fēng)格。”

AIGC對(duì)影視創(chuàng)作的真正影響，不是使編劇和導(dǎo)演消失，而是把他們的核心功能重新暴露出來(lái)。編劇的價(jià)值不只是寫出文字，而是組織經(jīng)驗(yàn)、建立人物、推進(jìn)沖突、重寫文本，并承擔(dān)寫作責(zé)任；導(dǎo)演的價(jià)值不只是生產(chǎn)畫面，而是確立意圖、統(tǒng)合風(fēng)格、篩選版本，并在眾多可能性中完成定奪。AI能夠參與創(chuàng)作過(guò)程，卻不能替代創(chuàng)作責(zé)任。它讓創(chuàng)作者更快抵達(dá)文本現(xiàn)場(chǎng)和畫面現(xiàn)場(chǎng)，但最終通向哪里，仍然取決于人的創(chuàng)作判斷。

02

專業(yè)人士的指導(dǎo)價(jià)值，依舊不可替代

毫無(wú)疑問(wèn)，AIGC讓小團(tuán)隊(duì)獲得了顯著高于以往的生產(chǎn)能力，但也容易讓創(chuàng)作陷入內(nèi)部循環(huán)，即團(tuán)隊(duì)始終圍繞模型反饋不斷修改，卻忘記了作品最終還要面對(duì)觀眾、平臺(tái)需求、行業(yè)評(píng)價(jià)以及交付周期。這份報(bào)告給出的另一個(gè)核心觀察是：AI讓生成速度變快之后，來(lái)自專業(yè)人士指導(dǎo)的重要性反而更加凸顯。

報(bào)告指出，AIGC最直接的便利是讓生成一張“看起來(lái)完成度很高”的畫面變得容易。問(wèn)題在于，畫面好看并不等于畫面正確，AI可以快速給出一個(gè)“像電影”的結(jié)果，但它并不真正理解這部作品的題材、人物關(guān)系、類型氣質(zhì)和觀眾預(yù)期。比如，歷史題材中一個(gè)道具不準(zhǔn)確會(huì)破壞年代感，神話題材造型偏向迪士尼會(huì)削弱本土審美，現(xiàn)實(shí)題材空間過(guò)度精致會(huì)讓人物失真。

以“三頭怪”組為例，監(jiān)制老師在討論中多次把視覺(jué)缺陷直接掛到敘事理解上：水下場(chǎng)景里三個(gè)角色的面部特征過(guò)于雷同，觀眾分不清誰(shuí)是誰(shuí)。換句話說(shuō)，重復(fù)臉、恐怖谷、畫風(fēng)漂移這些AI的典型失誤，帶來(lái)的并不只是畫質(zhì)問(wèn)題，而是意義事故，畫面把故事的類型和指向都悄悄改寫了。因?yàn)樵趥鹘y(tǒng)拍攝里，一個(gè)平庸的鏡頭頂多是平庸，在AIGC里，一個(gè)生成失準(zhǔn)的鏡頭，卻可能直接讓觀眾讀出創(chuàng)作者根本沒(méi)打算表達(dá)的東西。

專業(yè)指導(dǎo)的作用，正是把行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和外部約束重新帶回創(chuàng)作。

第一是題材邊界與行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，不同題材都有自己的安全邊界和表達(dá)尺度，這些問(wèn)題不是模型能夠自動(dòng)判斷的；第二是交付節(jié)奏與停止能力，AIGC可以不斷迭代，但專業(yè)指導(dǎo)幫助團(tuán)隊(duì)建立交付意識(shí)，什么地方已經(jīng)足夠，什么地方繼續(xù)消耗并不會(huì)明顯提高作品質(zhì)量；第三是幫助團(tuán)隊(duì)判斷AI應(yīng)該被用在哪里，AI有優(yōu)勢(shì)也有明顯短板，專業(yè)人士的經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌驇椭鷪F(tuán)隊(duì)判斷這個(gè)故事應(yīng)該減少不必要的人物特寫，把重點(diǎn)放在空間、動(dòng)作或氣氛上；第四是觀眾認(rèn)知尺度，團(tuán)隊(duì)認(rèn)為重要的細(xì)節(jié)，未必能被觀眾讀懂；專業(yè)指導(dǎo)代表的正是這種看不到幕后過(guò)程的觀眾視角。

