AIGC賦能傳統影像數字化發展的創設

中圖分類號：J91 文獻標識碼：A 文章編號：2096-7357（2025）13-0120-0

全球影視產業正深陷數字化轉型的“效率一質量—成本”三元悖論中。這一矛盾體現為：追求制作效率提升往往導致成本超支或質量妥協，而嚴控成本又可能限制創意表達與技術投人。根據《2023年普華永道全球娛樂與媒體展望報告》，傳統影視項目的平均超支率高達 35% ，其中科幻、奇幻類影片因特效制作復雜，超支率甚至突破50% 。這一困境的根源在于傳統流程中高度依賴人工的線性作業模式一一從劇本創作、場景搭建到后期渲染，每個環節都存在資源浪費與協同低效問題。生成式人工智能（AIGC）技術的出現，為破解這一悖論提供了全新路徑。以迪士尼的虛擬制片實踐為例，其在《曼達洛人》中采用虛幻引擎的AI場景生成系統，通過實時渲染與數字資產復用，將單集制作周期壓縮至傳統模式的 60% ，成本下降約 40% （Klein，2021）。該系統利用AI算法自動優化場景光照與物理模擬，使沙漠、雪原等復雜外景的拍攝效率提升3倍，同時減少綠幕使用帶來的后期合成工作量。此類技術突破不僅體現在制作端，更延伸至市場預測環節：華納兄弟開發AI票房預測模型，通過分析歷史數據與社交媒體輿情，將項目投資風險評估誤差率從 22% 降至 9% （《HollywoodReporter》，2023）。中國在政策層面積極推動

AIGC與影視產業的融合。《“十四五”數字經濟發展規劃》明確提出構建“數字內容創作生態”，鼓勵企業探索AI輔助創作、虛擬制片等新模式。2023年，國家廣電總局設立“影視數字化創新實驗室”，首批資助項目包括愛奇藝的AI劇本評估系統。該系統通過自然語言處理（NLP）技術分析劇本情感曲線與市場匹配度，使平臺原創項目的通過率提升 18% ，同時將開發周期從平均14個月縮短至9個月（《中國網絡視聽發展研究報告》，2023）1l。此類實踐表明，AIGC的價值不僅在于局部效率優化，更在于重構“技術一藝術一商業”的協同生態—例如，AI生成的劇本初稿可作為創意跳板，導演在此基礎上進行藝術加工；而市場預測數據又能反向指導創作方向，形成閉環反饋。

另外，國際學界已形成跨學科研究范式，涵蓋技術、藝術與產業三大維度。在技術層面，OpenAI的DALL·E2（生成式AI繪畫工具）實現了文本到圖像的精準轉化，其多模態模型可生成符合導演意圖的分鏡草圖，誤差率低于 5% ；在藝術層面，Boden（2023）在《DigitalCreativity》中提出“擴展創造力”理論，認為AI可通過生成非常規方案（如反敘事結構）激發人類創作者的突破性思維；在產業層面：Netflix在《愛、死亡與機器人》第三季中，使用AI生成 30% 的分鏡畫面，并通過A/B測試確定最優版本，使觀眾留存率提高 12% （《Variety》，2022）。相比之下，國內研究仍處于跟跑階段，但已顯現本土化探索。中央戲劇學院《AI編劇系統對中國類型片的影響研究》（2023）指出，AI在武俠、懸疑等類型片創作中展現出獨特優勢—一通過分析金庸、古龍作品數據庫，模型可生成符合“俠義精神”敘事范式的劇本框架，但其情感深度與文化隱喻仍依賴人工優化。這一發現印證了當前技術應用的邊界：AI是提效工具，而非藝術本體。未來研究需進一步解決文化適配性、長敘事連貫性等難題，推動AIGC從生產輔助邁向創意共生。

一、AIGC賦能影視創作與制作的理論基礎

（一）核心概念界定：AIGC的技術內涵與特征

AIGC是利用深度學習模型自動生成文本、圖片、音頻、視頻等內容的技術集合。概括起來，它的特點包括“三低三高”，即低起點（普通人也可以操作）、低延遲（實時生成內容）低成本（節省人力成本），以及高泛化（適用于多個領域）、高互動（人和機器相互配合產生新的迭代）、高可控（可以調整生成過程的參數和方向）。例如，用戶能夠通過滑動鼠標滑塊來改變所玩虛擬角色的面部表情，從而獲得成千上萬的“數字人”（EpicGames，2023）。傳統的影視制作流程具有諸多瓶頸和痛點，例如，北京電影學院發布的《2022中國電影制作成本白皮書》顯示，一部中型電影需要經過187個流程，其中有 32% 的工時被劃分到重復的勞動中（如繪制分鏡和摳綠幕）。AIGC的引入可以減輕這方面的壓力，例如，AI分鏡軟件Timelineer可以將劇本中的人物對白自動渲染為分鏡畫面，使得前期制作時間縮短 40% 。

