AI技術賦能影視制作的新路徑

中圖分類號：J904 文獻標識碼：A 文章編號：2096-7357（2025）18-0118-03

在流媒體平臺主導內容消費、觀眾審美閾值不斷提升的當下，影視行業正站在技術驅動變革的臨界點。傳統制作模式面臨成本攀升與創意同質化的雙重困境，而生成式AI的突破性進展為產業升級開辟了新路徑。從劇本智能診斷工具對市場偏好的精準預判，到虛擬制片平臺對實景拍攝的數字化替代，AI技術正在重構影視創作的“不可能三角”：在壓縮周期、控制成本與提升質量之間尋找新平衡。這場變革不僅體現為工具層面的效率躍升，更深層意義在于打破創作壁壘：獨立制片人可通過AI協作完成院線級視覺特效，粉絲社群能借助生成工具深度參與IP衍生開發，甚至觀眾的選擇數據可直接反哺劇本創作。當算法開始理解“蒙太奇”與“長鏡頭”的敘事邏輯，影視產業正迎來技術賦能與藝術創新深度融合的歷史性機遇。

一、影視制作的新技術拐點

傳統影視制作行業正面臨前所未有的變革壓力。長期以來，高昂的制作成本、冗長的生產周期以及難以預測的市場回報，始終是制約行業發展的核心痛點。以好萊塢為例，近年來頻繁爆發的編劇罷工事件，不僅暴露了傳統創作模式中人力依賴過重、利益分配僵化等結構性矛盾，更揭示了行業在應對快速變化的市場需求時的無力感。與此同時，觀眾審美正經歷著代際迭代與媒介環境變遷的雙重沖擊：短視頻平臺培養的“碎片化”消費習慣，與元宇宙、虛擬現實（VR）/增強現實（AR）技術催生的“沉浸式”體驗需求交織，迫使影視內容必須在敘事節奏、視覺呈現與互動形式上實現突破。

技術演進為影視制作提供了破局鑰匙。AI大模型與生成式AI的突破，使從劇本創作到后期制作的全流程智能化成為可能。例如，OpenAI的GPT系列模型已能輔助生成劇本初稿，分析用戶偏好數據優化故事走向；StableDiffusion等圖像生成工具可快速產出概念設計圖，大幅縮短前期籌備時間[1。虛擬制作技術的成熟則顛覆了傳統拍攝模式，LED虛擬影棚結合實時渲染引擎，使導演能在無實景條件下完成高難度場景拍攝，其中《曼達洛人》的制作就是典型代表。這場由AI驅動的技術革命，正將影視工業推向一個效率與創意并重的新紀元。

二、AI技術賦能影視制作的新路徑

（一）創意孵化階段

1．智能劇本開發

AI技術正通過數據驅動與生成式創新重塑劇本開發邏輯。傳統創作依賴編劇個人經驗，易陷入創意同質化，而AI劇本生成工具，如ChatGPT、劇本評估系統等，可突破這一瓶頸。以OpenAI的ChatGPT為例，其基于海量影視文本訓練，既能根據關鍵詞生成故事框架，也可模擬不同流派風格的臺詞與場景設計。并且，AI通過分析用戶行為數據可實現“反向創作”：Netflix曾公開其AI系統通過挖掘用戶觀看歷史、暫停行為、評分傾向等數據，構建觀眾偏好模型，從而預測特定劇本的市場潛力。例如，系統可識別“高完成度懸疑結構 + 女性主角成長線”的組合在特定地區的高成功率，輔助編劇調整敘事節奏與角色弧光。此類工具并非取代人類編劇，而是作為創意催化劑，其能輔助提升劇本過審率，同時縮短創作周期。

2.角色與世界觀構建

目前，AI已滲透至影視世界觀構建的核心環節，實現從抽象概念到具象呈現的自動化躍遷。在角色設計領域，AI通過生成對抗網絡（GANs）與自然語言處理（NLP）技術，可同步完成形象設計與性格模擬。例如，Character.AI平臺允許創作者輸入角色背景，AI即生成符合時代特征的服裝、妝容3D模型，并模擬其語言風格與行為邏輯。更顛覆性的實踐出現在場景概念設計：Midjourney等圖像生成工具與UnrealEngine實時渲染引擎深度協作，創作者僅需輸入文本描述，AI即可在幾分鐘內輸出多版本概念圖，并自動生成適配虛擬制作的場景參數。在電影《傳說》制作中，AI技術被用于生成動態場景元素。例如，通過AI還原的冰川神廟與黃沙大漠場景，結合數字人技術重現了27歲的成龍形象，完成了高難度動作場面。

