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    AI影像從技術(shù)探索走向工業(yè)化生產(chǎn)

    AI影像從技術(shù)探索走向工業(yè)化生產(chǎn)

    來源:光明日報    2025-10-29 09:48
    來源: 光明日報
    2025-10-29 09:48 
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    原標題:AI影像從技術(shù)探索走向工業(yè)化生產(chǎn)

    不知你是否也已察覺,AI生成的影像內(nèi)容正悄然進入我們?nèi)粘I畹慕锹洹T谏缃黄脚_隨手一刷,那些引人駐足的短視頻,或許就是AI制作的動畫;直播間里,不知疲倦的“主播”可能并非真人,而是由“真人驅(qū)動”的AI虛擬形象,實現(xiàn)著24小時不間斷的陪伴;就連我們看到的廣告、讀到的新聞配圖,乃至教育培訓中的課件視頻,也開始出現(xiàn)由AI打造的影像。

    從短視頻到直播,再到影視創(chuàng)作,AI技術(shù)已深度滲透內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的方方面面。它既是推動產(chǎn)業(yè)變革的基礎(chǔ)性生產(chǎn)力,也在根本上重塑著大眾的日常消費體驗。一個由AI助力打開的、虛實交融的視聽新世界,正悄然到來。

    生產(chǎn)步入工業(yè)化快車道

    技術(shù)瓶頸的接連突破,是這場變革的主要推動力。AI影像生成技術(shù)正以前所未有的速度迭代,在語義理解、畫面質(zhì)感及多模態(tài)融合上取得關(guān)鍵進展。AI影像生成內(nèi)容如盲盒抽卡般過于隨機、動作連貫性差等曾經(jīng)廣受詬病的問題,已得到顯著改善。如今,主流的AIGC大模型已能創(chuàng)造出表情生動、細節(jié)逼真、行為合乎邏輯的數(shù)字人物,其生成的影像在敘事、動作與場景上,更加逼近實拍效果。

    促成這一飛躍的,除了算力和數(shù)據(jù)的強勁拉動,一個百花齊放的工具生態(tài)也功不可沒。如今市場已涌現(xiàn)出眾多各具優(yōu)勢的軟件工具,它們瞄準特定需求,走出了自己的特色之路。例如,“即夢AI”像精準的動畫師,能讓人物動作和復雜運鏡流暢而穩(wěn)定;而“可靈AI”則像宏大場面的造景師,可以構(gòu)建細節(jié)豐富且符合物理規(guī)律的超現(xiàn)實大場景。這些工具沒有萬能的全才,卻各懷絕技,共同構(gòu)成了互補的生態(tài)圖景。創(chuàng)作者在實踐中,往往需要借助多種工具,將不同模型的優(yōu)勢整合,才能實現(xiàn)理想的影像效果。一些有遠見的制作公司已經(jīng)開始行動。他們不再滿足于手動“拼樂高”,而是著手搭建一條高效的“智能流水線”,旨在將各具優(yōu)勢的不同技術(shù)系統(tǒng)性地整合起來,實現(xiàn)從腳本到成片的自動化生產(chǎn)。這一變革成效卓著,國內(nèi)部分企業(yè)已實現(xiàn)了AIGC商業(yè)視頻的規(guī)模化盈利。以某頭部企業(yè)為例,在系統(tǒng)引入AIGC技術(shù)后,其商業(yè)視頻制作周期縮短了70%,成本降低了80%,動畫番劇的成本更是驚人地下降了90%。

    這種高效、低成本且高度靈活的創(chuàng)作方式,正在重新定義內(nèi)容生產(chǎn)的邊界與模式。2024年我國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模突破7000億元,連續(xù)多年保持20%以上的增長率。資金的持續(xù)注入,為這場變革按下加速鍵。它不僅推動技術(shù)更快迭代,也促使整個行業(yè)從零散的“工具實驗”階段邁向標準化、系統(tǒng)化的工業(yè)新階段。屬于AI影像的產(chǎn)業(yè)格局,正在我們眼前成型。

    文化適配與審美轉(zhuǎn)型有待本土化破局

    在產(chǎn)業(yè)高歌猛進的同時,一些深層次問題逐漸浮出水面。首當其沖的,是技術(shù)邏輯與文化根基的錯位。當前,AI大模型生成的內(nèi)容常常出現(xiàn)過度奇觀化,難以適配中國文化語境的現(xiàn)象。歷史場景失真、文化符號誤用、審美風格西化等問題仍時有發(fā)生,部分內(nèi)容甚至夾雜著與主流價值觀不符的元素。

    這種對視覺奇觀的過度追求,本質(zhì)上源于技術(shù)層面的局限。目前一些AI大模型的底層架構(gòu)和訓練數(shù)據(jù)建立在西方文化與語料的基礎(chǔ)上,帶有特定的文化視角和審美偏好。它們在處理與中國文化相關(guān)的內(nèi)容時,往往在認知層面,對中文語境中的典故、意象和哲學內(nèi)涵理解不足;在表現(xiàn)層面,缺乏對中國傳統(tǒng)色彩體系、構(gòu)圖法則和美學習慣的準確再現(xiàn)能力;在價值層面,難以準確把握東方審美中含蓄、寫意與留白的美學精髓。這種根植于技術(shù)底層的“文化偏差”,是導致AI生成內(nèi)容在中國語境下“水土不服”的原因。

