AI影像從技術探索走向工業(yè)化生產
不知你是否也已察覺,AI生成的影像內容正悄然進入我們日常生活的角落。在社交平臺隨手一刷,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“真人驅動”的AI虛擬形象,實現著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,也開始出現由AI打造的影像。
從短視頻到直播,再到影視創(chuàng)作,AI技術已深度滲透內容產業(yè)的方方面面。它既是推動產業(yè)變革的基礎性生產力,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。
生產步入工業(yè)化快車道
技術瓶頸的接連突破,是這場變革的主要推動力。AI影像生成技術正以前所未有的速度迭代,在語義理解、畫面質感及多模態(tài)融合上取得關鍵進展。AI影像生成內容如盲盒抽卡般過于隨機、動作連貫性差等曾經廣受詬病的問題,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,除了算力和數據的強勁拉動,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,可以構建細節(jié)豐富且符合物理規(guī)律的超現實大場景。這些工具沒有萬能的全才,卻各懷絕技,共同構成了互補的生態(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,才能實現理想的影像效果。一些有遠見的制作公司已經開始行動。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)勢的不同技術系統性地整合起來,實現從腳本到成片的自動化生產。這一變革成效卓著,國內部分企業(yè)已實現了AIGC商業(yè)視頻的規(guī)?;R阅愁^部企業(yè)為例,在系統引入AIGC技術后,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,正在重新定義內容生產的邊界與模式。2024年我國人工智能產業(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、系統化的工業(yè)新階段。屬于AI影像的產業(yè)格局,正在我們眼前成型。
文化適配與審美轉型有待本土化破局
在產業(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,是技術邏輯與文化根基的錯位。當前,AI大模型生成的內容常常出現過度奇觀化,難以適配中國文化語境的現象。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,本質上源于技術層面的局限。目前一些AI大模型的底層架構和訓練數據建立在西方文化與語料的基礎上,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的內容時,往往在認知層面,對中文語境中的典故、意象和哲學內涵理解不足;在表現層面,缺乏對中國傳統色彩體系、構圖法則和美學習慣的準確再現能力;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。這種根植于技術底層的“文化偏差”,是導致AI生成內容在中國語境下“水土不服”的原因。
這種“文化偏差”也是技術發(fā)展初期的普遍現象。從技術美學的發(fā)展歷程看,每次技術突破,往往都伴隨著對視覺奇觀的追逐。在技術發(fā)展初期,證明其能力最直接的方式就是展示其所能實現的、傳統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),以凸顯技術的“威力”,形成了一種“技術驅動內容”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,其關注點更多在“如何實現”某種效果,而非“為何要使用”這種效果。當對技術的探索優(yōu)先于對藝術的思考時,作品就容易停留在表面,缺乏與民族文化、社會現實或深層情感的有效連接。
AI影像創(chuàng)作中存在的這種現象,深刻反映了技術限制、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,從表面的技術炫技走向深度的文化沉潛,實現本土化躍升。一方面,著力構建具有中國文化特色的AI基礎設施。打造中華文化元素數據集,系統整理中國經典繪畫、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容進行評估,為技術發(fā)展提供明確的本土化導向。另一方面,積極推動人機協同的美學實踐。引導創(chuàng)作者從工具使用者轉變?yōu)锳I藝術的“導演”,將AI技術與水墨意境、詩詞意象、傳統紋樣等中國元素創(chuàng)造性結合,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、分鏡設計,到中期的現場拍攝、表演呈現,再到后期的特效制作、調色混音、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)也相應形成了條塊清晰的專門化路徑。但隨著AI技術深度介入影像創(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生光影聯動,通過視覺語言展現朱熹‘存天理’的思想?!边@個創(chuàng)意為作品賦予獨特的哲學深度和敘事維度。把關型人才對生成影像進行嚴謹的考據與審核后指出,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)作思維的轉向,也對影視教育模式提出了新的挑戰(zhàn)。傳統教育致力于將學生培養(yǎng)成導演、攝影、美術等在特定專業(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完成專業(yè)任務,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,更側重于跨領域的整合思維、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,教育需要進行相應調整。比如,可以在理論層面,構建跨學科的知識圖景,將美學、倫理、邏輯與技術課程交織并置;在實踐層面,采取工作坊形式,通過真實項目推動教學,打破課堂與產業(yè)的邊界。學生不僅學習使用工具,更經歷從構思到落地的全流程,從而理解創(chuàng)作的整體性與復雜性,最終成為既懂技術又通藝術,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)


