AIGC動畫中的超真實表征及創作策略研究

梅逸非 袁超

摘要：目的：AIGC技術的跨越式發展已經對如今的動畫創作產生了變革性影響，隨著以ChatGPT和Stable Diffusion為代表的生成式人工智能逐漸嵌入動畫創作的各個環節，動畫創作更加智能化和高效化。鮑德里亞將人類社會的形象發展過程概括為四個連續階段，第四個階段，即擬像徹底脫離真實的階段，藝術創作中的“超真實”現象日漸凸顯，表現為符號與真實的倒置和“模型”先于現實的生產模式。文章通過分析目前AIGC動畫創作中的超真實表征，為今后AIGC動畫的創作提供參考。方法：以當下具有代表性的AIGC動畫創作為研究對象，從鮑德里亞的擬像理論出發，從動畫風格、藝術內涵以及創作主體三個方面分析AIGC動畫的超真實表征并歸納創作策略。結果：從劇本、場景、角色的創作到鏡頭、音樂的合成，AIGC技術已經開始深度介入動畫創作的每個環節，尤其是在動畫創意和生產效率等方面已有超越傳統動畫創作體系之勢。同時，AIGC技術也在潛移默化地影響動畫創作者的觀念，造成動畫風格的同質化、藝術內涵的缺失以及創作過程“屬人性”的弱化。結論：在AIGC技術取得持續性突破的當下，動畫創作者在應用AIGC技術實現動畫創意生成和生產效率提升的同時，也要注重動畫風格的創新和藝術內涵的挖掘，并堅持人在藝術創作中的絕對主體地位，推動實現AIGC動畫在未來的持續健康發展。

關鍵詞：AIGC技術；AIGC動畫；生成式人工智能；超真實

中圖分類號：TP18；J954 文獻標識碼：A 文章編號：1004-9436（2024）09-0-04

1 AIGC技術在動畫創作領域取得突破性進展

人工智能（Artificial Intelligence）是計算機科學不斷發展并結合其他不同學科領域的成果而產生的新技術方向。目前隨著大型預訓練模型的出現，人工智能在藝術領域已經開始展現出一定的應用潛力并取得了一定成功。AIGC技術是目前人工智能領域發展帶來的最新成果，它通過算法能夠很好地學習人類作品的特征，并適當地舉一反三，生成具有一定創意和質量的文本、圖像或視頻內容，人們將其稱為“生成式人工智能”［1］。AIGC技術具有代表性的應用成果之一是Stable AI公司推出的Stable Diffusion軟件，其實現了機器學習算法在圖像和視頻生成領域的突破，通過持續的算法優化和模型訓練，形成擴散算法對自然語言的理解以及圖像的多模態生成。

隨著這些關鍵AIGC技術的不斷迭代優化，其在動畫領域的應用不斷擴展，在劇本、角色、場景、音樂等各環節都已經有相對成熟的AIGC工具供創作者使用。例如2022年由DeepMind公司推出的“Dramatron”，其是專門面向劇本創作領域的AIGC工具。其可以基于劇本梗概在短時間內生成劇本。Netflix的《犬與動畫》使用了AIGC工具來輔助動畫背景繪制，其基于藝術家手工繪制的設計圖生成細化圖片，再由人工修正AI生成的圖片，大大壓縮了動畫制作需要耗費的人力成本，提升了手繪動畫的創作效率。2024年年初，OpenAI帶來了文生視頻應用Sora，與早先發布的Runaway Gen-2類似，其只需要用戶給出合適的提示詞即可生成高質量的視頻，并且彌補了之前AIGC工具的諸多畫面缺陷。由此可見，越來越多的AIGC工具正在持續投入動畫創作流程中，這也將給動畫創作帶來更多新的發展機遇。

在最新AIGC技術的賦能下，人工智能動畫創作邁向個性化和工業化指日可待。創作者在已有AIGC模型的基礎上可以訓練出屬于自己的AIGC動畫系統，以輔助人類進行更高效的動畫創作。這也將顛覆現有的動畫創作體系，建立一套新的由AI深度賦能的動畫工業體系。但同時也要看到，在這個過程中機遇與挑戰并存，AIGC工具在大幅提升動畫創意、生產效率的同時，也在潛移默化地影響藝術家的觀念意識，這將給動畫創作帶來新的問題。

