AI影像從技術探索走向工業(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(zhì)感及多模態(tài)融合上取得關鍵進展。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)上源于技術層面的局限。目前一些AI大模型的底層架構和訓練數(shù)據(jù)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(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”也是技術發(fā)展初期的普遍現(xiàn)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(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)，以凸顯技術的“威力”，形成了一種“技術驅動內(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(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(xiàn)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(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變?yōu)锳I藝術的“導演”，將AI技術與水墨意境、詩詞意象、傳統(tǒng)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(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(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(tǒng)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(nèi)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(diào)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(chǎn)業(yè)的邊界。學生不僅學習使用工具，更經(jīng)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）