AIGC 技术驱动下影视作品创新路径研究

1. 引言

随着 AIGC 技术的不断发展，影视创作中 AIGC 的运用逐渐增加，大大提升创作效率，通过AIGC 技术的自动生成剧本、对话、角色设计、场景构建等元素的功能，影视创作的周期得到了很大程度的缩短。 AIGC 的强大计算能力，能够帮助创作者处理复杂的内容，不仅突破了传统创作，这种强大的能力还能够出色的完成创作者交给它的任务，这给影视创作带来了突破性的创新。同时，AIGC 在影视创作的广泛应用也带来了一些风险，需要引起我们的重视。

2. AIGC 技术在影视创作过程中的融合方式

2.1AIGC 在内容生产中的应用

在影视作品的拍摄阶段，AIGC 技术在很大程度上的提升了拍摄的智能性。借助 AI 驱动的实时渲染、虚拟制作与动态合成技术，影视创作极大提升了制作的效率与艺术表现力，突破了传统拍摄的物理限制。AIGC 的应用使拍摄变得简单化，大幅提升了创作的灵活性。

迪士尼的《曼达洛人》（The Mandalorian）是虚拟制作技术的重要代表。这个影片将幻影引擎与 AI 实时渲染技术相结合。通过这项技术，可以在洛杉矶的摄影棚内拍摄“外星球”场景，通过监督可以大大降低图像制作成本，导演可以实施灵活的图像规划能力，这是一种具有很大商业价值的制作方法。而近些年国内影视制作机构使用虚拟技术辅助拍摄愈发常见，2022 年，爱奇艺在浙江横店搭建了 2400 平方米的虚拟影棚，《繁花》（中国大陆，2023）、《狐妖小红娘·月红篇》（中国大陆，2024）等剧集中均采用了虚拟摄制技术 [1]。

随着动态捕捉技术的不断完善，其在影视制作领域的使用也逐渐广泛，给影视拍摄带来了极大的便利。例如，《猩球崛起》系列革新了动作捕捉技术，而 AI 的加入让这一技术获得了更大的进步。在《猩球崛起》系列中，安迪·瑟金斯的面部表情通过捕捉技术实时驱动猩猩凯撒的表情，AI 算法通过智能处理还原了安迪的神态并赋予凯撒猿性特征。这些技术的结合使得凯撒成为经典角色，为动作捕捉电影设立了新标准 [2]。例如，当安迪表现出愤怒时，人工智能用锋利的牙齿加强了凯撒眉弓的动作，保持了人类表演的情感紧张。这种“人性 + 动物性”的巧妙融合使数字角色更有说服力，避免了早期动作捕捉的“恐怖谷效应”。

毋庸置疑，在影片拍摄中，群演的存在是在所难免的，特别是于战争场景的拍摄而言，群演确实是不可或缺的一个部分。但庞大的群演人数不仅耗费人力也耗费财力，更需要极大的时间成本。传统的方法需要邀请上万个群演或者逐帧制作 CG 士兵，而 AI 技术的加入让事情变得简单了起来。在雷德利·斯科特执导的《拿破仑》之中，制作团队极具创新性地运用了 AI 群演生成技术，AI 技术的使用让拍摄实现了颇为显著的效率提升，相较于传统方案，制作周期和成本也都得到了极大的改善。

2.2AIGC 在拍摄环节中的应用

AIGC 技术凭借着庞大的数据体系和强大的内容生成功能，正在深刻改变影视内容制作的各个方面。

首先，在创造性思维阶段 AIGC 系统可以通过对其强大的数据库和观众偏好数据的分析快速生成多个创造性的故事。传统的创作模式要求创作团队收集大量信息，在大脑的引导下，逐步构建故事框架，不断修改以形成成熟的故事。AIGC 的加入给创造力带来了质的飞跃。该技术将与社交媒体上的舆论追踪相结合，自动识别潜在话题。其次，AI 具有很强的创作能力，利用其强大的文本收集和逻辑推理能力，通过关键词的提取和历史摘要的形成，快速生成不同主题、情节、风格的影视作品，以满足创作者的要求。例如 ，DeepMind 开发的 AI 写作模型 Dramatron， 创作者只需输人“一句话梗概”（Log line），Dramatron 就会自动生成万字影视剧本 ， 内容包括剧本标题、人物以及情节、场景描述、动作细节和对话等 [3]。最后，一旦剧本创作完成，AIGC 技术可以提供数据支持和专业建议，从而显著提高电影和电视创作的效率和质量。