報(bào)告還特別強(qiáng)調(diào)：AIGC并沒(méi)有讓專業(yè)人士變得不重要，反而讓專業(yè)人士的重要性以新的方式顯現(xiàn)出來(lái)。AI提供速度與可能性，業(yè)內(nèi)經(jīng)驗(yàn)提供方向與標(biāo)準(zhǔn)，專業(yè)人士不是AIGC流程之外的旁觀者，而是幫助AI創(chuàng)作者把“能生成”轉(zhuǎn)化為“能成片”的關(guān)鍵力量。只有將兩者有機(jī)結(jié)合起來(lái)，才更接近AI影像創(chuàng)作的理想狀態(tài)。

03

影視人才培養(yǎng)的復(fù)合化轉(zhuǎn)向

AIGC進(jìn)入影視制作時(shí)代，影視創(chuàng)作所需要的能力結(jié)構(gòu)也正在發(fā)生變化，潛藏在傳統(tǒng)影視教育中的一個(gè)問(wèn)題被重新推到了前臺(tái)：未來(lái)我們到底應(yīng)該怎樣培養(yǎng)影視創(chuàng)作者？這份報(bào)告的回答是：AI時(shí)代需要培養(yǎng)能夠跨越專業(yè)邊界進(jìn)行審美辨析、流程理解和創(chuàng)作協(xié)作的復(fù)合型人才。

未來(lái)影視教育要回答的，不只是“還要不要分專業(yè)”，也不是簡(jiǎn)單地轉(zhuǎn)向“人人都要全能”。這種復(fù)合并不意味著一個(gè)人會(huì)干所有人的活，而是意味著他能理解更多工種的表達(dá)邏輯，并借助AI把這種理解轉(zhuǎn)化為具體的創(chuàng)作要求、生成指令和作品取舍。

“三頭怪”組合在訪談中明確指出：“導(dǎo)演本來(lái)就是一個(gè)非常綜合的角色，一部分是創(chuàng)作內(nèi)的綜合，一部分則是創(chuàng)作外的資源聚集。導(dǎo)演之所以能夠成為導(dǎo)演，不只因?yàn)樗莆漳稠?xiàng)技術(shù)，還因?yàn)樗馨巡煌瑒?chuàng)作力量聚合到同一部作品之中。”

“能工智人”組的協(xié)作模式同樣提供了重要參照。劇本階段，王澤先完成一版初稿，李鑫欣在此基礎(chǔ)上重新撰寫，最終定稿采用李鑫欣版本。這意味著AI超級(jí)創(chuàng)作者深度參與了敘事內(nèi)核的構(gòu)建，而不僅限于技術(shù)執(zhí)行。進(jìn)入視覺(jué)階段后，兩人基于同一套資產(chǎn)庫(kù)同步推進(jìn)：先共同確定劇本，再統(tǒng)一設(shè)計(jì)角色與全部場(chǎng)景，隨后雙方基于這些資產(chǎn)同步生成視頻及補(bǔ)充畫面。

余曦和李哲言的合作同樣說(shuō)明了這一點(diǎn)。兩人都具備一定的傳統(tǒng)影視經(jīng)驗(yàn)和AI制作能力，只是各自的重心不同：余曦更強(qiáng)的是編劇、場(chǎng)景分析和調(diào)研判斷，李哲言更強(qiáng)的是把這些判斷轉(zhuǎn)化為可生成、可修改、可迭代的圖像資產(chǎn)。也正因?yàn)殡p方不是互相隔絕的兩個(gè)工種，他們?cè)诤献髦胁⒉恍枰獜牧憬忉尀槭裁匆@么做，而是可以很快進(jìn)入具體問(wèn)題。

AI時(shí)代影視人才的培養(yǎng)，必須讓不同工種之間建立起共同語(yǔ)言，使學(xué)生能夠在保留主專業(yè)的同時(shí)，理解其他專業(yè)如何參與同一部作品。AI時(shí)代影視教育的任務(wù)，不是取消專業(yè)，而是讓專業(yè)能夠進(jìn)入新的生成流程，不是培養(yǎng)無(wú)根的全能者，而是培養(yǎng)有根的復(fù)合判斷者。

04

“生圖”作為核心環(huán)節(jié)：傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)的前置與集中

報(bào)告指出，AI生圖的流程遠(yuǎn)不只是“輸入提示詞并等待模型輸出結(jié)果”這么簡(jiǎn)單，AI影像創(chuàng)作也并不意味著傳統(tǒng)影視制作的能力不再重要，而是這些能力在制作流程中出現(xiàn)的位置、組合方式和工作重心發(fā)生了變化。

