人工智能（AI）技术正引发众多领域的变革，影视产业便是其一。
5月21日，谷歌发布影视级视频制作大模型Flow。5月30日，著名科技趋势分析家玛丽·米克尔发布《AI趋势》报告，将“制作全长电影和游戏”，列入“未来5年内AI最可能做到的10件事”。
在今年的北京国际电影节上，AI成为业内人士热议的话题，不少制作团队带着AI生成的短剧或动画样片路演，吸引了观众和投资者的目光。今年2月，我国首部纯AI生成付费短剧《兴安岭诡事》上线，3天内播放量突破3500万。
毫无疑问，影视产业正处于一场由AI带来的巨变前夜。一位业内资深人士告诉科技日报记者，有的演员已经开始销售自己的AI数字人，现在正在制作的一些电影也开始使用数字人代替真人拍摄相当一部分镜头。也有业内人士认为，AI生成角色要多帅有多帅、要多漂亮有多漂亮，一些只靠颜值、演技差的演员应该有“被取代”的危机感。
AI在我国影视产业的应用情况如何？影视AI技术呈现出怎样的发展趋势，还有哪些瓶颈待解决？AI将给影视产业带来哪些颠覆性影响，是否真的会让真人演员失业？带着这些问题，记者进行了深入采访。
“AI造”影视作品初长成
“AI最早在我国影视产业中的应用是辅助传统影视制作。”中国电影集团公司（以下简称“中影”）人工智能研究院院长马平介绍，2017年，中影团队在全球范围内首次将AI生成技术用于电影视频素材修复。
随后，AI生成技术被进一步用于电影虚拟拍摄、特种电影制作等领域。例如，去年荣获金鸡奖最佳戏曲片的电影《安国夫人》就大量运用AI生成金兀术雪山发兵、黄天荡围困金军等虚拟场景，减少了实景拍摄的成本支出。
近几年上映的不少热门电影都有AI的贡献。系列电影《志愿军》大量使用AI生成技术还原战争年代的特殊道具；电影《只此青绿》则通过AI生成许多诗情画意的场景。
“如果说以上还是AI赋能影视制作，2024年以来，伴随大模型的快速发展，纯AI生成视频开始出现。”马平说，去年AI视频的“AI味儿”还比较重，看起来有点“鬼畜”，而今年很多国产大模型在生成视频的连续性等问题上已经取得突破，特别是AI生成动画的效果非常不错。《兴安岭诡事》等AI短剧的集中出现也是非常值得关注的趋势。
“目前，AI短剧在画质上已经可以达到网络电影的水平，但在一些细腻的表演上与真人仍有差距，比如，眼神看起来比较空洞。但AI大模型发展速度非常快，AI短剧的质量也在迅速提高。”《兴安岭诡事》的制作方——杭州炬核智能科技公司创始人李晓曦告诉记者，该短剧的制作时间大概是从2024年9月到12月，短短3个多月，已经能明显感觉到，后制作的剧集在质量上较之以前已有明显提升。
“现有的AI短剧主要集中在悬疑等题材，原因是目前AI生成视频仍然有变形、扭曲等问题，制作方需要巧妙地使用场景、剪辑等手法来扬长避短。”马平指出，今年影视AI技术可能会迎来一个奇点，即如果AI短剧能够实现盈利，那么影视AI公司就能够打通一个投资和收益的正向循环，未来有可能向银幕大电影等更高阶的方向发展。
2024年6月，AIGC（人工智能生成内容）视听产业创新中心在北京市朝阳区著名影视产业园首创·郎园成立。“如果用两个字形容AI生成影视作品所处的阶段，那就是‘觉醒’。”首创郎园文化发展有限公司总经理赵春燕说，技术发展趋势不可阻挡，影视产业已经感受到这一新生事物正在“醒”来。
满足产业需求道阻且长
目前，已经问世的AI短剧或动画主要是基于ChatGPT等通用大模型和Google Veo等视频生成大模型制作。
马平认为，“影视AI技术的发展趋势之一就是专业化”。现有AI大模型难以生成高品质的影视作品，无法满足影视产业需求。原因在于其并非针对影视应用设计，用于训练的数据未按照影视制作需求标注。就好比手机像素已经很高，但没有导演会用手机去拍电影，因为影视摄像机需要根据行业需求专门设计，最新问世的谷歌Flow也只是加入了一小部分影视制作功能。
“另一个发展趋势则是通用化。”马平介绍，尽管AI已经被用于不少影视作品的制作之中，但这些AI技术往往针对某个影视作品研发，不具备通用性。换句话说，一部电影中的AI技术很难用于另一部电影。
马平指出，实现专业化和通用化的方式，就是建立我国自主的智能影视制作体系，其根本在于研制具有自主知识产权的影视AI大模型，这个大模型可能由成百上千个小模型构成。例如，智能译制系统，其背后涉及到声音、文本翻译等七八个小模型；而图像生成系统，则需要色彩、光影、运镜等小模型。
