人工智能技術在影視動畫制作中的應用

doi：10.3969/J.1SSN.1672-7274.2025.06.041

中圖分類號：TP18；TP31 文獻標志碼：B 文章編碼：1672-7274（2025）06-0123-03

TheApplicationofArtificialIntelligenceTechnologyinFilm andTelevision Animation Production

LIWei （ShanghaiFilm ArtVocational College，Shanghai 201210，China）

Abstract：Thisarticle takes flmand televisionanimation production as the mainresearch object，focusing on the application ofartificialintelligence technology.Basedona brief introduction tothecontent involved inusing artificial intelligence toassist fimand televisionanimation production，this article analyzes thetypes andapplication situations of artificial intellgence technologyactuallyused in filmand televisionanimation production，verifies the application effect ofartificial intelligence technology，and hopes to provide reference ideas and experience for promoting the development of the film and television animation production industry.

Keywords： artificial intelligence technology; film and animation; animation production

1 影視動畫制作涉及內容

1.1角色建模

角色是影視動畫制作的重要基礎和前提，也是進行影視動畫設計的核心內容。結合影視動畫制作的實際要求，創建角色需要依據不同的肢體部位分開依次進行建模，確保角色每一部分均符合其規劃的人物特點和形象。這一過程需要消耗大量的時間和精力，應用人工智能技術，可以實現對角色及背景的元素特征提取，在確定圖像中角色人物相應元素具體位置的基礎上，依靠人工智能軟件和算法，自動學習這些特征元素，在軟件中生成由這些特征構成的角色模型1]。

1.2影視動畫后期制作

在影視動畫的后期制作方面，主要涉及針對影視動畫角色人物的摳像、動畫剪輯、場景設計等內容。其中，對影視動畫角色人物的摳像，可以發揮人工智能技術中的AI摳像技術，以圖像分割、卷積神經網絡、風格遷移的方式，更高效、準確地實現對圖像的分割與編輯；動畫剪輯則可以依賴自動跟蹤技術、語音識別技術，更準確地把握影視動畫的節奏以及情感表達，提升動畫剪輯的效率和質量；場景設計借助圖像生成與場景分類技術，基于深度學習算法的作用，快速生成高質量的場景圖像，從多種場景中選擇更合適的場景模型，搭配動畫渲染的功能，提升動畫效果的真實感與逼真程度[2]。

2 人工智能技術在影視動畫制作中的應用體現

2.1圖像識別技術

圖像識別用于影視動畫制作的角色建模環節，依賴計算機實現對圖像的分析與處理，獲取圖像中的目標物體，識別目標物體特征。在實際應用期間，依靠圖像檢測與采集設備，自動獲取圖像中與角色相關的特征信息，識別角色的頭部、身體、四肢等部分，并將其以學習算法從圖像中提取出來，快速生成一個完整的角色模型，并在角色模型中模擬角色所需的面部表情、身體動作等各種細節，提升角色模型的呈現質感和表現力。除角色建模外，圖像識別技術也可以用于對影視動畫場景圖像特征的提取與組合。

圖像識別技術主要依賴機器學習和深度學習算法實現，其在影視動畫制作中，主要經歷以下步驟和環節：

（1）經由攝影機、掃描儀等設施，拍攝獲取不同形式的真實圖像，提取圖像中的特征元素，在計算機軟件中呈現出來。期間，應考慮獲取圖像的清晰度和后續圖像元素提取與處理的要求，提高對圖像光照、清晰度、信噪比等參數呈現效果的重視，確保最終獲取的圖像信息有效性[3]。

（2）對獲取到的圖像信息進行處理。期間，要求發揮人工智能、大數據等先進技術作用，在依據圖像信息分布特征，將其劃分為多個不同區域后，對每一具體區域的圖像信息進行識別和判斷。