2 AIGC動畫的超真實表征

2.1 動畫影像的模型再生產

“超真實”是鮑德里亞理論體系中的重要概念，主要指的是擬像發展到擬真階段后，所有真實都被逐漸屏蔽以至于消失，取而代之的是一種依照模型生產的，比真實更加真實的“超真實”。“超真實”的到來標志著新媒體操控下的大眾文化時代的開始，而“模型”是鮑德里亞構建其超真實理論的基點，因為符號進入超真實時代后本身就是無原本的模型復制，即擬真本身就意味著模型的生產是先于“原本”的。在人工智能技術介入動畫創作的過程中，生成式人工智能革新了動畫的業態，重塑了動畫生產的傳統邏輯，使得AIGC動畫創作呈現出愈發明顯的模型再生產趨勢。

這種模型化主要體現在當前AIGC動畫影像的生成邏輯中，例如在Stable Diffusion中依托深度學習技術，以Diffusion模型為基礎，采取“大模型訓練+LORA微調”的方式實現動畫圖像的生成。在此邏輯下，藝術家可以通過使用特定風格的圖像數據對AI模型進行訓練，以獲得可以穩定輸出某一特定動畫藝術風格的AI大模型，以此實現生成式AI的使命，即通過使用經過訓練的數據創建新的內容。由此AIGC賦能下的動畫創作呈現出明顯的模型再生產趨勢，動畫藝術家無須像制作傳統動畫時一樣時刻注重整體風格的把控，僅需要在創作初期訓練出適合的AI模型，即可批量生產出符合風格要求的動畫影像，因為在“超真實”背景下模型的生產本身就是先于“原本”的。

例如由中國傳媒大學動畫與數字藝術學院DigiLab實驗室創作的動畫短片《龍門》，藝術家嘗試用水墨畫素材訓練AIGC模型，并在筆觸和技法層面不斷嘗試，最大限度還原了中國傳統水墨繪畫中留白、寫意等審美內涵，通過對開源AIGC技術的二次開發調整，訓練出擁有自主產權的人工智能模型“墨池”。在訓練出合適的模型后，藝術家團隊通過多模態內容的輸入，使AIGC工具生成符合預期的動畫影像。通過以上案例不難看出，AIGC賦能下的動畫影像生產最關鍵的步驟即訓練出符合藝術家預期的AI模型，在此基礎上可以通過多模態內容的輸入，包括但不局限于文字、圖像等，實現動畫影像的批量再生產。這樣的全新動畫生產邏輯一方面減少了藝術家的重復性勞動，使創作者可以將更多精力投入藝術表達本身，另一方面也會大幅提高動畫風格的可復制性，如何提升原創度成為AI時代亟須解決的問題。

2.2 內爆下動畫內涵的無深度

內爆是鮑德里亞語境下的另一重要概念。隨著數字媒介快速發展，媒介信息泛濫，大眾每天受到各種符號的狂轟濫炸，最終由于社會承載的信息過多而膨脹，導致內爆的發生。鮑德里亞認為這將導致事物邊界和意義的消失，進而成為“擬像”第三階段開始的起點。內爆在藝術中主要體現為，進入擬真階段后藝術作品本身意義的消解，藝術成為資本下的游戲符號，如果說前兩個階段的藝術家是在創作作品，那么擬真時代藝術創作中最重要的也許是藝術家的簽名。

總覽當下的AIGC動畫創作，無論是商業公司還是個人藝術家的作品，在某種程度上都呈現出尼爾·波茲曼指出的“技術壟斷”趨勢，即“一切形式的文化生活都臣服于技藝和技術的統治”［2］，AIGC技術本身成為藝術審美的目的。這將導致在AIGC技術不斷推陳出新的情況下，藝術家雖然積極將其投入藝術創作之中，但動畫藝術作品的審美價值卻日漸稀薄，人們沉浸在AIGC技術帶來的泛濫的動畫作品中，忽視了其背后更深層次藝術內涵的挖掘。

2.3 人機關系在動畫創作中的逆轉

鮑德里亞認為超真實世界將導致人們感知世界方式的改變。在超真實世界中，當人們面對由0和1構成的屏幕世界時，無法再像面對紙質媒介時那樣沉思，而變成回應屏幕上符碼產生的指令，這也就導致人機關系的逆轉，人逐漸成為電子機器的伺服機構。在此模式下，人的認知全部來自屏幕中的符號，原本思考的過程變成對機器生產答案的選擇過程，這將最終導致人只能在機器的范圍內選擇，忽略了其他的可能性，人的思維逐漸機器化。

