AIGC技術在電影動畫形象中的角色創作

作者簡介：于宇（1992-），女，遼寧營口人，本科，從事影視理論與影視文化研究。

摘 要：當今電影動畫產業正處在一個前所未有的轉型期，隨著人工智能技術飛速發展，尤其是人工智能生成內容（AIGC）技術的突破，人們對角色創作的方式正在經歷根本性變革，這種變化不僅影響了角色設計師的工作流程，還重新定義了觀眾對動畫中角色真實性的預期。而AIGC技術結合先進機器學習算法與創意編程，使計算機能夠自行生成或重構視覺藝術作品，包括圖像、視頻和三維模型等，而在電影動畫形象創建過程中，該技術創造了更多新的可能性，允許創作者更快速地將想象中的角色帶入現實，同時也在表情豐富度與動作自然性上達到新的高度，最終協助創作者以更加高效和精準的方式塑造出鮮活角色，對整個行業發展帶來深遠影響。

關鍵詞：AIGC技術；電影動畫；角色創作

中圖分類號：J954 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0905（2024）14-00-03

一、AIGC技術基本工作原理與算法

AIGC技術是指利用人工智能算法自動創造文字、圖像、音頻和視頻等內容的技術，在電影動畫領域中，該技術應用是使用特定類型AI算法，生成對抗網絡（GAN），GAN由兩部分組成，分別為生成器和判別器，生成器的任務是創造逼真的圖像，而判別器則嘗試區分生成器創建的圖像和真實圖像。生成器是從隨機噪聲開始，嘗試創造數據樣本（如角色設計），判別器評估這些樣本是否與真實數據樣本無法區分，一開始生成器創造出的圖像往往質量較差，判別器可以輕易識別它們，但通過不斷訓練，生成器學習如何改進其圖像以使判別器難以區分真偽。而此過程中，兩者在一個動態的“捉迷藏”游戲中不停地循環，生成器不斷進化，判別器也相應提高辨別標準，直至生成器產生的圖像達到令判別器也無法區分的水平，最終這種機制能夠生成極為逼真的動畫角色圖像，這些圖像在視覺上與真實拍攝的素材幾乎沒有區別。此外，該技術采用的算法不僅包括GAN，還融合了其他深度學習技術，如卷積神經網絡（CNNs）和遞歸神經網絡（RNNs），以捕捉和模擬復雜的圖像特征和時間序列數據。

二、AIGC技術在電影動畫角色創作中的應用優勢

（一）加速創意過程

傳統角色設計往往需要漫長時間來繪制草圖，調整設計，然后反復試驗來確定角色最終外觀，相比之下AIGC工具能夠迅速生成大量角色設計選項，為創作者提供靈感，利用人工智能算法后，創作者可以分析歷史數據和流行趨勢，自動生成與既定風格一致或創新獨特的角色模型，不僅縮短了從概念到原型的時間，而且進一步擴展了設計可能性。另外，AIGC技術還允許即時修改和迭代，藝術家可以實時調整參數，如顏色、造型或服飾，并立即看到結果，對于快速探索不同設計方向非常有用，而無須手動重繪每個變體，同時，AIGC技術應用還提高了團隊協作效率，創作者可以進一步分享自身所創作的AI生成原型，團隊成員可以基于這些原型進一步進行討論和發展，創造出更豐富多元的角色[1]。

（二）降低生產成本

傳統動畫角色在創作過程中，從概念設計到最終渲染，包含了大量手工作業和人力資源，尤其是在角色設計、動態表情捕捉以及細節調整等環節，所產生的成本較大，而AIGC技術利用算法自動生成角色設計，不僅可加快設計速度，還能夠在短時間內產生大量設計變體可供選擇，減少設計師工作量并縮短創作周期。而AIGC技術在動態表情和肢體語言模擬方面，可學習大量演員表演數據，自動生成角色的表情和動作，逐漸減少了對昂貴的動作捕捉設備和演員依賴，使創作成本大大降低，另外，AIGC技術還能在后期制作中自動調整角色動畫和場景之間的GeLJItgxb4mZPgQf36175Q==匹配度，進一步減少后期調整時間和成本，大幅度降低動畫制作的人力和時間成本，使得動畫制作更加經濟高效[2]。