“三頭怪”組在訪談中明確說(shuō)到：“我們現(xiàn)在做的工作與其說(shuō)是生圖，不如說(shuō)是在準(zhǔn)備資產(chǎn)。”資產(chǎn)，指的是在生成視頻時(shí)用來(lái)統(tǒng)一風(fēng)格、保持人物和場(chǎng)景連續(xù)性，并可以被反復(fù)調(diào)用的一整套視覺(jué)基礎(chǔ)材料和生成依據(jù)。人物資產(chǎn)如果不穩(wěn)定，角色在不同鏡頭之間就會(huì)出現(xiàn)面孔、身形、服裝或氣質(zhì)上的漂移；場(chǎng)景資產(chǎn)如果不準(zhǔn)確，后續(xù)鏡頭即使運(yùn)動(dòng)流暢，也會(huì)失去可信的空間依據(jù)。

報(bào)告進(jìn)一步指出，AI生圖把原本分散在多個(gè)部門、多個(gè)階段完成的視覺(jué)準(zhǔn)備工作，集中到了一個(gè)可以反復(fù)生成、修改、篩選和調(diào)用的流程節(jié)點(diǎn)中。美術(shù)、道具、攝影、燈光、調(diào)色等傳統(tǒng)能力并沒(méi)有因?yàn)锳I而消失，它們只是被提前合并進(jìn)了圖片生成的流程。

傳統(tǒng)影視中的美術(shù)部門需要處理時(shí)代質(zhì)感、空間結(jié)構(gòu)、道具形制、服裝材質(zhì)和色彩關(guān)系；而在AIGC生圖中，這些信息必須更早轉(zhuǎn)化為可生成的視覺(jué)描述、參考圖和資產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)。生圖越精確，對(duì)美術(shù)判斷的要求越高。所謂AI降低門檻，主要是降低了執(zhí)行層面的物理成本，并沒(méi)有降低視覺(jué)判斷的專業(yè)門檻。

但效率的提升，并不等于創(chuàng)作控制的完全實(shí)現(xiàn)。訪談中反復(fù)談到，改圖很容易越改越糊，模型在處理局部修改時(shí)，可能會(huì)忽略畫面的其他細(xì)節(jié)，創(chuàng)作者需要重新生成、倒推提示詞、反復(fù)生成并篩選隨機(jī)結(jié)果，AI強(qiáng)在生成可能性，卻不一定強(qiáng)在精確可控性。

因此，AI決定“生成”的速度，人承擔(dān)“判斷”的責(zé)任；AI擴(kuò)展可能性，傳統(tǒng)影視經(jīng)驗(yàn)決定這些可能性能否真正進(jìn)入作品。這種關(guān)系不是替代關(guān)系，而是新的流程協(xié)作關(guān)系。

05

提示詞與劇本并非簡(jiǎn)單的替代關(guān)系

對(duì)于“提示詞是否能被視作新型劇本形態(tài)”這一問(wèn)題，報(bào)告給出了明確的否定回答。

“三頭怪”組指出，“提示詞雖然包含劇情信息，但它還包括攝影風(fēng)格、人物造型、美術(shù)要求、光線、畫幅、模型參數(shù)等內(nèi)容。正常劇本或分鏡頭腳本雖然也包含動(dòng)作、場(chǎng)景和關(guān)鍵道具，但不會(huì)同時(shí)承擔(dān)美術(shù)組、攝影組和技術(shù)參數(shù)文檔的全部功能，提示詞不是劇本的新名稱，提示詞搭配參考圖時(shí)，更接近一種拍攝狀態(tài)，而不是劇本狀態(tài)。”

余曦特別強(qiáng)調(diào)，“本質(zhì)上仍然是先有劇本，劇本之后的下一步才是提示詞。劇本仍然解決人物、關(guān)系、情節(jié)和行動(dòng)的問(wèn)題；提示詞則把這些敘事意圖進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為模型可以執(zhí)行的視聽(tīng)信息。”

提示詞是一種新的“中間文本”，它不替代劇本，而是把人物、情境、情緒轉(zhuǎn)化成機(jī)器能理解的視聽(tīng)條件。過(guò)去，劇本到畫面的轉(zhuǎn)譯主要由導(dǎo)演、美術(shù)、攝影等部門在拍攝準(zhǔn)備和現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)行中完成；在AIGC流程中，這個(gè)轉(zhuǎn)譯過(guò)程被更明確地壓縮進(jìn)提示詞、參考圖和生成參數(shù)里。

“能工智人”組的實(shí)踐揭示了提示詞工程的另一個(gè)維度——抵抗AI的審美慣性。無(wú)論輸入何種故事背景，模型都傾向于返回一種“全球化”的視覺(jué)結(jié)果：角色造型滑向迪士尼式面部結(jié)構(gòu)，場(chǎng)景質(zhì)感偏向好萊塢式寫實(shí)肌理，這種偏向不是創(chuàng)作者主動(dòng)選擇，而是深植于模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的審美慣性。