當下的AIGC動畫創作已經開始呈現出這種特征。首先，在前期劇本撰寫和美術設定中已經有大量AIGC工具介入的案例，由于其相較于傳統流程有著更快的生成速度和更多的方案選擇，以ChatGPT和MidJourney為代表的生成式AI工具已經成為主要創作工具。例如，在即將上映的國產動畫《神弦曲：貓兒與時光鈴鐺》中，主創就使用AIGC工具制作了動畫PV和場景設計圖，使動畫制作效率至少提升了30%。其次，在動畫制作中后期階段，已經有以Runaway Gen-2和Sora為代表的AI視頻生成工具可以將藝術家的自然語言輸入轉化為動畫視頻進行輸出，雖然目前其生成質量還未能達到商用水準，但一些藝術家的個人創作已經驗證了這一動畫生產邏輯的可行性，由此可以管中窺豹地預見未來AIGC動畫創作的圖景。例如獲得第十四屆北京國際電影節AIGC電影短片單元最佳影片的《致親愛的自己 To Dear Me》，就探索了當下利用已有AIGC技術的影視動畫工業流程方案。由此可見，隨著AIGC工具的進一步成熟，人類與AIGC工具的關系將逐漸轉換為：人設計算法，下達指令，機器生成結果，人最終選擇。

3 未來AIGC動畫的創作策略

3.1 堅持動畫的風格化表現

由于AI生成內容的風格差異源于數據模型的不同，因此用戶可以根據自己的喜好選擇已有模型或者自行建立模型庫［3］。但在大部分AIGC動畫案例中，創作者出于便捷的考慮會使用當下流行的大模型，這會導致AIGC動畫風格相似，從而造成大眾的審美疲勞。

AI時代，動畫作品數量已經不是制約動畫發展的瓶頸，所以為了保證未來AIGC動畫的良性發展，當下的創作者應當更注重AIGC動畫的風格創新，設計出更多別具特色的動畫風格AI模型，而不是一味使用現有的技術進行模型再生產。例如央視基于海量視音頻媒體大數據和上海人工智能實驗室“書生”基礎大模型訓練的“央視聽媒體大模型”，通過特定風格多模態數據的訓練可精確生成符合歷史的人物、建筑、場景等美術圖，美術風格符合中華傳統文化的水墨、工筆等風格化審美，能夠準確理解“國風”“唐代”等中華文化詞語。在此基礎上創作了首部運用AI技術的水墨國風動畫片《千秋詩頌》。綜上所述，未來AIGC動畫創作應該聚焦于底層模型的創作，使用更具風格化的大模型驅動AIGC動畫的進一步發展。

3.2 豐富動畫的藝術內涵

優秀的動畫作品之所以能不斷吸引觀賞者，是因為其傳達了藝術家思考現實生活后迸發的真情實感，最核心的吸引力來自動畫作品的感染力。但在當下AIGC技術愈發易用的趨勢下，逐漸出現一種唯技術論的創作理念，即癡迷于AIGC技術效果的呈現而忽視了動畫藝術本身的內涵，這將導致AIGC技術本身意義的扭曲，從而削弱AIGC動畫藝術本體的張力和精神。

就如愛森斯坦所說的，“畫面將我們引向情感，又從情感引向思想”［2］。因此，動畫藝術本身傳達的文化、歷史、精神價值等藝術內涵才是其本質所在。對于當下的AIGC動畫創作者而言，最重要的就是認識到AIGC技術的應用不能僅注重如何表現出震撼的效果，而是要考慮AIGC技術如何更好賦能動畫藝術內涵和精神的展示。所以應當對AIGC技術在動畫中的應用進行把控和調整，思考如何通過技術的滲入來深化動畫給觀賞者帶來的精神體驗。

例如，獲得第十四屆北京國際電影節AIGC電影短片單元最佳影片的《致親愛的自己 To Dear Me》，其劇本改編自閻曉暄的動畫短片Liebestraum，講述了一個女性從小到大的經歷。不同于其他AIGC動畫更加關注角色一致性、畫面是否抖動等技術性問題，這部動畫短片更加關注動畫本身的審美情感能否引發觀眾共鳴，而AIGC技術只是服務于這個目標的手段，這也是其能在眾多AIGC影片中脫穎而出的原因。鑒于此，未來的AIGC動畫創作要把握好技術和內在含義的契合度，使AIGC技術為更好體現動畫作品的內涵和精神而服務。

