AI 能否重塑电影创作未来？

更新时间：2024-10-20 15:04  浏览量：8

人工智能在电影制作领域的应用引发了广泛的讨论和争议。一方面，AI 展现出了巨大的潜力。例如，人工智能可以用来制作电影特效和动画，通过机器学习技术自动化某些特效制作过程，或通过深度学习技术生成逼真的虚拟人物和场景。招商证券点评电影行业时提到，近期有海外博主发布的 AI 制作迷你影视作品关注度较高，充分体现了 AI 接入影视内容制作后创作效率和效果的双重提振。此外，全球首部 AI 全流程大型动画电影《愚公移山》在北京隆重开机，主创团队认为在制片效率和品质把控方面，AI 都有着显著优势。

然而，AI 制作电影也面临着诸多挑战。首先，AI 难以完全替代人类的创造力和审美。正如科幻电影观察中提到，虽然 AI 在信息量和技巧上有显著优势，但它无法体验个体生活的鲜活经历，这是艺术创作中不可或缺的。其次，AI 引发了版权纷争。美国数千作家要求赔偿，好莱坞 17 万人罢工，原因是他们担心电影公司会使用 AI 来生成剧本、制作数字人形象等，威胁到他们的职业生存。再者，AI 技术在电影中的应用也存在争议，比如数字换脸技术会不会被滥用、复活故去演员是否涉嫌过度消费明星等问题。

总的来说，AI 与电影创作的碰撞既带来了机遇，也带来了挑战。未来，如何平衡 AI 技术与人类创作在电影制作中的关系，将是一个值得深入探讨的问题。

科技类企业正在加速入局 AI 影视行业，华为便是其中的代表。2021 年华为云就与多方在 5G 数字影视产业、中国影视工业化等方面达成长期战略合作。2023 年华为又与华策影视在多个维度开展合作。华为产业发展副总裁燕兴表示，随着云计算、XR、AI 等技术的快速发展，虚拟制作迅速推动影视质量和效率升级，影视产业工业化也进入到了科技赋能的阶段。华为已打造涵盖前期创意、中期拍摄、后期制作及发行等全流程的影视数字化服务平台。在内容创意方面，能将创意转化为可视化图像，节省制作时间。在拍摄方面，华为云打造的数字内容生产线 MetaStudio 平台，满足传统影视制作需求，同时提供数字原生内容的云上创作，助推媒体产业数字化转型和产业升级。以《长津湖》为例，就利用华为云渲染基地为后期团队提供了澎湃渲染算力。

Pika Labs1.0 采用全新的 AI 模型，展示出 100% 纯文本视频生成能力，以及以 3D 动画、动漫、卡通和电影等不同风格生成和编辑视频的应用能力。Pika Labs1.0 发布后为该网站带来 20 万 + 访问量，11 月环比上涨 62.8%。这证明了 AI 影视应用产业化指日可待，商业价值即将兑现。消息一经传出，瞬间点燃了二级市场 AI + 视频生成概念的炒作情绪。一般来说，在新产品、新技术或新兴产业商业化前期，率先实现业绩兑现的环节总是更能打动资本。AI 应用侧作为盈利最先直接兑现的环节，在产业化初期更能打动投资者。

受疫情影响，AI 云视频制作行业将迎来在线协同与协作、灵活用工两大发展创新。慧川智能康洪文表示，AI 云视频制作是利用 AI 技术，通过文字转视频的方式，实现线上云自动化视频制作。疫情期间，慧川智能业务得到成倍提升，团队 AI 云视频制作软件 “智影”，现有 2000 - 3000 人在线协同进行云视频制作。短视频行业的爆发增长，也让短视频中的 AI 云视频制作受到更多关注。随着 5G 规模化，视频远程参与的门槛将会更低，视频制作的商业模式将被颠覆式创新，对于整个视频制作的生产模式也会带来大变革。

在动漫创作领域，AI 机西、AI 动力和 AI 牛逼等品牌展现出了强大的实力。AI 机西能够根据用户输入的角色外貌特征、服饰风格以及性格特点，自动生成多种角色设计方案。用户可以通过简单的拖动和调整，定制出完全符合心中想象的角色形象，让每一个角色都充满个性与细节。AI 动力则在场景生成方面表现出色，它可以根据剧情需求，自动生成丰富多样的场景。无论是幻想世界中的奇幻城堡，还是都市中的繁华街景，只需简单描述场景细节，AI 动力就能快速呈现逼真的动画背景，为作品增色不少。而 AI 牛逼在动画效果生成方面独具优势，它能自动为用户生成流畅的动画效果。即使不懂动画制作，只需将角色和场景导入，AI 牛逼的智能动作捕捉功能就能根据故事情节为角色设计各种动作、表情，甚至对话。用户可以轻松调节节奏和细节，快速制作出高质量的动漫视频。

