AIGC賦能影視智能化創作策略研究

隨著多模態技術的快速發展，AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent）正以前所未有的速度不斷革新影視內容的創作范式。AIGC是基于生成對抗網絡（GAN、預訓練大模型、多模態技術融合的產物，通過已有數據尋找規律，并通過泛化能力形成相關內容[1]。2024年2月，Sora作為人工智能文生視頻大模型問世，通過原生規模訓練和多幀預測生成技術，獲得文生視頻的創作能力[2]，為傳統影視創作帶來革命性變革。可以說，AIGC憑借其強大的內容智能生成與創意輔助價值，持續突破傳統影視生產的效率瓶頸，不斷拓展視覺創意的表現邊界，并重新定義影視智能化創作的未來方向。

一、AIGC演進與影視智能化創作工具分類

（一）AIGC發展歷程與階段特征

AIGC的發展歷程體現人工智能與內容創作領域的深度融合。從技術演進的視角來看，其可被劃分為技術奠基、應用探索和爆發增長三個關鍵時期。一是技術奠基期（2014—2020年）。該時期實現技術的核心突破：2014年IanGoodfellow團隊提出生成對抗網絡（GAN），該框架為AIGC圖像生成領域奠定理論基礎；2015年Sohl-Dickstein等提出的擴散模型早期架構以及2017年Vaswani團隊提出的Transformer模型，分別成為后續多模態生成與大語言模型發展的技術基石；OpenAI在此階段相繼推出GPT系列模型，實證大規模預訓練語言模型的生成潛力。二是應用探索期（2022一2023年）。該時期以Midjourney和StableDiffusionl.5的推出為標志，使人工智能影像正式進入大眾視野。其中2023年成為技術迭代關鍵年：ComfyUI通過節點式交互實現工作流程的定制與效果控制；MidjourneyV5在圖像真實感方面取得顯著突破，大幅提升圖像生成質量；RunwayGen-2實現文本加圖像生成視頻、靜態圖片轉視頻、視頻風格遷移等功能；GPT-4發布并支持圖文雙模態輸入，標志著人工智能生成技術的跨模態躍遷。三是爆發增長期（2024年至今）。該時期呈現技術突破與產業應用的并進態勢。在視頻生成領域，OpenAI的Sora憑借“東京漫步”視頻展示出逼真的物理模擬能力；國產可靈（Kling）基于DiT架構，對模型中的隱空間編／解碼、時序建模等模塊進行升維處理，實現更佳的影像生成效果。AIGC的技術演進與突破不僅體現人工智能在算法、算力與數據等方面的快速迭代，也催生多樣化、專業化、智能化的影視創作工具形態。

（二）AIGC影視智能化創作工具分類

在影視創作中，AIGC商業化應用呈現多元化發展態勢，其專業化智能工具也如雨后春筍般涌現。根據智能工具的技術特征、應用范圍并結合影視創作流程，常用的影視智能化創作工具可以劃分為創意生成型、內容生產型和流程優化型三種類別，為創作者建立清晰的認知圖譜，便于創作者了解不同技術工具在創意激發、內容制作及流程智能輔助中的差異化特點與實際應用，如表1所示。創意生成型工具主要被應用于劇本創作、圖像生成以及風格設定等前期創意策劃環節，這類工具根據創作者給定的指令信息或多模態內容，可快速生成具有特定結構的語言文本和高質量的視覺畫面，為創作者提供更多的創意靈感和視覺參考。內容生產型工具是視頻和音頻內容創作的核心工具，也是操作方式和應用功能最為多樣化的工具，尤其在解決生成對象一致性與生成結果可控性方面，首尾幀生成、多圖參考合成、多模態編輯、主體運動筆刷以及人臉模型訓練等典型功能模塊的研發，為影視內容創作及鏡頭編輯提供了高效且靈活的解決方案。流程優化型工具多被應用于提升影視制作個別環節的效率，通過深度學習、自然語言處理和計算機視覺技術，實現對文本、圖像、視頻等多模態內容信息的自動解析、智能決策、自適應處理與質量優化。影視智能化創作工具的使用能夠顯著縮短影視創作周期，提升制作的自動化水平，實現降本增效[3]。