提示詞與劇本之間并不是簡(jiǎn)單的替代關(guān)系。劇本負(fù)責(zé)敘事根基，提示詞則把這一敘事根基拆解為畫面風(fēng)格、人物造型、場(chǎng)景質(zhì)感、鏡頭要求、光線方向、參考圖和模型參數(shù)等操作性內(nèi)容。它不是劇本的替代物，也不是與劇本無(wú)關(guān)的技術(shù)口令，而是劇本進(jìn)入生成系統(tǒng)之前的中間文本。AIGC并沒(méi)有取消劇本，而是讓劇本更早面對(duì)視聽(tīng)化、技術(shù)化和生成化的問(wèn)題。

06

語(yǔ)言學(xué)轉(zhuǎn)向：文字沒(méi)有退場(chǎng)

光錐組在制作AI 短片《我能》的過(guò)程中所呈現(xiàn)的實(shí)際創(chuàng)作經(jīng)驗(yàn)，揭示了一個(gè)有趣的現(xiàn)象：在 AI 主導(dǎo)的視頻生成流程中，視覺(jué)內(nèi)容的精確控制與藝術(shù)意圖的最終落實(shí)，并非源于純粹的視覺(jué)交互，而是深度依賴于自然語(yǔ)言的重新介入，文字不僅沒(méi)有退場(chǎng)，反而作為人機(jī)協(xié)作的核心樞紐被重新激活。

導(dǎo)演黃雷明確指出，“最有效的方式仍然是從文本出發(fā)，必須有劇本。對(duì)于人類而言，最有力量和最高效的工具就是文字。”他進(jìn)一步解釋了文字相較于參考圖的優(yōu)勢(shì)：參考圖給AI之后，AI可能會(huì)抓住參考圖中某些你不希望它看到的東西，對(duì)你不需要讓它注意的風(fēng)格等進(jìn)行無(wú)端聯(lián)想。

報(bào)告由此提出“語(yǔ)言學(xué)轉(zhuǎn)向”的判斷：AI時(shí)代，圖像沒(méi)有壓倒文字，準(zhǔn)確、有表達(dá)力的文字仍是人機(jī)協(xié)作的樞紐。

漢坤則從表演生成的角度分析了AI的根本局限，“算法無(wú)法滿足人的生命體驗(yàn)，比如癢了、痛了、渴了、餓了，這些都是真實(shí)的物理體驗(yàn)。”

優(yōu)秀的人類演員的表演獨(dú)特性，源自特定身體、特定經(jīng)歷和特定生理狀態(tài)所催生的不可預(yù)測(cè)的反應(yīng)回路。AI無(wú)法接入這一回路，只能給出統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的中間值，未必會(huì)出現(xiàn)明顯錯(cuò)誤，卻往往缺少魅力和獨(dú)特性，正如梅洛-龐蒂在《知覺(jué)現(xiàn)象學(xué)》中所論證的，意義的生產(chǎn)根植于身體的知覺(jué)運(yùn)動(dòng)經(jīng)驗(yàn)。

文字在AI影像創(chuàng)作中并非單向控制指令，也不是一次性輸入的提示詞，而是在人機(jī)之間持續(xù)往返的協(xié)商介質(zhì)，唯有通過(guò)文字的反復(fù)逼近，創(chuàng)作者才能在模型的概率空間中，逐步收斂至那個(gè)與自身內(nèi)在意圖最為接近的視覺(jué)結(jié)果。

在視覺(jué)生產(chǎn)的技術(shù)門檻被大幅降低之后，藝術(shù)的稀缺性重新回到了觀念與情感的源頭，回到了創(chuàng)作者自身的文學(xué)修養(yǎng)和對(duì)世界的獨(dú)特理解上，AIGC越能生成，創(chuàng)作者越需要清楚自己為什么選擇、為什么放棄、為什么在此處停止，而這些判斷，最終都需要通過(guò)文字來(lái)確立和傳達(dá)。

07

AI影像敘事控制機(jī)制的新探索：“去分鏡化”與“動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)”