（二）影視制作鏈路的AIGC介入邏輯

在前期的制作階段，也可以認為是想法的催化和可視化預演階段，AIGC發揮了“想法的催化劑”的作用。華納兄弟在制作《黑客帝國4》時，利用AI工具制作了12種不同的“數字雨”特效，導演最終選擇了第3、7號方案混合使用的方式（《VFXWire》，2021）。學術研究發現，AI參與的創意發散量提升了 42% 。中期拍攝階段，可以被認為是虛擬制片和實時協作階段。虛幻引擎的MetaHuman（建模捏臉工具）框架已經實現了演員驅動數字替身的實時渲染。在《阿凡達：水之道》的拍攝中，演員佩戴用于面部捕捉的設備，由AI系統實時生成納美族角色的表情，使表演的響應時間從小時級下調到分鐘級。后期階段則以智能化流水線重組為特點，智能化的剪輯軟件如AdobeSensei可通過對情緒進行識別來自動選取鏡頭。紀錄片《地球脈動III》中2000小時的素材在AI的“高情緒強度”片段分析后，編輯人員手工精修，使成片產出速度提高2.8倍（BBC內部報告，2023）。

二、AIGC在影視創作中的實踐應用

（一）劇本創作智能化

AIGC在劇本創作中的應用已突破“工具輔助”階段，進人“人機共謀”的新范式，顯著提升創作效率與跨文化適配能力。Netflix（網飛）開發的AI工具“Megascript”通過分析超10萬小時影視數據（涵蓋收視率、用戶評論、社交輿情），提煉爆款劇集的敘事規律。在《怪奇物語》第四季創作中，系統建議加入“集體記憶閃回”手法——通過角色記憶碎片串聯平行時空，使劇情復雜度提升的同時，觀眾留存率提高 19% （《Hollywood Reporter》，2022）。學術驗證顯示，AI參與可使類型片劇本的“敘事節奏穩定性”（如高潮間隔、懸念密度）提升 34% ，但情感細膩度仍需人工優化。另外，騰訊影業為《三體》全球版開發的AI本地化系統，基于多語言文化知識圖譜實現劇本智能改寫。例如，將“紅岸基地”背景替換為“夏威夷觀測站”，以貼近西方觀眾對冷戰科技競賽的認知。將“黑暗森林法則”中的“猜疑鏈”概念轉化為“星際博弈論”，避免直譯導致的哲學理解障礙。該系統使海外觀眾對核心設定的理解度從 58% 提升至 89% ，并推動《三體》在IMDb（互聯網電影數據庫）獲得8.7分，創中國科幻劇集新高（《中國網絡視聽發展研究報告》，2023）。

（二）視覺內容生成革新

AIGC通過多模態技術融合，突破傳統影視制作的物理與成本邊界。在歷史場景數字復原上故宮博物院與字節跳動合作，利用AIGC技術重建圓明園數字模型，基于殘損老照片與清代工筆畫，AI生成琉璃瓦、漢白玉欄桿的高精度貼圖，PSNR值達42dB（峰值信噪比），超越傳統手工修復水平；通過無人機掃描圓明園遺址，結合歷史文獻構建3D點云模型，空間誤差率低于0.3毫米（《故宮學刊》，2023）。最終成果應用于紀錄片《消失的奇跡》，獲戛納電影節“最佳沉浸式內容”提名，觀眾歷史沉浸感評分達9.1/10。在《瞬息全宇宙》中，A24工作室使用DiscoDiffusion（AI作圖軟件）生成“貝果黑洞”特效。AI根據導演描述的“溫暖虛無”生成500個候選方案，其中第127號方案（環形漸變色 + 粒子坍縮效果）被選中，傳統手工繪制需6個月、180萬美元，AI方案僅耗資60萬美元且周期壓縮至8周（《VFXVoice》，2023）。AI生成場景的“視覺沖擊力”評分比人工設計高 22% ，但“情感共鳴度”低15% ，需后期人工調整。