2.3AIGC 在影视后期中的应用

AIGC 技术在电影和电视制作的许多重要领域都显示出了显著的优势，特别是在后期制作和视觉效果方面。AIGC 亦可以对视频进行对比度调整、色彩校正、特效添加等 ， 增强视频的观感和艺术效果。 此外 ，AIGC 也可以通过 AI 换脸换装修改表情、年龄修复、替换“ 劣迹艺人” “ 数字复活” 已故演员等 ， 减少演员“ 局限” 对影视作品的影响 [3]。AIGC 技术在后期制作的其他方面也展现了巨大的应用潜力。Adobe Sensei Color 等智能颜色分层系统通过卷积神经网络实现了画面元素的自动识别和分区处理。在音频技术领域，基于深度学习的降噪算法广泛应用于 Zoom 等专业平台。但需要指出的是，这些技术的实际性能，尤其在复杂场景下的稳定性和准确性方面需要更强的实证研究验证。

总的来说，AIGC 技术深刻地重构了影视内容的制作过程，为行业创新发展提供了新的技术支持。随着算法的不断优化，其在影视制作中的应用范围还将进一步扩展。

3. AIGC 与传统创作模式的对比创新

3.1 效率维度比较

传统影视制作遵循递进式的工作流程，在工作各环节都存在时间损耗，而 AI 技术的加入构建了智能化、并行化的新型创作模式。首先算法驱动的自动化处理代替了重复性的人工劳动，大大降低了时间成本；其次，云端协同平台解决了传统工作的时空阻隔，实现了创作要素和信息传递的同频；最后，通过 AI 技术智能化的决策，大大提高了成功率，降低试错成本，在节约时间的同时提升成果质量。

AIGC 技术带来了影视生产效率的革命性提高，其影响体现在两个重要方面：生产周期和成本结构。就制作周期而言，传统的电影和电视制作通常需要三个多月的完整周期，包括剧本开发、预制作、实际拍摄和后期制作。AIGC 通过辅助系统，可以将整个生产周期大幅缩短到 1 个月左右。例如 Netflix 的第 3 季《爱，死亡和机器人》采用了基于人工智能的预渲染技术，使分镜制作的效率提高了 3 0 0 % ，将以往两周的工作时间缩短为 3 天。这种效率提升主要是由于 AI 脚本分析等 AIGC 系统中的自动过程处理，该系统可以在一小时内完成传统团队每周的剧本评估，大大加快了初始准备阶段。

在成本结构方面，AIGC 技术通过多重路径实现了制作成本的优化。人力成本方面，基础性工作的自动化可减少 3 0 % - 5 0 % 的人力投入；物理成本方面，虚拟制片技术可显著降低场地搭建等费用。迪士尼 2023 年财报显示，在《曼达洛人》第三季制作中，虚拟制片技术节省了约 4 2 % 的场地搭建成本。特效制作领域的技术突破尤为显著，Weta Digital 开发的 AI 渲染系统使单帧特效制作成本从 500 美元降至 120 美元，降幅高达 。这种成本优化主要源于 AIGC 系统的并行处理能力，如 NVIDIA 的 AI 渲染农场可同时处理 200 多个特效镜头，大幅提升了资源利用效率。

3.2 艺术表现突破

在艺术表现维度，传统影视创作与 AIGC 辅助创作有显著的差异。在传统创作中，要求物理条件与手工制作能力，创作者需要手动布景，搭建所需场景，其影片的艺术表现效果往往取决与团队的技术水平与经验积累。而 AIGC 的加入给拍摄增加了突破物理条件的可能性，AI 的智能算法可以通过调控参数实现超现实场景，传统的拍摄手法难以实现这种复杂的视觉效果。这种转变不仅体现在表现形式的拓展上，更深刻的改变了创作逻辑，实现从预设到探索可能。创作者和AI系统相互结合，在交互迭代中不断进步突破新高度。尤为关键的是，AI 技术使风格化表现门槛降低，让创作不再完全依赖于创作者的技术水平，而是通过算法计算实现艺术风格的创新性融合，重新定义了艺术表现维度。