“能工智人”組做了一個(gè)激進(jìn)的探索性決策：取消了傳統(tǒng)動(dòng)畫中的手繪分鏡環(huán)節(jié)，代之以“劇本定稿→統(tǒng)一資產(chǎn)設(shè)計(jì)→腦中分鏡→AI生成視頻”的跳躍式流程。但“去分鏡化”并不意味著分鏡邏輯的消失，而是分鏡的形態(tài)發(fā)生了質(zhì)變。團(tuán)隊(duì)采用了邊生成邊剪輯的模式，視頻生成與后期剪輯同步推進(jìn)，剪輯臺(tái)本身成為了分鏡調(diào)整的決策現(xiàn)場(chǎng)。這種“生成、剪輯、再生成”的循環(huán)，使得分鏡判斷從“前期預(yù)設(shè)”變成了“中期動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)”。

動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)的代價(jià)是片比的極端膨脹。在傳統(tǒng)電影攝影中，片比通常控制在5：1到15：1之間。但在AI流程中，某些關(guān)鍵鏡頭需要反復(fù)生成二十五次以上，才能從中挑選出一段動(dòng)作邏輯、表情節(jié)奏與空間關(guān)系均相對(duì)成立的畫面。AI動(dòng)畫流程中的片比不再是“成本約束下的有限選擇”，而變成了“算力支撐下的概率性消耗”，創(chuàng)作者也不再像傳統(tǒng)導(dǎo)演那樣“保一條”，而是在二十五條生成結(jié)果里“篩一條”。

報(bào)告也指出了動(dòng)態(tài)分鏡機(jī)制帶來(lái)的一系列挑戰(zhàn)。首先是空間連續(xù)性與動(dòng)作邏輯的控制難度，同一關(guān)鍵道具在不同生成批次中的比例與透視關(guān)系并不穩(wěn)定，傳統(tǒng)分鏡的空間鎖定功能在AI流程中被弱化了；其次是敘事節(jié)奏的控制從“前置設(shè)計(jì)”變?yōu)椤昂笾妹鳌保@種模式對(duì)創(chuàng)作者的腦中分鏡能力提出了更高要求；此外，“去分鏡化”還帶來(lái)了敘事焦點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)，創(chuàng)作者可能被某個(gè)“好看的畫面”吸引，而忽略該畫面是否真正服務(wù)于敘事。

報(bào)告指出：未來(lái)的AI影像流程，有可能走向一種“混合分鏡”模式，前期保留關(guān)鍵場(chǎng)次、復(fù)雜調(diào)度與空間關(guān)系的分鏡設(shè)計(jì)，以確保敘事骨架的穩(wěn)定性，中期則借助AI生成的靈活性，允許創(chuàng)作者在分鏡框架內(nèi)進(jìn)行動(dòng)態(tài)探索與概率性試錯(cuò)。

這也揭示了AI影像創(chuàng)作中一個(gè)深刻的悖論：技術(shù)使流程變得更加靈活，但靈活本身需要更強(qiáng)的內(nèi)在控制。當(dāng)傳統(tǒng)分鏡的紙面約束被取消后，創(chuàng)作者必須依靠更強(qiáng)大的腦中分鏡能力、更敏銳的概率判斷與更緊密的協(xié)作機(jī)制來(lái)填補(bǔ)空白。

08

正視當(dāng)前技術(shù)的最大短板：三維空間一致性

報(bào)告還以“光錐”組為例，直言三維空間一致性仍是當(dāng)前技術(shù)的短板，尤其在多人調(diào)度、復(fù)雜運(yùn)動(dòng)中容易出錯(cuò)。黃雷在拍攝“媽媽之家”的群戲時(shí)，AI生成的畫面無(wú)法維持基本的物理恒定性：“演員站在桌子前面時(shí)，桌子是橫向擺放，當(dāng)演員站在桌子側(cè)面時(shí)，桌子會(huì)變成豎向擺放……有時(shí)候從這個(gè)角度看明明可以看到三張床，從理論角度看只能看到兩張床。”

黃雷的總結(jié)很精辟，“在傳統(tǒng)片場(chǎng)，所有道具師都知道花瓶放在桌子左邊就不能挪到右邊，否則會(huì)穿幫。但AI沒(méi)有這個(gè)邏輯，你只告訴它畫面桌子上需要有一個(gè)花瓶，它在畫鏡頭時(shí)把花瓶畫在左邊，下個(gè)鏡頭就可以畫在右邊，對(duì)它來(lái)說(shuō)沒(méi)有邏輯錯(cuò)誤。”