数据是AI大模型的基础。马平表示，影视数据的量是足够的，但无论是灯光、运镜，还是转场、表演技巧等都需要影视行业的专业人员去分析、解读和标注。“但影视数据标注的门槛非常高，因为它们涉及到了艺术创新，不是程式化的数据。”他说。
“另一个亟待解决的问题是复合型人才不足。”马平告诉记者，打造智能影视制作体系需要一批既了解影视制作，又懂AI技术的复合型人才。这种人才非常稀有，他们正在联合北京邮电大学、中央戏剧学院、中国传媒大学等机构进行培养。
“影视和科技之间的巨大隔阂是影视AI技术发展的最大难点。”赵春燕称，他们曾邀请一些专业的AI模型开发团队帮助园区里的影视后期公司，但后来发现这条路很难走，原因是两个行业间非常难沟通。
马平对此也深有同感。中影研制视频修复模型耗时两个多月，其中一个半月被浪费在反复沟通中，因为算法科学家不理解电影艺术家的要求。后来科学家进入艺术家的摄影棚观察了几天，真正理解了艺术家是如何工作的，很快就完成了开发。
“影视和科技工作者都要增强跨界意识。”马平强调，影视人要拓展自己的认知，向科技靠拢，研制影视AI算法的工程师和科学家们也要真正俯身了解影视艺术的需要和规律。
谈到跨界意识，李晓曦也颇有感触。“导演若想驾驭AI影视，就必须要接受AI技术、学习AI技术。现在国内AI影视导演大多都是90后年轻人，他们有一些影视从业经验，又有科技思维，乐于了解AI。”李晓曦说。
AI生成技术开辟新赛道
至于AI生成影视是否会冲击演员行业，李晓曦预测：“随着AI生成影视角色的自然度和智能化不断提升，虚拟形象足以以假乱真，影视行业对部分演员的需求结构也可能随之发生深刻变化甚至被重塑。长远看来，部分演员的传统表演空间或许会受到AI技术的显著影响。”赵春燕则认为，随着明星演员的数字人开始代替真人拍摄一些场景，至少其片酬会有所降低，这将使我国影视产业把更多的资源投入到影视技术开发中。
“在制作《兴安岭诡事》前，我曾经认为AI生成的角色要想与真人媲美至少还需要5年以上的时间。但在亲身体验到这几个月的技术进步后，我觉得这个时间也许会大大缩短，可能只需3年，也可能更短。”李晓曦说。
“AI影视不会完全取代真人实拍，而是会进入一个真人和数字演员共存的阶段。”马平预测，AI可以将前人的表演经验总结成“大模型”，一些演技差，甚至只能对着镜头读“12345”的演员确实很容易被数字演员超越，AI促使演员必须提升演技水平。但大模型只能使用以前的知识和经验，而影视创作的根本追求是要做前人没做过、观众没见过的内容，所以，未来的表演经验仍然需要真正优秀的演员去创新。“真人实拍作为影视产业的金字塔塔尖，将长期存在下去。”
“AI在传统电影制作中的应用已经起到了提质、降本、增效的作用。”马平称，《只此青绿》的一个诗意镜头，如果用人力制作，需要7个人的团队干7天；而在AI介入后，只需要1人、干半天就能完成，并且质量更高。
“AI将颠覆传统影视产业格局。”赵春燕说，此前，影视后期公司在整个影视产业中处于末端位置，前端是导演、演员、出品方等。现在，不少影视后期公司已经开始智能化转型，甚至向AI生成动画、短剧的方向发展。通过制作AI影视作品，后期公司也可以由末端走向前端。
李晓曦认为，AI生成技术给影视产业开辟了一个新的赛道。如果用AI生成电影，成本比网络电影、银幕电影要低得多，非常具有价格优势。
“传统影视产业是重资源产业，拍摄一部银幕电影需要巨大的资金、人力投入，很多导演的主要工作不是拍戏而是拉投资，甚至有不少电影因为投资不足而胎死腹中。”马平表示，AI电影的成本则少得多，这意味着进入影视产业的资源门槛大大降低。这将使有才华、有创意但缺乏资源的影视创作者加速涌现，推动我国影视产业真正走向由创新、创意驱动，“这是AI生成技术对影视产业最积极、最正面的影响”。
更重要的是，马平、赵春燕和李晓曦等业内专家都认为，影视AI技术的意义绝不仅仅局限在影视产业，它会延伸带动其他产业的发展。
“电影是质量要求最高的视听内容。如果我们能够建立智能影视制作体系，这些技术完全可以用于其他视听产业。”马平说。李晓曦则已经计划将《兴安岭诡事》中的AI生成技术拓展至教育领域。
赵春燕称，影视AI技术可以将“电影工业级”的视听体验延伸到广告、教育、直播、文旅等其他产业。影视后期制作企业掌握着大量尚未流通的视听数据资产，如果能建立视听大数据技术平台，跑通视听数据资产交易的全流程，这带动的将是一个万亿级视听市场。
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