（3）對圖像的信息提取，主要依據圖像的不同類型，從色彩、清晰度、紋理走向、性狀等角度，區別圖像中的目標物體與背景。

（4）依靠算法，匹配采集圖像中各項信息與已有角色圖像數據，若二者呈現出相似的特征，則可以將其歸為一類，作為進行模型訓練的依據。

期間，對算法的應用，以深度學習算法為例，主要選擇K-means算法實現對圖像特征的提取（如圖1所示）。

從獲取到的圖像數據集合中，確定好初始的聚類中心后，計算集合中其他數據到聚類中心之間的距離。以計算的距離結果為依據，將這些數據按照計算結果分類到距離最近的類中，再通過對聚類中心的重新計算，對比算法迭代的結果是否收斂，從而實現對圖像中各類要素特征信息的提取與分類識別。

2.2人體姿態估計技術

人體姿態估計從角色建模的角度，發揮人工智能技術的作用，支持3D類影視動作的制作。在角色建模過程中，人體姿態估計也需要依靠計算機算法，將傳感器、攝像機等設備與計算機算法程序結合起來，在經由設備采集人體圖像數據后，依靠卷積神經網絡、特征點檢測、深度學習等算法的配合應用，實現對角色模型姿態與動作的準確估算，構建出更具真實感的角色模型。

對3D類型影視動畫而言，制作其通常需要依靠大量的運動追蹤器，對現實人物的動作進行追蹤，并消耗大量時間以手動方式制作每個肢體的動畫。而以人工智能支持人體姿態估計技術的應用，可以直接將從影像中獲取的二維坐標映射到三維空間中，在人工智能技術為基礎的數據集中完成對動作模型的訓練。這種模型能夠支持數據集合中存在的各種3D姿勢，滿足影視動畫角色身體動作的相關要求。

2.3自動跟蹤技術

自動跟蹤技術主要用于影視動作的后期制作，能夠作為支持動畫剪輯的有效參考依據。動畫剪輯以把握更科學的節奏與情感表達為目的，應用自動跟蹤技術，主要發揮目標檢測算法的作用，配合運動估計以及軌跡預測，獲取針對動畫中角色動作、表情等情況的自動跟蹤[4]。在動畫渲染中，可以結合確定的場景模型與角色建模，搭配應用光線跟蹤技術、物理模擬技術、超分辨率等技術，進一步提升動畫的分辨率和質量效果。例如，光線跟蹤技術以目標檢測算法的應用為基礎，更多用于對光纖渲染效果要求較高的影視動作作品中；物理模擬技術能夠在構建的場景模型中，模擬影視動畫角色的動作以及劇情等內容，主要用于驗證相應動作和劇情在現實場景中的合理性，進而合理設計彰顯影視動畫作品的藝術夸張效果。

在實際進行動畫剪輯制作時，對圖像中的目標物體進行檢測，確定目標物體的位置和特征，可以發揮目標檢測算法的作用。期間，在對以閾值分割的方法，對圖像進行分割處理后，將目標圖像具體劃分為背景、噪聲、目標三部分，經由明確目標圖像的主要結構，從而實現對圖像目標特性的分析。

在此基礎上，搭配應用漸進閾值分割算法，將經由算法分割的圖像閾值，以漸進迭代的形式取值。期間，引入鏈碼描述算法支持目標描述和區域填充，從而確保獲取更完整的目標特征。待對目標特征的信息完整性和真實性進行驗證后，再以信息逐層篩選的方式，確認圖像中的目標區域范圍，并提取其中與目標檢測相關的信息，以信息為依據對圖像進行累加，將累加的結果作為對真實目標進行判斷與取舍的依據。

在確定需要進行自動跟蹤的目標值后，需要對兩幀圖像之間的運動位移情況進行估計，以對比分析相鄰幀圖像像素塊的方式，尋找圖像中最佳的匹配塊，從而獲得針對目標物體的運動狀態以及軌跡變化等信息。