報(bào)告還從媒介物質(zhì)性層面分析了失敗的本質(zhì)。傳統(tǒng)攝影機(jī)直接嵌入在物理世界的三維歐氏空間之中，空間一致性在很大程度上由物理實(shí)在的客觀幾何結(jié)構(gòu)提供，AI視頻生成模型則運(yùn)行在完全不同的邏輯上，它既無(wú)物理形態(tài)的感知機(jī)身，也不共享物理世界的空間幾何約束，其“空間知識(shí)”本質(zhì)上來(lái)自對(duì)海量二維圖像和視頻的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)，AI影像并非客觀世界的物質(zhì)印跡，而是在數(shù)學(xué)高維空間中對(duì)世界的概率表征與統(tǒng)計(jì)模擬，是一種徹底的“無(wú)錨影像”。

黃雷指出，動(dòng)漫風(fēng)格與真人寫實(shí)風(fēng)格所需的算力完全不在同一量級(jí)，“固定算力配額”與“寫實(shí)畫面超高算力需求”之間存在不可調(diào)和的結(jié)構(gòu)性沖突，一幀高質(zhì)量的寫實(shí)渲染，可能需要“整個(gè)機(jī)房集群幾個(gè)大機(jī)架的機(jī)器工作二十個(gè)小時(shí)”。

黃雷還指AI創(chuàng)作中“讓它試錯(cuò)、抽卡和撞大運(yùn)，時(shí)間完全不可控”。以《我能》為例，如果采用實(shí)拍，黃雷估計(jì)兩天即可完成拍攝，加上后期十到十五天可以交成片；而AI制作雖然省去了演員、場(chǎng)地和設(shè)備的費(fèi)用，卻在反復(fù)生成和篩選中消耗了大量無(wú)法預(yù)估的時(shí)間。他最終將AI創(chuàng)作的成本邏輯概括為“要么省錢要么省時(shí)間，二選一”。

綜合來(lái)看，在這些案例中，AI影像創(chuàng)作在降低資金門檻的同時(shí)，并未穩(wěn)定壓縮創(chuàng)作周期，反而將大量時(shí)間轉(zhuǎn)移到了與模型博弈的消耗之中。創(chuàng)作者在技術(shù)限度面前展現(xiàn)的韌性與妥協(xié)，正在定義AI生成影像在當(dāng)下階段的美學(xué)面貌，這是一種在算力約束的邊界上、在人機(jī)協(xié)同的摩擦中生長(zhǎng)出來(lái)的過(guò)渡期美學(xué)，它既非傳統(tǒng)影像的延伸，亦非技術(shù)烏托邦的兌現(xiàn)，而是物質(zhì)性限制與創(chuàng)作主體性之間持續(xù)博弈的產(chǎn)物。

09

AI時(shí)代的動(dòng)畫創(chuàng)作：門檻只是轉(zhuǎn)移，而非完全消失

“能工智人”組兩位成員均不具備傳統(tǒng)原畫或逐幀動(dòng)畫經(jīng)驗(yàn)，卻借助AI工具直接進(jìn)入了動(dòng)畫生產(chǎn)。這似乎印證了“AI消解了動(dòng)畫創(chuàng)作的技術(shù)門檻”的判斷，但報(bào)告給出了更復(fù)雜的圖景，“能工智人”組的案例也表明，AI改變的只是門檻的形態(tài)，而非門檻的本質(zhì)，動(dòng)畫與實(shí)拍在作為創(chuàng)作者表達(dá)意圖的載體這一點(diǎn)上相通。

不可否認(rèn)的是，傳統(tǒng)動(dòng)畫行業(yè)長(zhǎng)期以來(lái)維持著極高的技術(shù)壁壘。從原畫設(shè)計(jì)到中間幀繪制，從建模到綁骨，從動(dòng)畫到渲染，每一個(gè)環(huán)節(jié)都需要經(jīng)年累月的專業(yè)訓(xùn)練，而AI工具確實(shí)在很大程度上打破了這一壁壘，創(chuàng)作者無(wú)需掌握原畫技巧，便可通過(guò)“AI生成圖像+視頻”的路徑，直接產(chǎn)出具有敘事功能的動(dòng)畫素材。

但舊門檻的拆除，并不等同于門檻的消失。“能工智人”組為確立《愿力司》的視覺(jué)風(fēng)格進(jìn)行了五十余次提示詞迭代，這一過(guò)程暴露出一個(gè)隱蔽但真實(shí)的新門檻——與機(jī)器達(dá)成視覺(jué)共識(shí)的能力。傳統(tǒng)動(dòng)畫創(chuàng)作者需要理解線條、體積、動(dòng)作節(jié)奏；AI動(dòng)畫創(chuàng)作者則需要理解算法如何解析語(yǔ)義、如何通過(guò)負(fù)面提示詞抵消不想要的輸出、如何通過(guò)參考圖權(quán)重固定風(fēng)格走向，手繪是一種“從手到眼”的直接控制，AI動(dòng)畫控制是一種“從語(yǔ)言到概率”的間接控制。