三、AIGC技術在電影動畫形象中角色創作的具體應用

（一）角色設計與創造

1．自動化角色造型生成

在進行角色設計的過程中，AIGC技術使得創作者可以定義一組角色特征參數，如年齡、性別、種族、身材比例及風格等，這些參數會被輸入到一個訓練有素的神經網絡，該神經網絡可根據這些參數生成多種外觀上接近創作者初步想法的角色草圖，如果設計師設定一個憨厚的巨人角色，AI會生成不同巨人模型，每個都有獨特體型、皮膚紋理和面部特征，但全部符合“憨厚”的形象。

隨后在生成式對抗網絡中的迭代過程，系統將反復生成新的角色設計，并不斷優化直至設計師滿意，這一過程需要利用兩個網絡來完成，采用生成器和鑒別器交互實現[3]，生成器主要負責創建新形象，而鑒別器負責評估這些形象是否符合預設參數，在不斷持續的對抗與學習后，生成器會越來越擅長創造出高質量、符合要求的角色造型。除此之外，AIGC技術還能夠在已有的角色設計基礎上進一步探索變化，如改變角色服裝或表情，確保角色在不同場景下的連貫性與多樣性，采用變分自編碼器（VAEs）之類的技術，可以在保證角色識別度的前提下，使設計師能夠對角色衣著、配飾進行微調，增加角色豐富性，以此適應不同劇情需要的靈活性[4]。

2．表情與動作的模擬

在表情模擬方面，AIGC技術主要使用了一種名為“表情捕捉”的方法，該技術會捕捉真實演員的面部表情，捕捉完成后會將這些表情數據輸入計算機系統中，隨后利用深度學習算法，如卷積神經網絡學習和分析這些表情數據，經過不斷的訓練后，AI系統能夠理解不同表情背后情感含義，并且在沒有實際演員表演的情況下，對動畫角色進行相應的面部表情渲染。

動作模擬也采用類似的流程，但與表情模擬不同的是，其主要側重于整個身體動作的模擬，創作者運用動作捕捉技術，可創建一個虛擬骨架，并實時追蹤演員的動作，AI系統在分析這些數據后，會在沒有實際表演的情況下復現或創造新的角色動作，而后生成式對抗網絡可以用來進一步優化這一過程，在保證運動自然性的同時，還能生成前所未有的動作序列[5]。

（二）劇情生成

1．AI生成劇本細節

利用AI生成動畫劇本是一大創新要點，在具體操作中，編劇會與AI系統協同工作，輸入一系列基本角色特征，如性格、年齡、歷史背景等，如創作者在創建一個勇敢但魯莽的年輕騎士角色時，編劇會提供關于角色家庭歷史細節、冒險經歷的概述，以及角色的核心信念和動機。接下來利用深度學習模型，如GPT，AI系統開始生成角色的具體對話和行為舉止。這些模型先前已經被訓練于大量的文學作品和電影腳本上，使得模型具有對不同類型故事情境和角色行為的理解，完成該訓練后，AI可以生成復雜且相關對話，并保持角色的一致性。或者使用情感建模技術，可賦予AI對角色情緒狀態的理解，使得AI生成的對話不僅符合角色設定，還能根據故事情境進行情感上的適應，如當劇情發展至高潮時，AI會調整騎士的語氣，使其更加堅定或焦慮，反映出角色面對挑戰時的內心變化，整個過程可能會重復多次，直到劇本達到預期的質量和深度。

2．交互式劇情發展

交互式劇情發展是現代電影動畫中一個重要趨勢，主要是讓觀眾在觀看過程中參與到劇情的決策中，進一步增強觀影體驗的沉浸感和互動性，而AIGC技術在這一領域的應用極大地推動了交互式劇情的發展。