如今，AI 工具在小说生成动漫或电影方面发挥着重要作用。以玄机科技和百度文库联合举办的 “艺启创作智绘未来” AI 漫画创意大赛为例，这一活动在国漫领域首创性地尝试了将 AI 技术融入动画制作。百度文库 AI 基于文心大模型，能够一键生成漫画，为小说改编提供了新的思路。此外，像简单 AI 这样的工具，不仅能实现文生图、图生图、AI 文案等功能，还能为网文创作提供高质量的创意美图。在众多 AI 绘画工具中，还有 Stable Diffusion、MidJourney、DALL・E 2 等，它们可以将小说中的场景和角色通过图像生成技术呈现出来，为小说改编成动漫或电影提供了丰富的素材和灵感。例如，利用 Stable Diffusion 可以生成适用于 VR 的 360 度场景图，为小说中的虚拟世界构建更加真实的背景。MidJourney 则以其强大的图像生成能力，为小说中的角色设计提供更多可能性。

AI 生成模型、数据集、机器学习和深度学习技术以及创新工具与工作流程为 AI 动画创作带来了巨大的技术可能性。在生成模型方面，像 Stable Diffusion 等开源模型以及基于它们构建的工具，通过逐帧生成图像的方式，为动画制作提供了新的技术路径。这些模型在生成每张图像时没有时间或运动的概念，但通过某种机制或各种应用或扩展，可以实现 “时间一致性”，从而制作出动画效果。数据集的丰富性也为 AI 动画创作提供了基础。大量的图像和视频数据可以用于训练 AI 模型，使其能够更好地理解和生成各种风格的动画。机器学习和深度学习技术则可以让 AI 不断学习和优化，提高动画的质量和效率。例如，通过参数插值、图像到图像反馈循环等技术，可以在每张生成的图像帧上逐渐进行参数插值，以得到过渡动画，或者将每张生成的图像帧作为输入来生成动画的下一帧。此外，创新工具与工作流程也为 AI 动画创作带来了更多可能性。比如，运动合成技术可以 “想象” 后续生成帧之间的运动流，然后使用这个运动流来逐帧执行变形处理，从而基于图像到图像循环注入有机的运动。还有一些工具可以通过融合视频源或条件化处理，为真实视频赋予特定风格，为动画制作提供更多创意和选择。

AI 生成的图像之所以能够与真人相媲美，主要有以下几个因素。首先，大规模数据集的训练使得 AI 生成图像的模型能够学习到丰富的图像特征和风格。这些数据集可以包含成千上万张真实人脸照片，让 AI 生成的图像能够捕捉到真实人脸的外貌特征和表情。例如，在一些 AI 绘画工具中，通过对大量艺术作品的学习，可以生成具有不同艺术风格的图像。其次，深度神经网络的复杂结构也是关键因素之一。现代的 AI 生成模型通常采用深度神经网络，具有复杂的结构和大量的参数。这些网络能够学习到复杂的图像生成模式，从而生成更加真实的图像。高级生成技术，如生成对抗网络（GANs）和变分子编码器（VAEs）等，能够在生成图像时模拟人类的创造性过程。例如，GANs 通过生成器和判别器之间的对抗训练来不断优化生成图像的质量。最后，图像编辑工具的辅助也能增加图像的真实感。AI 生成的图像可能会通过图像编辑工具进行后期处理，例如对光照、颜色、对比度等进行调整。

AI 在图像生成方面展现出了数据驱动的创造力、快速迭代和优化、多样性和创新性等强大能力。在数据驱动的创造力方面，AI 通过大量的训练数据和深度学习算法，能够学习到丰富的图像特征和模式，从而生成具有高度逼真和多样性的图像。这种创造力超越了人类的想象力和技巧，使得生成的图像更加逼真和多样化。快速迭代和优化能力使得 AI 在图像生成过程中能够不断调整参数和模型结构，在短时间内生成高质量的图像，相比之下，人类艺术家需要花费大量的时间和精力来完善作品。在多样性和创新性方面，AI 能够通过引入随机性和变异性，生成与人类艺术家风格迥异的图像，为艺术创作提供了新的可能性。

AI 在图像生成超越人类绘画对艺术、设计和人类社会产生了深远的影响。在艺术创作方面，传统的艺术创作过程需要艺术家具备丰富的经验和技巧，而 AI 的出现使得艺术创作变得更加普及和民主化。任何人都可以通过 AI 工具生成高质量的艺术作品，推动了艺术创作的多样性和创新。在设计行业，设计师可以利用 AI 工具快速生成各种设计方案，并通过机器学习算法进行优化和改进，提高了设计效率，为设计师提供了更多的创意和灵感。在人类社会方面，AI 生成的图像作品引发了社会文化的转变，人们对于艺术和美学的审美标准不再局限于人类艺术家的创作，AI 生成的图像作品成为了一种新的审美体验和欣赏方式。