3.3 以人為中心的創作主體

在傳統動畫創作中，人作為無可替代的創作主體，其“屬人性”也是藝術創作的一大突出特性，表征為創作者依賴自身的情感經驗與藝術技巧的結合完成創作。而AIGC技術的介入似乎在挑戰著人作為藝術創作主體的地位，在人機互動的過程中“屬人性”被逐漸弱化，并逐漸呈現出AIGC藝術作品的去人化傾向。例如在如今的AIGC工具中，可以按照創作者指令進行多模態的內容創作，這大大降低了對創作者本身藝術技能的要求，AIGC工具以合作者身份和藝術創作者形成全新的創作主體，逐步稀釋了人在藝術創作中的完全控制權，動搖了原本人在藝術創作中的絕對主體地位。

因此，在這個各類AIGC工具層出不窮的時代，更應當發揮人作為創作主體不可替代的作用。英國計算機科學家、人工智能之父圖靈曾經問過一個問題：機器會思考嗎？現在看來機器是具備了思考的“形”，在Stable diffusion的作畫過程中，程序根據提示詞的輸入，在潛空間這樣一個類似黑箱的環境中運行得到了一幅圖像。這樣的創作過程相較于人類藝術家的創作僅僅是做到了“形”似，看上去是有思考的過程，但人類藝術創作中更寶貴的是藝術家智慧的體現。首先是動畫作品中的“意”，即創作者受到觸動而產生藝術創作的動力，是以自身主體在生活中積累的豐富的情感材料，構成動畫藝術作品背后的意義；其次是動畫作品的“神”，即觀眾在欣賞動畫作品后與作者產生共鳴，獲得醍醐灌頂、豁然開朗的情感體驗，這樣高情感和高人性的能力是目前AIGC工具還無法理解的；最后，在前兩者之上還有真、善、美等涉及人類深層次道德、情感的元素，這些都是只有極少動畫藝術作品才能達到的水準，更是目前AIGC工具還無法理解的內容。例如始終貫穿于日本動畫大師宮崎駿作品中的主題——反戰，就是源于他小時候的經歷，正是由于豐富的情感記憶，因此宮崎駿的動畫更能引發觀眾共鳴。所以當下的創作者更應當保持AIGC動畫創作的“屬人性”，只有這樣才能創作出在這個時代脫穎而出的作品。

4 結語

隨著當下AIGC關鍵技術的集中突破，動畫創作的智能時代已經逐漸拉開序幕，在可以預見的將來其勢必全面介入動畫創作的各個階段。在新的技術語境下，動畫生產力在以前所未有的速度提升，但AIGC技術帶來的動畫風格同質化、缺乏藝術內涵以及創作過程中人類主體地位的動搖等問題也亟待解決。

基于當下AIGC動畫面臨的新挑戰，首先要注重AIGC動畫的風格創新，減少使用已有大模型，開發出更多別具特色的動畫風格AI模型，實現AIGC動畫的高質量發展；其次把握好技術和動畫藝術內在含義的契合度，避免在創作中癡迷于AIGC技術效果的呈現而弱化動畫本身的藝術內涵；最后發揮人作為創作主體的作用，保持動畫藝術的“屬人性”，思考如何恰當使用AIGC技術，使人類的創意和意志在自動化的生產流程中占據重要地位。只有這樣才能在AIGC時代“讓機器更像機器，讓人更像人”，推動AIGC動畫在未來蓬勃發展。

參考文獻：

［1］ 于婉瑩.人工智能對藝術創作的變革性影響分析［J］.南京藝術學院學報（美術與設計），2024（1）：190-194.

［2］ 宮春潔.數字時代電影美學嬗變研究［D］.長春：吉林大學，2019.

［3］ 張娟.應用·影響·人才：人工智能技術介入動畫創作的觀察與思考［J］.當代動畫，2023（4）：4-8.

作者簡介：梅逸非 （1999—），男，研究方向：藝術設計;袁超 （1977—），男，副教授，系本文通訊作者，研究方向：融媒體藝術傳播。