第一，在角色行為和決策樹方面，AIGC技術構建復雜決策樹來模擬角色行為和反應。決策樹是基于條件和事件結構，允許角色根據觀眾選擇或環境變化做出不同反應，進行條件分支設置，進而為角色設定一系列的條件和觸發器，當觀眾做出某個選擇時，觸發相應的分支，后續創建一個包含各種可能行為的庫，角色可以從中選擇最合適的行為，并根據觀眾選擇，實時調整角色行為和劇情發展。

第二，自適應劇情生成，主要是根據觀眾的互動和選擇，動態生成和調整劇情內容，在開展劇情模板的過程中，可預設多個劇情模板，根據觀眾選擇路徑調用相應模板進行劇情生成，利用自然語言處理技術生成角色對話和劇情描述，使劇情更加自然和連貫，之后分析觀眾的選擇和反應，進行細致觀察，以此為基礎調整劇情情感走向，增強觀眾互動體驗。此外，為使動畫人員在互動過程中表現出一致的行為和情感反應，還需要做好個性參數設定，為每個角色設定一系列個性參數，如勇敢、智慧、友善等，根據這些參數調整角色行為和決策，并利用情感計算技術，模擬角色在不同情境下的情感變化和反應，根據觀眾互動和選擇，實時調整角色情感狀態，使其表現更加真實和自然。

（三）音效與配音

1．AI合成聲音與背景音樂

AI合成聲音技術能夠根據角色的性格、情感和劇情需要，生成與之匹配的聲音表達，而背景音樂的AI合成則能增強場景的氛圍。AI合成聲音主要利用文本到語音技術，利用深度學習模型，如WaveNet或Tacotron，將文本信息轉換為流暢自然的語音，在動畫制作中，制作團隊會輸入角色的臺詞文本，AI系統則根據角色的年齡、性別、情感等特征，調整語調、語速和音調，以合成符合角色特性的聲音，如果角色是一個小女孩，系統會生成更高音調和柔和語調，如果是緊張的場景語速則會加快。AI在背景音樂的合成中也扮演著重要角色，使用AI技術如Magenta或AIVA，可以根據影片的情節變化自動生成背景音樂，這些系統能夠分析影片中的關鍵情感節點，并根據這些情感需求自動作曲，如在一個悲傷的場景中，AI會選擇緩慢而低沉的音樂旋律，在緊張或激動的場景中，則可使用快節奏和大音量的音樂，而且AI技術還可以進行聲音混音和編輯，在動畫制作中，聲音效果需要與視覺效果緊密結合，AI可以自動調整聲音的混響、均衡和動態范圍，使聲音更加貼合視覺內容，提升觀眾的沉浸感。

2．動畫中的語音交互與同步

語音同步的實現主要依賴于自動語音識別（ASR）和文本到語音（TTS）技術，ASR技術能夠將真實演員的語音轉換成文本，而TTS技術則是將文本轉換回自然sounding的語音。在動畫制作中，這一過程需要提前將高級聲音進行編輯和調整，以確保動畫角色的口型、表情和語音完美匹配，利用深度學習模型訓練生成與特定角色的情感狀態和口型動作相匹配的語音，從而實現更加自然和流暢的對話場景。AIGC技術在語音交互方面應用后，使得動畫角色能夠理解并響應觀眾語音指令或問題，主要是根據自然語言處理（NLP）技術來實現，它允許機器理解、解釋和生成人類語言，在動畫電影或游戲中，角色可以根據觀眾反饋或指令進行動態反應和交互，如改變對話內容、表情或行為，這種交互性極大地增強了故事的吸引力和參與感。