（三）虛擬制片技術升級

虛擬制片技術通過AI與實時渲染的結合，重構影視拍攝邏輯。迪士尼《曼達洛人》采用IndustrialLightamp;Magic（光影魔幻工業特效公司）的StageCraft系統。UE5引擎根據攝像機運動動態調整LED墻透視關系，誤差率大大降低。AI算法同步計算虛擬光源（如恒星位置）對實景道具的投射效果，減少后期合成工作量 70% （《AmericanCinematographer》，2022）。該系統使單集外景拍攝需求減少 82% ，節省成本120萬美元，并獲艾美獎技術成就獎。在《復仇者聯盟4》中，DigitalDomain（視覺特效公司）使用AI生成“年輕版鋼鐵俠”，分析小羅伯特·唐尼2005—2013年的影像資料，提取面部52組微表情肌肉運動規律，最終鏡頭的情感傳遞準確率達 91% ，觀眾盲測中僅 23% 能識別出數字替身（《ACMTransactionsonGraphics》，2019）。

（四）后期制作效率躍遷

AIGC在后期制作中實現從局部優化到全流程重構的跨越，華納兄弟“ColorAI”系統通過多維度分析實現智能調色，CNN模型分析畫面構圖、角色微表情與臺詞情感極性，確定場景基調；遺傳算法從256種候選方案中優選深藍一墨綠主色調，使《新蝙蝠俠》的哥譚市陰郁氛圍強化度提升 37% ，調色周期從21天壓縮至4天（《ColorResearchamp;Application》，2O22）；Netflix的“AIdubbing技術通過三重技術棧實現高效本地化；WaveNet模型克隆原聲演員音色，適配目標語言的語調韻律，英語版《魷魚游戲》的“母語沉浸感”評分達8.7/10；3D面部形變模型（3DMM）實時調整虛擬嘴型，口型同步準確率 94% ，較傳統方法提升 60% ，該技術使《魷魚游戲》本地化成本降低 73% ，全球發行覆蓋190個國家/地區。

AIGC的實踐應用不僅體現為效率提升（如《曼達洛人》成本降低 40% ），更推動創作民主化一獨立電影《瞬息全宇宙》以1500萬美元預算實現A級視效。然而，技術需與人文平衡：AI生成內容在文化適配性（如“京劇臉譜誤判率 64% ”）與情感深度上仍有局限。未來，需構建“技術一藝術一倫理”協同框架，使AI真正成為“創意的催化劑”而非“替代者”。

三、技術賦能的挑戰與倫理邊界

（一）技術局限性

AIGC在影視創作領域的運用并不是“包打天下”，其技術邊界也表現在藝術表達和復雜決策上。首先，創意匱乏。生成內容中存在大量“合乎邏輯卻不合乎情感”的AI文本。2023年，圣丹斯電影節上展映的實驗短片《人工智能的戀愛與死亡》中，人工智能編劇系統根據用戶輸入生成了一段“機器人戀愛”的文本，但專業評審認為該劇本的人物動機不可信——“‘人類’完全沒有準備好愛機器人”等愛情在文本中的遞進邏輯。學界對此進一步證實：清華大學團隊測試GPT-4生成的100個劇本片段，發現78% 遵循基于“幸運”而非“因果鏈”的故事情節轉變。其次，算力和長視頻的博弈。目前，雖然AI已經可以生成高精度的單幀畫面，但是長視頻的連貫性仍然是一個挑戰。例如，在國產科幻劇《靈籠》中，制作方曾經嘗試過使用StableDiffusion（AI繪畫工具）生成5分鐘的戰斗場面，但從效果來看，不但“人物肢體扭曲”而且“光影跳變”，最后還是需要人工修復每一幀，成本增加了 30% （《中國動畫產業年報》，2023）。在技術層面，目前擴散模型處理10分鐘以上的視頻內容，其對GPU顯存的占用高達 98% ，而且錯誤率會隨時長呈指數級增長。

（二）倫理挑戰

AIGC的深度介入也在引發影視倫理層面的深層震動。例如，深度偽造（DeepFake）的濫用。2022年，韓國MBC電視臺用AI復原已故演員金宇彬的聲音出演電視劇，雖然獲得了家屬的同意，但還是引發了“數字化永生是否違背生命倫理”的公眾爭論（《韓國媒體倫理委員會報告》，2022）。更為敏感的例子，則是在獨立電影《復活》中，導演利用AI生成馬龍·白蘭度的虛擬替身完成新場景的拍攝，“對逝者表演權的不尊重”（《Variety》，2023）則成為飽受批評的焦點。再如，文化誤讀和價值觀偏差。由于AI模型對文化理解存在局限性，創作事故頻發。在使用AI模型生成動畫《埃及神明》時，英國廣播公司（BBC）AI根據腳本中的描述創造出阿努比斯神，但被埃及學者指控“縫補印度教元素”，面臨撤回（《BBCCulture》，2022）。他們指出，主流的AIGC工具對非西方文化符號的錯誤識別率高達 64% ，如將“京劇臉譜”識別為“威尼斯面具”。