（二）前期制作階段

1．虛擬制片革命

虛擬制片技術正通過LED虛擬影棚與AI實時渲染的深度融合，重塑影視制作的空間邏輯。傳統實景拍攝高度依賴天氣、場地審批等外部條件，而LED虛擬影棚通過環繞式LED屏幕構建虛擬場景，結合UnrealEngine等實時渲染引擎，可動態生成高精度3D環境。例如，《曼達洛人》系列劇集采用的工業光魔StageCraft系統，通過巨型LED墻呈現虛擬外景，演員在棚內即可完成沙漠、森林等復雜場景的表演，虛擬場景的光影、反射甚至空氣透視效果均與實體布景無縫融合。這種技術不僅擺脫了實景拍攝的物理限制，更通過AI算法優化渲染效率，使導演能實時調整場景細節[2]。英偉達Omniverse平臺則進一步推動了動態捕捉與AI驅動的數字人表演，其通過機器學習模型分析演員動作數據，自動生成符合物理規律的虛擬角色表演。例如，在動畫制作中，AI可模擬角色肌肉變形與布料運動，使數字人的表情與動作達到以假亂真的效果。

2.智能選角與試鏡

傳統選角依賴導演主觀判斷與經紀人推薦，而AI分析系統可整合演員歷史作品數據，包括臺詞風格、表演張力、觀眾評價等多維度信息，構建角色契合度模型。例如，某些選角平臺通過自然語言處理技術解析劇本角色特質，再匹配演員過往表演片段中的情感表達模式，生成推薦列表供導演參考。虛擬試鏡技術則進一步突破物理限制，通過AI生成虛擬場景與角色，使演員可在任意地點完成試鏡表演。例如，迪士尼開發的虛擬試鏡系統可模擬《冰雪奇緣》艾莎女王的面部特征與聲線，演員佩戴VR設備即可與虛擬角色互動，系統通過計算機視覺技術可實時分析其表演張力與臺詞適配度。此類技術不僅大幅縮短了選角籌備周期，更通過去中心化試鏡模式，為非一線城市演員提供了更多機會。

（三）拍攝與后期階段

1．AI導演輔助系統

在拍攝現場，AI導演輔助系統正逐步成為創作團隊的技術中樞。傳統拍攝過程中，光線調整與構圖設計高度依賴攝影師的經驗與即時判斷，而AI系統通過計算機視覺技術，可實時分析場景光線強度、色彩溫度與演員位置，自動生成最佳拍攝參數。例如，在《曼達洛人》拍攝中，工業光魔的StageCraf系統不僅提供虛擬場景，其內置的AI模塊還能根據演員走位動態調整LED墻的亮度與色溫，確保虛擬背景與實拍畫面的光影一致性。智能分鏡生成技術則進一步加速拍攝決策流程。AI通過學習劇本文字，可自動生成包含鏡頭運動、景別切換與角色站位的分鏡草圖3。例如，某些影視制作平臺已能解析劇本中的場景描述與對白節奏，生成符合導演風格的動態分鏡故事板，使前期籌備效率提升。

2．后期制作提效

在視頻修復領域，AI算法可高效完成老舊影片的4K重制。例如，中央檔案館公布的開國大典12分鐘4K彩色影像，便采用了 4K+Al 修復技術。該技術通過深度學習模型分析膠片顆粒與色彩退化模式，填補缺失像素并強化細節，使歷史影像煥發新生。但需注意的是，AI并非完全替代人工，而是與修復師協同工作：AI處理全局性修復，如色彩校正與畫面穩定，而局部細節修復仍需修復師逐幀處理。自動化剪輯與敘事優化工具則進一步釋放了創作潛力。AdobeSensei平臺通過自然語言處理技術，可解析劇本敘事結構與情感曲線，自動生成符合導演意圖的初剪版本。而RunwayML等工具則提供智能轉場與音效匹配功能，例如，AI能根據鏡頭運動速度自動生成匹配的動態模糊效果，或分析對白情感色調推薦適配的背景音樂。

（四）發行與運營階段

1.精準營銷與受眾預測

傳統營銷依賴人工分析輿情熱點，而AI系統可實時抓取微博、抖音等平臺的用戶評論、轉發數據與話題標簽，構建情感傾向模型。例如，某電影宣發團隊曾利用AI工具監測《流浪地球2》上映期間的社交媒體討論，系統自動識別出“太空電梯”“數字生命計劃”等核心話題的傳播熱度，并生成地域化宣發策略：在科幻迷聚集的一線城市加大IMAX版本排片宣傳，在二三線城市則通過短視頻平臺推送家庭情感片段。這種動態調整不僅使宣發成本降低，更使首周票房提升。

AI對影院排片與流媒體推薦的優化同樣顯著。傳統排片依賴院線經理經驗，易出現“高口碑影片排片不足”的問題，而AI通過整合預售數據、歷史票房曲線與社交媒體熱度，可預測未來三日票房走勢。例如，貓眼娛樂開發的智能排片系統，曾準確預測《你好，李煥英》的逆襲曲線。該片上映初期排片占比低于《唐人街探案3》，但貓眼系統通過分析觀眾口碑評分、上座率變化及社交媒體熱度，預測其將憑借高情感濃度實現票房逆襲。系統建議影院從大年初四起動態調整排片策略，最終該片單日票房反超并連續多日蟬聯冠軍，總票房突破54億。在流媒體領域，Netflix的推薦算法通過分析用戶觀看歷史、暫停行為與評分數據，生成個性化內容推薦4。例如，系統可識別用戶對“懸疑 + 女性視角”題材的偏好，推送《看不見的客人》等小眾影片，使長尾內容觀看量提升。