四、AIGC技術對動畫電影行業的未來影響

（一）對傳統動畫師角色的影響

動畫制作過程中的許多重復性和技術性任務，如潤色、上色，甚至是某些類型的動態渲染都可以由AIGC系統執行，這樣的自動化不僅提高了生產效率，而且導致對擁有這些特定技能的動畫師需求的下降，從而要求動畫師擴展自身的技能集，包括編程和軟件操作等方面的知識。但從另一種角度來看，AIGC技術也為動畫師提供了新的創作平臺，動畫師現在可以利用AI作為一個創意合作伙伴，將自身想法快速轉變為視覺草圖，提供更廣泛的創意選項，并對細節進行精細調整，為此要求動畫師更像是一個創意指導者，引領AI生成內容的方向，捕捉那些能夠引起共鳴的故事和形象。此外，AIGC技術在優化動畫生產流程方面的應用，使得個體動畫師或小型工作室也更具競爭力，因為它降低了高質量動畫制作的門檻，推動了行業的民主化，而動畫師需要掌握這些工具以保持競爭力，并在必要時重新定位自己的職業路徑，轉向更多需求人類直覺、情感表達和細微的故事敘述技巧的工作。

（二）潛在的市場與商業模式變革

AIGC技術正在迅速變革電影動畫行業，其潛在的市場與商業模式變革尤為引人注目，AIGC技術通過自動生成內容、優化生產流程和個性化觀影體驗，正在重新定義動畫電影的制作和消費方式。

首先，AIGC技術將顯著降低動畫電影的制作成本。傳統動畫通常需要耗費大量的時間和人力，而AIGC技術可自動化生成高質量的圖像、動畫和音效，減少人工干預，不僅加速了制作進程，還降低了制作成本，使得小型工作室和獨立制片人也能負擔得起高水平的動畫制作，進而豐富市場內容，刺激創新。

其次，AIGC技術將推動個性化內容的生產與消費。借助深度學習和大數據分析，AIGC可以根據觀眾的偏好和觀看歷史自動生成個性化的動畫內容，AIGC技術可以根據用戶的喜好調整角色的外觀、情節發展和配音，這種個性化內容將提高觀眾的參與度和滿意度，從而增加觀影平臺的用戶黏性和付費意愿。

最后，AIGC技術將催生新的商業模式。傳統的動畫電影主要通過票房、DVD銷售和版權授權盈利，而AIGC技術的應用將為行業帶來更多元化的盈利模式，基于AIGC技術的內容生成服務可以按需提供個性化的動畫片段，觀眾可以通過訂閱或單次付費的方式獲取專屬內容，而且AIGC技術還可以用于開發互動式動畫電影，觀眾可以通過選擇劇情發展路徑來影響故事結局，從而提升觀影體驗，不僅吸引了觀眾的注意力，還為動畫電影提供了更多的增值服務機會。

綜上所述，人工智能正以前所未有的方式推動藝術創新，從自動生成獨特角色外觀到模擬細膩的表情與肢體語言，再到賦予角色復雜的個性和情感，AIGC技術已經不僅僅是一種工具，其正在成為藝術家和技術人員合作的伙伴，共同塑造著動畫領域的未來，然而，盡管AIGC提供了無限的可能性，但也必須審慎地考慮其帶來的其他問題，確?？萍歼M步與創意表達之間找到平衡點，利用其AIGC技術，創造出一個更加多元化和個性化的動畫世界，同時保持對人類藝術家不可替代性的尊重，最終促進行業可持續性發展。

參考文獻：

[1]馬楠，郎昆.動畫角色在故事創作中的定位與表達探究[J].藝術教育，2024（04）：187-190.

[2]張夢琳.分析AIGC技術在跨文化動畫形象中的角色創作[J].藝術品鑒，2024（06）：139-142.

[3]姜善新.淺談動畫創作中藝術性與技術性的結合[J].參花，2024（04）：101-103.

[4]謝清青.角色設計在人工智能實時動態下的創作研究[D].武漢紡織大學，2024.

[5]史妍.角色遠景與演員遠景在角色創作中的意義——以話劇《虛像的道化師》為例[J].喜劇世界（上半月），2023（02）：92-94.