在針對目標物體的運動軌跡預測方面，則要求依據分析的運動軌跡結果，以建模和預測分析的方式，支持對目標未來位置以及行為的預測，提升對圖像中目標物體的準確跟蹤與控制。

2.4圖像生成技術

2.4.1圖像生成

圖像生成技術主要用于影視動畫后期制作中的場景設計環節。該類技術也主要以深度學習算法和神經網絡模型為技術基礎，在構建符合影視動畫制作需求的圖像生成模型后，通過對數據的預處理和模型訓練、評估、調度優化，支持圖像的生成與后期處理，從而提高場景圖像的制作效率與質量，滿足場景設計的相關要求。

在數據預處理與圖像生成模型的訓練環節，要求圍繞圖像尺寸與亮度調整、圖像增強等情況進行預處理，以處理后的數據集更符合模型訓練的要求為目的。將處理好的數據集按照模型訓練的標準與要求，將其劃分為訓練集、驗證集以及測試集，滿足模型訓練期間的訓練、調度優化和評估等方面的需求。

對圖像生成模型的評估和調度優化，可以借助峰值信噪比、結構相似度等多項指標實現，將模型生成的圖像與真實圖像進行對比，從而判斷分析生成圖像的質量效果。進而依據分析的結果，對算法中的相關參數、神經網絡結構等進行優化調整，再次進行模型訓練與圖像生成，直至其符合影視動作制作的實際要求。再對生成的圖像進行后期處理，改善生成后的圖像質量。

2.4.2影視摳像

摳像也是影視動畫后期制作中的重要內容，更多用于影視三維動畫的制作過程，能夠與虛擬現實和增強現實技術結合起來，促進影視動畫中角色與虛擬環境的完美融合，帶給觀眾更沉浸式的體驗和觀感。

結合前文對影視摳像技術應用情況的介紹，主要結合影視動作制作的現實需求，經由以下步驟流程完成摳像處理：

（1）圖像分割。經由深度學習算法支持圖像分割，對圖像像素中的顏色、紋理等特征進行分析，確保在各種數據集中獲得更好的分割效果，提升圖像分割的實用性。

（2）卷積神經網絡。以構建基于卷積神經網絡的深度學習模型為基礎，在獲取自動學習圖像的特征后，對其進行分類、識別與分割，通過多個卷積層與池化層提取得到的數據特征，在對卷積神經網絡的全連接層進行分類或分割的基礎上，以驗證集支持對模型的選擇與參數調整，同時搭配交叉熵損失函數以及隨機梯度下降算法模型，實現對卷積神經網絡架構和算法的進一步優化，作為提升摳像技術效果的有效支持。

（3）風格遷移。以提升摳像的自然效果為目的，風格遷移需要將一種圖像中的風格應用到另一幅圖像中，從而實現圖像藝術風格的轉換，提升圖像的藝術效果。期間，主要依靠卷積神經網絡和生成對抗網絡的作用，在構建卷積神經網絡模型的基礎上，由生成器和判別器構成二元博弈模型，以模型的不斷迭代訓練，通過生成器與判別器之間的不斷競爭，生成更逼真的圖像。

3 結束語

綜上所述，人工智能技術的應用，有利于改善和提升影視動畫制作的質量，促進影視動畫制作行業的發展。結合影視動畫制作的實際要求，應能夠針對不同的制作內容，選擇應用和智能技術類型，并在實際制作期間，規劃好各類人工智能技術應用的實際方案與流程，明確對獲取的影像動畫進行處理的重點，以此為基礎開展后續多樣化的內容制作，提升影視動畫作品的呈現效果。

參考文獻

[1]高夢.數字時代下影視動畫藝術設計創新研究[J].紅河學院學報，2024，22（05）：131-135.

[2]曹方豪.基于藝術設計的影視動畫制作實踐應用分析[J].鞋類工藝與設計，2024，4（16）：111-113.

[3]華夢霞，李才有.人工智能技術在影視動畫制作中的應用研究[J].電腦知識與技術，2024，20（21）：122-124+128.

[4]張理臻，丁文娟，劉丹丹.運動捕捉技術在影視動畫制作中的應用研究[J].玩具世界，2024，（07）：95-97.