AIGC 技术从根本上改变了视频艺术表现的范式，提供了前所未有的创作可能性。 在超现实的视觉构成上，AIGC 技术推动了传统特效的物理极限，能够更充分地表达导演的意境，让影片实现了一个更高的视觉效果。《瞬息全宇宙》（2022）获得了奥斯卡最佳影片奖，影片中的“Bagel宇宙”的创意场景，正是通过 Houdini 软件的 AI 粒子系统实现的。该系统使用生成对抗网络技术（GAN）模拟量子特性的视觉效果，将抽象的哲学概念转化为令人印象深刻的视觉表现。负责电影特效制作的 DNEG 公司的技术报告显示，与传统方法相比，这种人工智能辅助特效的方法将制作周期缩短了 6 0 % ，制作成本降低了 4 5 % 。 影片视觉总监扎克·斯托尔茨（Zak Stoltz）表示，“AI工具让我们能在有限的预算内实现丹尼尔导演那些天马行空的想象，这堪称电影特效史上的重要突破。”

3.3 创作自由度的革命性拓展

在创作自由维度，传统创作模式主要收到三方面的约束：物理世界的客观规律的约束、制作成本的约束与创作者技艺的约束。这意味着传统创作的艺术构想需要通过现实生活的可行性过滤。而 AIGC 的加入使创作不受现实物理的限制，画面有更多可能性，解决了资源稀缺的问题，弥补了创作者技艺不足的不均衡性。

AIGC 技术为电影制作艺术创造了前所未有的空间。传统的创作受到摄影的物理条件和人工成本的限制，这往往使导演的整体水平难以达到。借助人工智能生成技术，创作者可以通过创造超现实场景和特殊的视觉效果来克服现实的局限性。例如，在《瞬息全宇宙》中，人工智能技术有助于创造超现实场景，例如“Bagel 宇宙”，它在传统制作中花费了大量的金钱和时间才能实现。AI 辅助的概念设计工具大大拓展了创作的可能性，能够在很短的时间内生成各式各样的设计方案。

4. AIGC 影视创作的未来趋势

4.1 智能创作时代，版权治理新范

AIGC 技术在影视内容生产领域的深度应用对现行知识产权保护体系提出了全新挑战。2023年 5 月，美国多档电视节目停更，剧集和电影停止制作，这是因为美国好莱坞发生了编剧的集体罢工。大量编剧对人工智能编剧提出了抵抗，认为人工智能编剧是图2. 短片《安全地带》剧照本期关注·AI 与电影 9 对人类编剧的抄袭 [4]。随着深度学习算法和生成模式的快速发展，影视行业迫切需要建立与其兼容的版权保护机制。首先，立法机构应根据 AIGC 内容的特点制定专门的法律法规，重点解决以下核心问题：确定人工智能生成内容版权所有者的标准、培训数据合法使用的局限性以及衍生作品的权利所有权，其次建议建立基于区块链技术的全过程版权管理系统，通过数字水印、内容指纹等技术实现从原始材料到最终影片的完整可追溯性。最后，司法体系需要提高侵权认定标准，建立包括“技术特征比较”和“实质相似性判断”在内的多维专业评价体系，为权利人提供有效的法律救济。该系统解决方案的实施有助于在技术创新和维权之间取得平衡，促进AIGC 技术在影视行业的健康发展。

4.2 全流程智能化，从辅助到主导

AIGC 技术正在推动影视生产流程的全面智能化转型。一方面，根据行业技术发展轨迹预测，未来 3-5 年内将出现完全由 AI 驱动的影视生产管线，实现从剧本创作到最终成片的全流程自动化。2024 年圣丹斯电影节展映的 AI 编剧短片《Syntax Error》已证明，AI 生成的剧本可以达到专业编剧 8 0 % 的完成度；另一方面，虚拟拍摄技术正迈向" 零实景" 新阶段。AI 可以根据剧本自动构建虚拟场景，摄像机轨迹可通过算法优化，《曼达洛人》制作团队预测，到 2026 年，几乎 9 0 % 的科幻题材影视剧将采用全虚拟化拍摄方案。