這份報(bào)告還將AI時(shí)代的創(chuàng)作者分為三個(gè)層次。第一層是準(zhǔn)入者，借助AI跨越傳統(tǒng)技術(shù)壁壘，能夠產(chǎn)出動(dòng)畫影像；第二層是表達(dá)者，不僅能讓畫面動(dòng)起來(lái)，還能讓畫面服務(wù)于敘事、情緒與風(fēng)格；第三層是突破者，不僅善用AI，還能在AI的審美慣性中開(kāi)辟新的視覺(jué)語(yǔ)法。

由此可見(jiàn)，AI主要解決了第一層的問(wèn)題，但從第一層到第二層，需要跨越的正是那道表達(dá)門檻，它包括傳統(tǒng)影視語(yǔ)言的掌握、跨模態(tài)的審美翻譯能力、與算法博弈的提示詞思維，以及在無(wú)限生成可能性中的取舍判斷力。

這些能力無(wú)法通過(guò)工具自動(dòng)獲得，而必須依賴創(chuàng)作者長(zhǎng)期的經(jīng)驗(yàn)積累與專業(yè)訓(xùn)練，創(chuàng)作者的競(jìng)爭(zhēng)力從手頭功夫轉(zhuǎn)向?qū)徝琅袛啵崾驹~能力、審美翻譯能力和表達(dá)判斷力變得更重要。

10

“影像論文”式的實(shí)驗(yàn)性創(chuàng)作

在所有四組作品中，Bicycle Kids組選擇了最獨(dú)特的方向。

這部名為《活下來(lái)的碎片：給蝴蝶的口信》的視頻隨筆（Video Essay）基于一個(gè)真實(shí)的科學(xué)現(xiàn)象：毛蟲(chóng)在化蛹過(guò)程中身體徹底溶解，但部分記憶在“大規(guī)模重構(gòu)”中幸存，六章英文旁白構(gòu)成思想骨架，配合AI生成的影像系統(tǒng)，形成了一部兼具學(xué)術(shù)論證密度與影像詩(shī)學(xué)品質(zhì)的作品。

報(bào)告用了大量的篇幅，對(duì)這部作品的六章論證結(jié)構(gòu)做了詳細(xì)拆解：從科學(xué)事實(shí)到哲學(xué)引入，再到歷史擴(kuò)展、核心悖論、當(dāng)下錨定，最后抵達(dá)倫理結(jié)論，貫穿始終的變態(tài)發(fā)育隱喻，從毛蟲(chóng)到蛹到蝴蝶，成為統(tǒng)一所有章節(jié)的結(jié)構(gòu)性母題。

報(bào)告特別分析了視頻隨筆與AI生成之間的了攝影機(jī)，這種索引性斷裂了。但視頻隨筆的真實(shí)性錨點(diǎn)從來(lái)就不是“影像是否實(shí)拍”，而是“思想是否真實(shí)”“論證是否有效”。AI生成的石像、蝴蝶、蛹內(nèi)畫面在這里扮演的角色，更類似于學(xué)術(shù)論文中的“圖示”：它們不是證據(jù)，而是“思考的可視化”。

敘事片中最困難的AI生成挑戰(zhàn)之一，即讓同一角色在不同鏡頭中保持面孔一致，在視頻隨筆中并不存在。視頻隨筆的“文字+影像”雙軌結(jié)構(gòu)為AI生成的偶然性提供了一個(gè)天然的接納框架：當(dāng)AI生成了一個(gè)意料之外但視覺(jué)上引人注目的畫面時(shí)，它可以被納入論證系統(tǒng)，成為“新的思考素材”。

這個(gè)選題具有罕見(jiàn)的自反性，它不僅“討論”變態(tài)發(fā)育與記憶轉(zhuǎn)移，它本身就“是”一個(gè)蛻變與記憶轉(zhuǎn)移的實(shí)例。AI片場(chǎng)的“1+1”機(jī)制本身就是一次“化蛹”實(shí)驗(yàn)：傳統(tǒng)影視創(chuàng)作的“身體”正在被AI技術(shù)徹底重組。

影片的末句或許是對(duì)整份報(bào)告最好的注腳：

• “The message will arrive in the wrong body. It does not say: Remember me. It says: Make me worth having been.”
• 口信將抵達(dá)錯(cuò)誤的身體。它沒(méi)有說(shuō)：記住我。它說(shuō)：讓我的存在值得。
  