数字人视频创作在网易平台上备受关注，其直播效果已经媲美真人。通过 AI 技术支持，数字人能够以其逼真的表现力和令人着迷的互动体验，吸引大量粉丝和观众的关注。数字人视频创作给观众带来了前所未有的视觉体验，通过 AI 生成的数字人不仅可以表演各种动作和情感，还能够与观众进行互动，增强了观看者的参与感。数字人逼真的形象和表现力，使得观众很难分辨出他们与真人的区别，仿佛置身于一个全新的虚拟世界，享受到了视觉上的盛宴。

数字人视频创作不仅为观众带来了新颖的娱乐体验，同时也推动了创新艺术的发展。通过 AI 技术的应用，创作者们能够创造出更加丰富多样的虚拟形象，追求更高的艺术表现力。数字人视频创作开启了一片新的创作天地，为艺术家们提供了更多的表达空间和机会。在网易平台上，数字人视频创作优化了排版、语言和内容结构，以更好地满足观众的阅读需求。文章通常以简洁明了的语言描述数字人的特点和其亮点，让读者容易理解。同时，数字人视频创作还通过丰富的视觉呈现方式，采用图文并茂的形式展示数字人的魅力，提升了文章的可读性。数字人视频创作在网易平台上的流行也归功于选取合适的关键词和标签，通过对关键词的精确选择，文章能够更容易被搜索引擎所收录，从而提高了文章的曝光率。同时，标签的使用也能够让读者更加轻松地找到相关内容，进一步扩大了数字人视频创作的影响力。

目前，AI 确实处于窄 AI 阶段，存在着诸多局限性。在智能水平方面，以 ChatGPT 为例，其知识局限于训练用数据，难以真正拥有通用智能，距离超越人类智能还有很长的路要走。AI 在创造能力上也非常有限，虽然可以根据样本进行写作和图画创作，但往往是基于大量已有文本的模仿，缺乏真正的记者调查、深度思考和新闻价值判断等人类创作所具备的特质。

在感知能力方面，尽管语音识别等技术已经取得了很大进步，但仍然容易受到口音、环境噪音和语速变化的干扰，对复杂环境中的视听觉感知和理解能力相当浅薄。此外，AI 完全没有自主意识，只能按照程序运行，无法像人类一样进行独立思考和拥有主观意志。例如，ChatGPT 只能按照程序给出固定回答，无法真正体会到 “自己” 这个独立个体的存在。

AI 在面对新环境或任务时，适应和迁移能力十分有限。例如，AlphaGo 在围棋领域表现出色，但如果直接让它去下国际象棋，就会表现得很差，因为它的算法是专门针对围棋进行训练的，难以直接迁移到新的棋类环境中。人类则可以灵活运用已有知识应对各种新情况，这凸显了 AI 在适应能力方面的不足。

在抽象思维和推理方面，AI 也不够强大。人类可以通过概括和逻辑处理各种新情况，但 AI 在处理新的难题时，往往难以进行有效的抽象思维和推理。例如，对于一些复杂的概念，如盗梦空间中的折叠城市，人类可以通过不断的优化和妥协来呈现出具体的画面，而 AI 却很难仅通过描述来理解并生成这样的复杂场景。

人的判断力在 AI 应用中起着关键作用。在数据的筛选与处理环节，AI 无法判断数据的质量和相关性，需要人的经验和判断来完成数据的筛选、清洗和处理，以保证 AI 输出结果的参考价值。在模型的选择与优化方面，哪种模型更适合当前任务以及如何调整模型参数达到最佳效果，都需要专业的判断和丰富的经验来解答。对于 AI 生成的结果，也需要人来解读和应用，判断哪种方案最符合实际情况，尤其是在涉及伦理、法律和社会价值观的领域，更需要人的深思熟虑。

AI 目前主要解决重复性脑力和一定限度的发散力问题。在很多工作中，AI 可以将重复性脑力劳动自动化，提高工作效率。例如数据录入、文档整理和简单客服应答等工作，AI 往往比人类做得更快更好。同时，AI 具有一定的发散力，能够通过分析大量数据找出隐藏的模式和趋势，为人们提供灵感和参考。但 AI 的发散力有一定限度，无法替代人类的创造力和判断力，在复杂的、涉及多方面因素的问题上，仍需要人的引导和监督。

综上所述，AI 的上限不仅仅取决于技术本身，更取决于人的能力和判断力。只有在人的正确引导下，AI 才能发挥其最大的潜力。