    這種“文化偏差”也是技術(shù)發(fā)展初期的普遍現(xiàn)象。從技術(shù)美學的發(fā)展歷程看,每次技術(shù)突破,往往都伴隨著對視覺奇觀的追逐。在技術(shù)發(fā)展初期,證明其能力最直接的方式就是展示其所能實現(xiàn)的、傳統(tǒng)手段難以完成的或完成成本極高的效果。創(chuàng)作者會優(yōu)先利用AI生成復雜的光影、奇幻的場景和流暢的動態(tài),以凸顯技術(shù)的“威力”,形成了一種“技術(shù)驅(qū)動內(nèi)容”的初期模式。此外,許多創(chuàng)作者處于學習和掌握AI工具的階段,其關(guān)注點更多在“如何實現(xiàn)”某種效果,而非“為何要使用”這種效果。當對技術(shù)的探索優(yōu)先于對藝術(shù)的思考時,作品就容易停留在表面,缺乏與民族文化、社會現(xiàn)實或深層情感的有效連接。

    AI影像創(chuàng)作中存在的這種現(xiàn)象,深刻反映了技術(shù)限制、市場選擇與創(chuàng)作思維之間的復雜互動。而行業(yè)的成熟,正有賴于我們共同推動其超越這一階段,從表面的技術(shù)炫技走向深度的文化沉潛,實現(xiàn)本土化躍升。一方面,著力構(gòu)建具有中國文化特色的AI基礎(chǔ)設(shè)施。打造中華文化元素數(shù)據(jù)集,系統(tǒng)整理中國經(jīng)典繪畫、建筑、服飾、哲學意象等資源,為模型訓練提供豐富的文化素材;同時制定AI生成內(nèi)容中國文化風格評測基準,從審美一致性、文化契合度等維度對生成內(nèi)容進行評估,為技術(shù)發(fā)展提供明確的本土化導向。另一方面,積極推動人機協(xié)同的美學實踐。引導創(chuàng)作者從工具使用者轉(zhuǎn)變?yōu)锳I藝術(shù)的“導演”,將AI技術(shù)與水墨意境、詩詞意象、傳統(tǒng)紋樣等中國元素創(chuàng)造性結(jié)合,在虛實相生、氣韻生動的美學原則指導下,探索AI影像的中國式表達,逐步構(gòu)建起植根于中華文化的AI美學體系。

    人才培養(yǎng)亟待同步升級

    AI影像生產(chǎn)對人才需求發(fā)生深刻改變。過去,影視行業(yè)從前期的劇本撰寫、分鏡設(shè)計,到中期的現(xiàn)場拍攝、表演呈現(xiàn),再到后期的特效制作、調(diào)色混音、剪輯合成,每個環(huán)節(jié)都由專業(yè)團隊各司其職。這種工作模式塑造了相對獨立且專一的崗位技能體系,人才培養(yǎng)也相應(yīng)形成了條塊清晰的專門化路徑。但隨著AI技術(shù)深度介入影像創(chuàng)作,行業(yè)對可復制、純執(zhí)行的崗位需求逐漸變少,取而代之的是對交互型、思辨型、把關(guān)型人才的迫切需求。

    拿創(chuàng)作朱熹的AI短片為例,首先要生成人物圖像。交互型人才不斷調(diào)整給AI的指令,最終細化為“中國風、男性知識分子、南宋服飾、深衣大帶、頭戴儒巾、全景、背景為書院或山水……”如此操作,生成上百張不同姿態(tài)、場景和光影效果的人物初始圖像,為接下來的創(chuàng)作提供了豐富的視覺素材。思辨型人才看到其中朱熹于竹林中持卷沉思的草圖時,一個更深層的創(chuàng)意被點燃,提出:“我們可以塑造一個‘在格物中尋理’的象征性形象。借用‘格竹’的意象,讓竹葉的紋理與書卷上的文字產(chǎn)生光影聯(lián)動,通過視覺語言展現(xiàn)朱熹‘存天理’的思想。”這個創(chuàng)意為作品賦予獨特的哲學深度和敘事維度。把關(guān)型人才對生成影像進行嚴謹?shù)目紦?jù)與審核后指出,作品中朱熹所著服飾的某些細節(jié)混入了明代元素,與南宋時期的制式不符。而“格竹”是王陽明的故事,如要借用,需要注意區(qū)分。這個案例清晰展示了三類人才在AI影像創(chuàng)作中的價值:交互型人才使用工具,思辨型人才定義作品,把關(guān)型人才錨定價值,三者環(huán)環(huán)相扣。

    這場變革不僅是創(chuàng)作思維的轉(zhuǎn)向,也對影視教育模式提出了新的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)教育致力于將學生培養(yǎng)成導演、攝影、美術(shù)等在特定專業(yè)方向上持續(xù)深耕、掌握扎實技能的專才。而在AI時代,創(chuàng)作流程變了,如果教學仍完全沿用以往方式,讓學生在既有框架內(nèi)完成專業(yè)任務(wù),可能會使其在面對AI生成充滿偶然性的海量選項時感到迷茫。如何篩選、評判、引導AI共創(chuàng)出真正有價值的作品,需要全新的能力。這種能力超越了單一的專業(yè)技能,更側(cè)重于跨領(lǐng)域的整合思維、對不確定性的探索勇氣,以及在人與機器的互動中進行深度思辨的能力。面對這樣的需求,教育需要進行相應(yīng)調(diào)整。比如,可以在理論層面,構(gòu)建跨學科的知識圖景,將美學、倫理、邏輯與技術(shù)課程交織并置;在實踐層面,采取工作坊形式,通過真實項目推動教學,打破課堂與產(chǎn)業(yè)的邊界。學生不僅學習使用工具,更經(jīng)歷從構(gòu)思到落地的全流程,從而理解創(chuàng)作的整體性與復雜性,最終成為既懂技術(shù)又通藝術(shù),既善于創(chuàng)作又善于思辨的復合型人才。這樣的人才,將成為AI時代需要的創(chuàng)作者與探路人。

    (作者:林隆強,系福建師范大學馬克思主義與當代媒介研究中心研究員)

    【責任編輯:程爾凡】
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