二、AIGC賦能影視智能化創作變革

（一）從輔助到共創：創作方式的徹底革新

隨著人工智能的迅速發展，影視創作正經歷從“多人協同、工具輔助”到“單人主導、人機共創”的根本轉型。傳統的線性電影創作流程是基于嚴密的時間表和階段性分工進行組織的，通常由一系列相互獨立且順序進行的步驟構成[4]，具有“線性推進、階段銜接”的典型特征。這種模式雖然在流程規范與質量控制方面表現成熟，但存在生產周期長、溝通成本高、創意落地效率低等問題。文本生成視頻（Text-to-Video）、圖像生成視頻（Image-to-Video）、視頻風格轉繪（Video-to-Painting）等目前主流的影像智能生成技術正在成為影視創作的新引擎，創作者通過語言或圖像的指令輸入，與AIGC智能工具協同完成從腳本生成、角色設定、場景搭建到鏡頭表現的全過程創作。AIGC從“工具”角色轉變為“共創伙伴”，這種創作方式的革新，打破傳統影視創作對高門檻專業團隊協作的依賴，并推動影視創作走向“泛個體化”與“智能協作”的新范式。隨著AIGC的興起，影視工業的組織結構與創作邊界被重構，邁向智能化生產階段的影視產業轉型趨勢已悄然顯現。

（二）多模態生成突破：創作流程的智能重構

生成式人工智能正以前所未有的速度重塑影視創作流程，其核心優勢在于強大的跨模態理解與生成能力，實現文本、圖像、視頻之間的高效轉換與協同融合。在影視創作前期，基于自然語言處理的文本生成工具（如ChatGPT、DeepSeek），創作者通過指令輸入與對話交互，能夠獲得劇本撰寫、角色設定與臺詞潤色等支持。這一階段的內容生成質量高度依賴提示詞設計，創作者通過人工干預來增強其敘事邏輯、情感表達與藝術表現。在視覺創意階段，創作者利用文生圖工具（如Midjourney、StableDiffusion），將創意內容快速轉化為靜態圖像，實現角色外觀、場景搭建與分鏡構思的可視化呈現，在提升制作效率的同時降低美術創作成本。尤其鏡頭片段生成環節，創作者借助多模態工具（如Sora、Runway），實現從文本到視頻、圖像到視頻的跨模態生成，突破實景拍攝限制，拓展鏡頭表現空間。在后期制作階段，創作者通過影視智能化創作工具，實現對自動剪輯、音效生成、字幕識別、畫質增強、色彩矯正等多個流程環節的智能處理。從創意生成到后期合成，AIGC正通過多模態協作與智能聯動，重構影視創作的全流程生態，推動影視創作邁入以智能驅動為核心的新階段。

（三）AIGC賦能影視智能化創作的機遇與挑戰

隨著AIGC的持續演進，影視創作正迎來前所未有的發展機遇。一方面，AIGC為影視創作注入強勁動能，不僅體現可與人類作品相媲美的視頻創作能力，還突破傳統影視創作流程的束縛，推動視聽媒介全面向自動化和智能化轉型，實現明顯的降本增效[5]。另一方面，AIGC引發“創意平權”趨勢并為創作者賦能，打破傳統影視創作中的資源壁壘，推動影視創作從重資產投入向輕量化運營轉型。然而，AIGC賦能影視智能化創作也存在諸多挑戰，主要體現在：一是AIGC生成的內容在版權歸屬與素材使用合法性上存在模糊問題，而當前法律體系尚未完全適配并加以解決；二是AIGC的決策機制具有不透明性、不可知性、不可控性的“黑箱”特質，使創作者難以精確預測或控制生成內容的具體細節，容易導致畫面內容和主體運動與創作意圖相偏離，影響內容敘事的一致性和連貫性；三是AIGC的內容生產模式本質上將藝術表達轉化為概率分布的數據擬合，而這種工具理性的生產模式會帶來創作者的主體性消解、審美同質化加劇和文化記憶失真等危機[6]。總體而言，AIGC 是一把“雙刃劍”，在推動影視智能化創作的同時，也對法律規范、創作模式和作品的藝術意蘊與精神內涵表達提出新的挑戰。