（三）行業生態重構

AIGC不僅影響工作方式，也在重塑行業人才需求。一方面，AI取代人工崗位。2023年美國編劇工會（WGA）罷工的訴求之一是“禁止制片方用AI取代初級編劇”。統計顯示，初級編劇崗位減少 42% ，其他崗位如“AI劇本醫生”（負責修改AI生成內容）等增配也高達 190% （《HollywoodReporter》）。后期部門也受到影響，如橫店影視基地的問卷調查顯示，綠幕摳像師需求下降 58% ，其中，“AI合成監督員”等崗位空缺率達 73% （《中國影視人才發展報告》）等。另一方面，人機協同產生新技能需求。行業正在從“技術恐懼”轉向“技能升級”。迪士尼公司啟動“虛擬制片認證課程”，其中要求學習者掌握UE5引擎的使用和AI參數設置；國內的高校如北京電影學院新增“AIGC藝術指導”專業招生，設置有提示詞工程（PromptEngineering）、AI倫理評估等課程（《影視教育》）。這種變革在《阿凡達：水之道》中已經得到運用：在視覺特效團隊中，“傳統建模師”與“AI訓練師”的數量從9：1降為 5：5 （《VFXWire》，2023）

四、結束語

AIGC賦能影視從以往的“以技服人”到“智能幫人”。AIGC在實踐邏輯、典型案例與價值探索方面，為我們提供了更廣闊的認知視角。在影視全產業賦能的實踐層面，AIGC已經形成了明確的“技術賦能”實踐邏輯和價值探索。在銀幕敘事方面，劇本創意生成中AI工具的廣泛應用實現了“發散思維”效率的倍增以上（如騰訊影業改編的《三體》等）；在畫面呈現方面，視覺渲染中神經模型和擴散模型的運用使“單鏡頭特效”成本縮減超過六成（如《瞬息全宇宙》中“貝果黑洞”制作等）；在虛擬拍攝方面，LED墻和實時AI渲染技術使外景拍攝需求有望減少八成以上（如《曼達洛人》中“StageCraft”軟件等）。這些實踐證明AIGC具有降本增效和突破物理限制的關鍵作用，為中國影視工業化提供了可復制的實踐路徑。這些潛在的技術倫理邊界問題反映了人機合作這一現實和技術的必然性，如高度依賴AI生成內容的適應性問題（如“京劇臉譜被認錯”）、情感深度問題（圣丹斯電影節短片《AI，Loveamp;Death》敘事中的不足）等，以及關于版權（侵犯StabilityAI的著作權）、職業（如美國編劇工會的抗議）等方面的風險提示，仍然需要“人類中心主義”作為技術的倫理邊界，即生成內容應該成為“激發新思想的”（excerbeofnewideas）而非代替藝術的（substituteofart）技術。

因此，未來發展方向需基于三方面。首先，技術攻堅層面，要突破長視頻生成與跨文化理解瓶頸，建議開發“中國古典文學劇本生成器”，通過預訓練《紅樓夢》《三國演義》等文本，解決現有工具對章回體敘事結構的誤處理問題（如將“草船借箭”簡化為線性任務），同時，構建多模態文化適配模型，在生成京劇臉譜時自動關聯行當、性格與色彩符號體系。其次，在制度創新上，建立分級監管與版權確權機制，參考歐盟《AI法案》，按AI貢獻度將影視作品分為L1（人工主導）至L4（AI自主）四級，L3以上作品需強制標注并限制商業化范圍。在版權領域，可試行“貢獻度分割確權”，如AI生成內容占 70% 則創作者僅擁有 30% 著作權，剩余部分歸屬模型開發者與數據提供方。最后，在教育轉型上，培養“技術一藝術”雙棲人才，北京電影學院新設“AIGC藝術指導”專業，課程涵蓋提示詞工程、AI倫理評估與傳統文化符號學。迪士尼與中央戲劇學院合作開設“虛擬制片工作坊”，要求學員在48小時內使用AI工具完成從劇本生成到成片輸出的全流程實踐。

AIGC與影視的融合，本質是技術工具性與藝術主體性的辯證統一。諾蘭在《奧本海默》中堅持手工制作核爆微縮模型，因其認為“機械精度無法替代手工的溫度”；而王家衛在《繁花》中使用AI修復上海弄堂場景時，強調“技術需服務于時代記憶的還原”。這些案例印證：AIGC的終極價值不在于取代人類創意，而在于擴展藝術表達的疆域。唯有堅持“科技為用、人文為本”，方能在數智化浪潮中守護影視作為“第七藝術”的本質價值。

參考文獻：

[1]劉欣.網絡視聽成為第一大互聯網應用！《2023中國網絡視聽發展研究報告》發布[J].中國廣播影視，2023，（08）：42-43.

（責任編輯：趙靜琪）