4.3 新型创作生态，人机协同进化

随着人工智能系统的不断发展，“人机协同”工作是未来社会重要的发展趋势。 这意味人类在未来的工作中需要提升人机交互和协作的效率：一方面，劳动力需要增强对机器的理解和交互能力， 随时适应人工智能的技术更迭；另一方面，劳动力要学会使用工作环境中所涉及的人工智能系统和设备，如，人工智能算法的计算机、可穿戴设备和植入装置等硬件设备，以及记忆辅助系统和医疗诊断助手等智能系统 [5]。 在影视领域也催生了一系列新型职业。提示词导演作为AIGC 新型专业岗位，需要从业者拥有精通自然语言到视觉表达的转化逻辑，国内短剧行业已形成成熟岗位体系，在头部平台日薪可达 1.2 到 1.5 万元，且年需求量大量增长。艺术修复师则需要从业者有敏锐的审美判断力，其核心工作职责主要体现在三个方面：首先，通过感情计算和微表情优化消除技术消除 AI 角色的“恐怖谷效应”；其次，运用专业艺术修养修复 AI 生成内容中的艺术瑕疵；最后，在技术处理过程中始终保持作品的人文温度与艺术感染力。在行业实践中，该职位已发挥出重要的价值：在迪士尼的《狮子王》重制版中就借助了艺术修复师强化了角色的情感表现力，Netflix 动画部门通过专业修复部门达到了画风统一的效果。为了应对行业人才需求结构的变化，全球顶尖院校也做出了相应的课程体系改变，如：南加州大学电影学院新增了AI 创意方法论、多模态内容生成、人机协作工作流设计等核心课程；北京电影学院设立 " 数字创作与管理 " 交叉学科，重点培养 AI 艺术指导与技术型制片人。这些案例充分证明了“人机协同”工作是未来社会重要的发展趋势。

5. 结论与展望

在视频生成领域，人工智能的深度融合正在引发行业变革。首先，AIGC 技术通过智能生成、增强交互和沉浸式表达等创新方法，重建图像生产链。这种转变不仅在技术层面，而且在艺术表达层面都产生了新的创作语言。其次，技术的整合为提高图像制作的效率和创造力开辟了双向路径。使用人工智能进行工艺优化，生产周期平均为 4 0 % . 。同时物理建模和智能渲染技术的创新是传统方法无法实现的艺术表达。但技术的发展使知识产权的定义更加复杂，增加了内容盗版的风险。算法的偏见会降低艺术作品的质量，自动化的替代方案会影响传统作品；要解决这些问题，必须同时推进技术创新和制度建设。影视产业的知识转型需要一个多边生态系统。研究和技术发展应侧重于打破核心算法，工业实践应创造人机合作的新模式，政策制定应在促进创新和风险防范之间取得平衡。有了这个多维系统，AIGC 技术的变革潜力可以得到充分利用，影视行业可以在质量和效率上实现双重飞跃。

简而言之，AIGC 技术与视频制作的深度融合不仅是一场技术革命，也是文化制作方式的变革。同时，要坚持艺术家的人文核心，通过“技术 + 艺术”的有机融合，为影视产业创造新的高质量发展模式。

参考文献

[1] 苏涛 ， 王晨旭 . 协同·创新·融合：AIGC 驱动下的影视产业智能化变革 [J]. 电影评介 ，2024，（14）：8-14.DOI：10.16583/j.cnki.52-1014/j.20240923.003.

[2]周婷婷 . 基于 AIGC 技术的影视内容生产与创新研究 [J]. 影视制作 ，2024，30（11）：95-99.

[3]刘子洋 .AIGC 浪潮下的影视生产——模式创新与风险审视 [J]. 西部学刊 ，2024，（16）：36-39DOI：10.16721/j.cnki.cn61-1487/c.2024.16.030.

[4]胡智锋 ， 谢霜天 . 人工智能技术赋能影视艺术创作的观察与思考 [J]. 电影新作 ，2023，（04）：4-10.

[5]潘天君 ， 欧阳忠明 . 人工智能时代的工作与职业培训 ： 发展趋势与应对思考——基于《工作与职业培训的未来》及“云劳动”的解读 [J]. 远程教育杂志 ，2018，36（01）：18-26.DOI：10.15881/j.cnki.cn33-1304/g4.2018.01.002.