三、AIGC賦能影視智能化創作策略

（一）創作類型適配策略

AIGC賦能影視智能化創作并非“普適解”，其適用性因創作題材類型、畫風設定與內容組織等多個維度而異。從創作題材類型維度來看，AIGC在視覺表現自由度較高、敘事邏輯控制需求較低、倫理敏感程度較低的題材中能夠體現更強的適配性。類似魔幻、奇幻、科幻、神話、意識流MV等題材的影視創作在風格設定與視覺表現上允許更高程度的抽象與重構，且這類題材能夠較好地緩解AIGC影像生成中可能出現的不一致、不穩定與不連貫等問題。換言之，AIGC強大的圖像生成與特效模擬能力，能夠在這些題材中大放異彩，為其構建富有想象力的視聽奇觀。例如，科幻電影預告片Trailer：Genesis、歌曲MVAIEvolution以及微短劇《中國神話》，均在世界觀構建和視覺呈現上大膽使用AIGC生成內容，以風格化、富有表現力的視覺畫面增強視聽沖擊力，在提升觀感體驗的同時有意規避對敘事邏輯嚴密性與倫理合理性有著較高要求的創作題材。相較之下，現實主義題材的影視創作往往需要對現實生活、典型形象和真實細節進行客觀呈現，這對AIGC生成畫面在敘事時空的完整性表現、人物情感的細膩刻畫以及情境的真實再現等方面提出了更高要求。當前，AIGC在生成此類內容時仍存在明顯短板，尤其在表現連貫性的敘事鏡頭、多角色互動和主體一致性等方面容易出現偏差。為此，創作者應在題材選擇與內容創作中主動規避AIGC生成內容可能出現的不穩定性與邏輯缺失風險，發揮其在畫面表現與視覺預演方面的優勢。

（二）提示詞精準控制策略

在AIGC賦能影視智能化創作過程中，提示詞作為引導生成模型輸出內容的關鍵要素，具備創意驅動與視覺控制雙重功能。由于人工智能生成模型存在一定程度的不可控性與不可預見性，提示詞的內容編排與語義控制就顯得尤為關鍵。創作者應遵循影視創作中的視聽語言表達規范，運用拍電影的思維方式并結合專業術語對鏡頭畫面進行結構化、可視化描述，以提升提示詞的表達精度與生成導向性。具體而言，每個分鏡頭畫面的提示詞編排與描述應涵蓋鏡頭屬性、畫面內容以及氛圍描述三個維度。一是鏡頭屬性的描述應包含遠景、中景、特寫等景別，俯拍、仰拍、平視等角度以及景深、構圖方式等關鍵信息，明確引導AIGC生成符合創作者用意的構圖畫面。二是畫面內容的描述應指明畫面主體、人物與場景之間的互動關系，具體情節與動作，材質風格與環境細節等，使生成的內容契合劇本與美術設定的畫面。三是氛圍的描述應包括光線分布、色彩基調、環境氛圍、渲染質量等信息，這是控制畫風統一與畫面質量的關鍵。在AIGC生成鏡頭畫面的操作流程中，創作者應通過人機協作，嘗試多次構圖，不斷完善并調整分鏡頭畫面，尋找最佳的敘事視角[7]。這意味著提示詞的編排與運用并非一蹴而就，而需要創作者通過初始生成、交互篩選與主觀優化三個階段，逐步對提示詞進行精煉與調整，以提升生成結果的準確性與契合度。在影像創作初始階段，創作者應通過輸入關鍵詞和鏡頭提示信息，讓AIGC快速生成多樣化的分鏡頭畫面以提供創意靈感；在篩選階段，通過比對生成內容，明確創作風格與畫面細節，逐步縮小提示詞語義描述范圍與生成方向；在主觀優化階段，結合鏡頭連貫、敘事邏輯以及視覺效果等創作意圖，進一步對提示詞進行微調、測試與優化，以提高對畫面的精準輸出；在鏡頭生成階段，利用劇本文本、參考圖片、情緒板等多模態信息進行提示詞反推借鑒，實現目標提示詞的有效撰寫。

（三）混合工作流應用策略

隨著AIGC賦能影視智能化創作的日益深化，影視創作正實現從“人工主導”向“人機協同”的范式轉變。混合工作流模式強調“AI與人類的深度融合”，并非“AI替代人類”。具體而言，在AIGC賦能影視智能化創作過程中，創作者應根據創作意圖靈活調配人類創意與AIGC能力，融合傳統人工創作路徑與AIGC驅動的自動化流程，構建一種兼具創意主導性與效率優化性的人機協同共創模式。從創作主體協同性來看，創作者應根據工作任務的“創意屬性”與“執行屬性”進行人機職責分配，對主題立意、敘事結構、藝術風格等具有高度創意決策特征的環節保留主導權，以提高內容的精神高度、文化內涵、藝術價值，創作出更多符合大眾審美的作品[8]。在“執行屬性”突出的環節，如靈感激發、視覺預演、風格遷移、重復性圖像修復與后期自動化等，創作者應大幅使用AIGC，提升創作效率。從整體制作流程來看，AIGC驅動下的影視智能化創作呈現明顯的“非線性”與“循環遞進”特征，區別于傳統影視創作“線性推進、階段銜接”的創作模式。也就是說，創作者在經過多輪“抽卡式”生成與關鍵詞調整后仍難以獲得理想的鏡頭畫面時，往往需要反向調整劇本或分鏡結構，對局部內容進行優化甚至重新編排，以推動敘事邏輯的順暢展開，如圖1所示。這種“生成一反饋一再創作”的反復過程打破傳統影視創作中“前期確定、中期執行、后期收尾”的線性閉環，形成一種更為動態且彈性的創作結構。