《活下來(lái)的碎片》提出了一種AI時(shí)代非虛構(gòu)影像的新可能，不是用AI制作關(guān)于某個(gè)主題的紀(jì)錄片（AI as tool），也不是制作“關(guān)于AI”的紀(jì)錄片（AI as subject），而是在“AI正在重組一切”這一事實(shí)之中，用AI作為思考的媒介來(lái)反思這一重組過(guò)程本身（AI as medium and mirror），這種“以工具反思工具”“以蛻變之身記錄蛻變”的創(chuàng)作立場(chǎng)，或許是AI時(shí)代非虛構(gòu)影像最具思想深度和形式創(chuàng)新潛力的方向。

結(jié)語(yǔ)

“AI提供速度，人承擔(dān)判斷”

值得關(guān)注的是，“AI片場(chǎng)”這個(gè)專屬AI創(chuàng)作空間承載多項(xiàng)核心實(shí)踐，MiniMax自研多模態(tài)平臺(tái)MiniMax Hub，提供了本次創(chuàng)作環(huán)節(jié)的大量底層支撐。

四支團(tuán)隊(duì)全程駐扎現(xiàn)場(chǎng)，依托MiniMax一體化AI工作流完成從構(gòu)思、分鏡、影像生成到后期剪輯的完整創(chuàng)作，往來(lái)參觀的行業(yè)嘉賓可實(shí)時(shí)圍觀創(chuàng)作者與AI協(xié)同工作的全過(guò)程，直觀地看見(jiàn)一套統(tǒng)一工作臺(tái)如何省去多軟件切換、素材反復(fù)搬運(yùn)的煩瑣流程，真切感受AI Agent承接重復(fù)工作、創(chuàng)作者把控故事與審美的全新協(xié)作模式。

不僅如此，MiniMax還同步開(kāi)放了四支團(tuán)隊(duì)全部創(chuàng)作工程文件，并于6月下旬開(kāi)源全套學(xué)術(shù)調(diào)研資料，以本土企業(yè)之力推動(dòng)全行業(yè)共享AI創(chuàng)作實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。中國(guó)傳媒大學(xué)戲劇影視學(xué)院的這份《AI影像融合創(chuàng)制行業(yè)觀察報(bào)告》的價(jià)值，同樣不在于給出標(biāo)準(zhǔn)答案，而在于把真實(shí)的創(chuàng)作過(guò)程攤開(kāi)給人看。

總體而言，這十個(gè)觀察維度指向同一個(gè)核心判斷：AI決定“生成”的速度，人承擔(dān)“判斷”的責(zé)任，AI擴(kuò)展可能性，傳統(tǒng)影視經(jīng)驗(yàn)決定這些可能性能否真正進(jìn)入作品。效率的提升，并沒(méi)有讓我們的創(chuàng)作變簡(jiǎn)單，AI讓創(chuàng)作者更快抵達(dá)文本現(xiàn)場(chǎng)和畫面現(xiàn)場(chǎng)，但最終通向哪里，仍然取決于人的創(chuàng)作判斷。

編劇的價(jià)值也不只是寫出文字，而是組織經(jīng)驗(yàn)、建立人物、推進(jìn)沖突、重寫文本，導(dǎo)演的價(jià)值不只是生產(chǎn)畫面，而是確立意圖、統(tǒng)合風(fēng)格、篩選版本，并在眾多可能性中完成定奪。影視教育需要培養(yǎng)的是“有主專業(yè)、懂AI流程、能跨學(xué)科協(xié)作的復(fù)合型創(chuàng)作者”。AI時(shí)代不需要無(wú)所不能的全能者，需要的是能夠跨越專業(yè)邊界進(jìn)行審美辨析、流程理解和創(chuàng)作協(xié)作的人。

正如報(bào)告發(fā)起人、導(dǎo)演黃建新在活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)說(shuō)：“以AI當(dāng)前的發(fā)展階段，遠(yuǎn)沒(méi)到只看作品的時(shí)候。更有價(jià)值的，是把創(chuàng)作過(guò)程拿出來(lái)，把問(wèn)題擺在桌面上。”這四部融合創(chuàng)制作品，或許并不完美，但也正因如此，探索的過(guò)程和價(jià)值才更顯得彌足珍貴，這也提醒我們，在AIGC影像創(chuàng)作時(shí)代，要重新找回并確認(rèn)自身作為創(chuàng)作者的身份，并在技術(shù)快速迭代的過(guò)程中更加堅(jiān)信：AI不會(huì)反客為主，人仍是創(chuàng)作核心。

作者：趙無(wú)眠

編輯：HUO

出品：IT時(shí)代網(wǎng)