2．用戶共創生態

AI技術正催生影視產業的用戶共創新模式。傳統衍生內容開發依賴官方團隊，而AI生成工具使粉絲能深度參與內容生產。例如，騰訊智影平臺推出的“文章轉視瀕”功能，用戶輸入文本后，系統可自動生成符合BGM節奏的卡點視頻，或根據臺詞關鍵詞匹配表情包，使《甄嬛傳》等經典劇集的粉絲二創視頻量激增。更前沿的實踐來自互動劇領域，AI通過分析用戶選擇數據可動態生成分支劇情。例如，Netflix推出的互動電影《黑鏡：潘達斯奈基》，觀眾在關鍵情節需做出選擇，這些選擇會直接影響劇情走向和結局，使單部作品衍生出多種劇情組合。這種互動敘事模式正是通過分析觀眾的選擇數據，動態調整劇情發展，提升了觀眾的參與感和沉浸感。例如，《流浪地球2》上映期間，官方通過“流浪地球2創作者計劃”鼓勵粉絲二創，部分創作者使用AI工具生成賽博朋克風格行星發動機概念圖，并在社交媒體引發關注。此類案例表明，AI正從單方面的技術工具轉變為連接創作者與受眾的橋梁，推動影視產業向“全民參與”的生態演進。

三、AI技術賦能影視制作的未來展望

（一）技術融合方向

未來五年，多模態AI與邊緣計算技術的深度融合將重塑影視制作的技術底座。基于Transformer架構的跨模態大模型有望實現文本劇本、視覺概念圖與環境音效的實時轉換，例如，輸入“賽博朋克雨夜追車”即可自動生成包含車輛3D模型、霓虹燈光效參數及金屬摩擦聲軌的完整場景包。更值得期待的是，5G與邊緣計算節點構成的分布式渲染網絡將打破影視制作的物理邊界。例如，導演可在云端虛擬制片平臺調用全球算力資源，實時預覽由AI驅動的動態場景變化，如根據演員微表情即時生成僵尸群反應，或通過語音指令調整虛擬攝影棚的光線折射率。這種技術融合不僅將壓縮后期制作周期，更可能催生“所見即所得”的實時影視創作模式，讓虛擬制片流程從千萬美元級項目下放到中小成本制作，開啟全民參與的影視工業化時代。

（二）行業生態重構

AI技術將引發影視行業權力結構的根本性變革。當AI制片系統能通過分析全球票房數據、流媒體熱搜趨勢與觀眾情感曲線，在30秒內生成包含類型元素配比、卡司性價比評估與宣發節點的完整項目方案時，傳統制片公司對頭部資源的壟斷將被打破。我們或將見證“AI制片人”成為項目核心決策者，其通過強化學習算法動態優化劇本結構，甚至在拍攝期間根據首日預售數據調整結局走向[5]。這種轉變將催生兩大趨勢：一是“超個體創作團隊”的崛起，3～5人的核心團隊借助AI工具即可完成從概念設計到成片輸出的全流程，使科幻史詩與藝術電影的制作成本趨近；二是創作倫理的激烈碰撞，當AI能自動生成符合大眾偏好的“安全劇本”時，堅持人類直覺驅動的作者電影可能成為稀缺品，而行業評判標準將從“完成度”轉向“不可預測性”，倒逼創作者探索算法難以復制的情感盲區。

四、結束語

站在AI重塑影視工業的歷史節點，我們看到的不僅是技術工具的迭代，更是產業邏輯的范式遷移。當AI制片系統能通過強化學習優化投資回報率，當虛擬主播的表演細膩度超越真人演員，當彈幕數據實時轉化為劇本調整指令，影視創作正在突破人類認知的邊界。這種變革必然伴隨陣痛：傳統工種的轉型壓力、算法偏見對藝術表達的潛在限制、數據隱私與創作倫理的沖突，都需要在發展中尋求解決方案。但可以預見的是，未來的影視生態將是人類創作者與智能系統的“雙人舞”：算法提供無限創意可能，人類則賦予作品情感溫度。這種技術賦能與藝術堅守的辯證統一，或將開啟影視文明的新紀元。

參考文獻：

[1]米荊玉.硬核科技打造中國電影“未來片場”[N].青島日報，2025-04-24(003).

[2]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.

[3]李旭光，郭誼.AI賦能影視制作：全流程應用實踐[J].現代電視技術，2025，(02):74-78.

[4]楊玉潔.虛擬制作賦能影視內容生產，引領視聽行業技術革新新浪潮[J].影視制作，2024，30(11):15-20.

[5]彭新宇.影視行業需求、數字技術賦能與產業融合發展—迭代影視工業生產的實時引擎虛擬制作[J].現代視聽，2021，(11):29-33.

（責任編輯：趙靜琪）