混合工作流模式也為AIGC賦能影視智能化創作帶來一定的風險緩沖。面對AIGC生成內容中可能出現的倫理爭議、視覺錯亂、邏輯混亂等問題，創作者應通過人工決策與干預及時識別并加以修正，處理好與人工智能的協作關系，推動影視內容生產在效率與創意之間實現新的平衡。

（四）工具鏈技術整合策略

當前，AIGC賦能影視智能化創作進入多軟件協同、高度模塊化的工具整合階段。在這一過程中，創作者應基于具體創作意圖和流程需求，靈活搭配使用不同影視智能化創作工具與傳統軟件，實現從概念構思到成片輸出的完整閉環。具體來說，在內容生成初始階段，目前已有多個成熟的影視智能化創作工具實現專業化分工，如：ChatGPT、DeepSeek等語言模型可以輔助完成劇本結構搭建與人物對白撰寫；OneStory、Immersify等工具可以快速產出草圖級分鏡腳本；Pofi無限人偶工具等三維繪畫輔助應用，可以通過App內置3D模型與動作資產庫進行角色動態、道具交互與場景構圖的初步編排，輔助鏡頭首尾幀的構建，以增強畫面生成的可控性與連貫性；騰訊混元3D或Tripo3D等工具可以快速生成三維粗模，并導入Maya、3dsMax或Blender等DCC（DigitalContentCreation）軟件進行場景搭建與鏡頭設計，為后續圖像生成提供全方位的視覺參考。在視覺風格控制階段，Midjourney或StableDiffusion等圖生圖模型可以對前期生成的首尾幀圖像進行細節增強、風格遷移或視效重繪；Runway、Pika、可靈AI等圖生視頻智能工具可以將處理后的圖像序列轉化為連貫的視頻片段，實現畫面從靜態向動態的自然過渡。在后期制作階段，Photoshop、AfterEffects等傳統圖像編輯與視頻合成軟件仍發揮關鍵作用，可以對畫面局部進行細節修復，對生成的視頻鏡頭進行后期制作。綜上所述，AIGC賦能影視智能化創作工具鏈的整合構建是以創作者為主導、智能工具為支撐、傳統工具為輔助的系統化工作流程。

四、結語

影視智能化創作工具已深度介入影視內容生產的全流程，并推動影視創作由“工具輔助”向“人機共創”轉型。人工智能不僅是提升影視創作效率的輔助工具，而且參與創意生成與內容創作，使人類專注核心審美決策[9]。面對這一變革，創作者應強化技術適配意識，依據影視創作特性靈活運用影視智能化創作工具，成為高階統籌者與決策者，提升自身的媒介素養、審美判斷和跨學科協同能力，重新審視影視內容生產的人機共創責任邊界。

［參考文獻]

[1］何偉.生成式人工智能：AIGC與多模態技術應用實踐指南［M］.北京：中國科學技術出版社，2024.

[2]蘇濤，王晨旭.協同·創新·融合：AIGC驅動下的影視產業智能化變革［J].電影評介，2024（14）：8-14.

[3］劉子洋.AIGC浪潮下的影視生產：模式創新與風險審視［J].西部學刊，2024（16）：36-39.

[4]劉紹龍，段佳鑫.從“數字化”到“智能化”的轉變：AIGC技術主導的電影創作模式發展探究［J].電影評介，2025（02）：48-53.

[5］張藍姍，徐璦桐.變革與重構：Sora在影視創作中的應用與挑戰［J」.中國電視，2024（04）：84-91.

[6］劉夢蕾，巴曉.智能嵌入與創作解構：人工智能時代影視生態的重塑和建構［J」.電影文學，2025（07）：39-44.

[7］寧可欣，楊靜.人工智能驅動影視內容智能化生產的創新實踐研究［J].人工智能，2024（06）：96-105.

[8］胡冬梅，雷桐.AIGC：影視內容生產的變革動能[J].科技傳播，2023（21）：101-105.

[9］曾志剛，羅夢舟，劉星，等.繼承與變革：探索AI技術賦能影視制作新路徑［J」.現代電影技術，2025（03）：4-13.