人工智能内容生成与未来影像研究实践及展望 | CCCF精选

影视行业与计算机技术的紧密联系，使其在过去几十年持续实现技术演进，数字3D、数字视效、虚拟摄制、动作捕捉、虚拟现实、实时渲染等创新技术为电影制作带来了诸多革新。20世纪70年代末，好莱坞电影导演乔治·卢卡斯（George Lucas）在拍摄《星球大战》时首次运用计算机合成技术，标志着数字技术在电影中的首次应用，电影进入了数字影像时代。1986年，史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）收购卢卡斯影业的计算机动画部门，成立皮克斯动画工作室（Pixar Animation Studio），推动了三维模型转化为逼真数字图像的技术发展。1995年，《玩具总动员》作为世界上第一部长篇计算机动画电影上映，展示了最新计算机渲染系统的应用。2009年，《阿凡达》的公映给观众和业界带来了新的视觉效果，该影片全面应用虚拟摄制技术，使导演可在第一时间看到实拍演员、真实场景和虚拟场景的实时合成效果，并实现了动作捕捉和表演捕捉。《猩球崛起》系列电影从侧面呈现了动作捕捉技术的发展，其摄制过程克服了捕捉户外动作时复杂的环境干扰，实现了多人动作捕捉。《狮子王》则将元宇宙技术全面引入电影摄制过程中，创新应用虚拟资产、虚拟现实、虚拟勘景等手段，实现了全计算机图形学（Computer Graphics, CG）打造3D“真人版”电影。科幻系列剧《曼达洛人》的问世标志着虚拟摄制技术的新发展，该剧使用StageCraft平台，以LED背景墙的形式将实时渲染引擎生成画面与演员表演及现场置景结合，打造真实的现场动态照明和环境光效果，使本已被虚拟摄制模糊的电影前后期环节实现了深度融合。

人工智能（AI）作为计算机领域热门且重要的分支，近年来得到飞速发展，从模式识别、图像处理、自然语言处理（NLP），到自动驾驶、医疗诊断，AI技术正逐渐改变我们的生活和工作方式。电影作为和图像、内容密切相关的产业，AI技术在影视创制过程中的应用已愈发广泛，被应用于从剧本创作到后期制作的电影创制全流程，全面提升了影视工艺链工作效率，并开辟了新的创造可能性。随着人工智能生成内容（AIGC）技术的快速发展，特别是OpenAI Sora等文生视频工具的出现，AI在电影制作中的作用越来越受瞩目。

计算机技术与影视行业的深度融合，将进一步促进计算机专业人士与影视制作人之间的深入交流和思考。本文基于2024中国计算机大会（CNCC2024）“AI与未来影像”论坛的内容，从计算机技术、电影学理论和内容创作等角度出发，论述当下AI技术对电影行业发展演进带来的新变化，并提出跨学科、跨领域的学术思考。

工业光魔（ILM）前首席执行官（CEO），数字王国（Digital Domain）创始人、前CEO斯科特·罗斯（Scott Ross）既是电影制作专家，也是数字电影行业的先驱者，他见证了影视行业从模拟时代到数字时代再到人工智能时代的技术发展历程。计算机图形学是与好莱坞电影技术发展关系最密切的技术领域之一，罗斯在CNCC2024上与北京大学智能学院教授陈宝权就AI与未来影像的思考分享中，贡献了诸多精彩观点（见图1）。

图1 陈宝权教授采访斯科特·罗斯现场

AI正在彻底革新电影行业

罗斯经历了电影制作数字化行业从诞生到快速发展的历程。

他谈到20世纪80年代中期的电影后期是靠模拟光化学工艺完成的。工作人员使用光学打印机进行胶片合成，每次制作一个图层，都会增加胶卷的颗粒噪声。从那时起，罗斯不断提出要尝试电子化、数字化的工艺流程，之后他和一群像他一样相信电影制作的未来是数字化的同伴们一起开启了数字电影制作的新纪元。

罗斯在工业光魔第一次尝试数字化是为《夺宝奇兵：最后的十字军》制作一架P-51野马战斗机在蓝天飞行的分镜，因为使用传统方法的效果非常差，所以他们尝试使用了一个新产品，也就是后来大家熟知的图像处理软件Photoshop。当时他们在一个房间中各处都设置了苹果公司的麦金塔（Macintosh）电脑，那次合成的效果看起来很完美，而这也预示着电影制作可以不再基于光化学，进入到了数字化技术时代。

1993年，罗斯创立数字王国，当时的技术还不能实现完全的数字化。所以最初数字王国模仿了工业光魔的模式，有一个模型制作车间专门制作实物模型，并使用了运动控制摄像机，电影的后期合成工作全都以数字方式完成，后来还开发出一款可能至今仍然是最顶尖的合成软件——Nuke。但当时所有的输入是模拟的，直到数字相机出现后，所有流程终于实现了全面数字化。

电影制作行业自此展开了新的技术篇章。后来，在电影《泰坦尼克号》的场景中，船上的一些乘客由计算机生成，随后通过跟踪技术将这些人物置入微缩模型船的甲板上，从而依托数字技术实现逼真的效果。

《泰坦尼克号》的团队为了拍摄，建造了一艘与一个大房间差不多大的泰坦尼克号微型模型，令人惊讶的是，建造该模型的成本比建造真正的泰坦尼克号的成本还要高。罗斯提到，如果晚上三四年再制作该影片，就可以全数字化地创建这艘船的数字模型了，可以节省大量的制作成本。

这之后，随着技术的发展，电影制作行业进入了人工智能时代。

AI作为智能体并非简单工具

罗斯认为，从印刷术到电视、互联网乃至智能手机，几乎所有的新兴媒体技术均旨在帮助人类实现信息传递、故事讲述和现实复刻的目的。当今AI技术应用带来的影响同以往新技术带来的变化有着本质区别——以往新技术带来的是新工具，而当前新技术带来的是智能体（agent）。早期的AI技术大多仅是人类用来创造事物的工具。这类工具在某种程度上替代人类完成了部分工作，人类使用工具后可将节省的时间和精力投入到创意度更高的工作中。而现在智能体直接取代人类完成创造，这是根本上的不同。如皮克斯影片《玩具总动员》中玩具变成了有生命的角色并能自主行动一样，AI技术就如同工具从工具箱里“跳”出来，变得像人类一样解决问题，使其同之前所有的工具完全区分开来。

理解作为智能体的AI，首先要了解AI技术的发展阶段。第一阶段，开发者们创造了一系列软件工具，使工作流程更具创意、更加便捷。第二阶段的AI技术发展使诸多工种被逐渐取代，其中受冲击最严重的将是那些创意相对简单且艺术性较低的领域。此阶段的典型例子可参考印度影视制作行业，由于AI技术的诞生与不断发展，其庞大的视觉特效和动画人员队伍正在被AI智能体取代，大批从业人员面临失去工作的危险。

而制造AI工具的人不仅仅在思考AI在未来会是什么样子，他们也在考虑今天AI能为人们带来什么。在演艺界，人们总是希望工具可以满足三个需求：更快、更便宜、更好。过去受到技术限制，这三个需求往往只能满足两个，而在AI技术飞速发展的现在，更快、更便宜、更好都可以被满足了。这意味着，许多从事乏味工作的人都不再被需要，新技术发展出的新能力将使诸多单调、重复性工作被取代。但就创造力而言，这种新的智能体有望激发本就具有创意的从业者获得更多灵感。

作为热衷引入新兴技术的导演，詹姆斯·卡梅隆的目标是尽可能优质高效地按照设想制作电影，他将AI视为一种能帮助实现这一目标的工具，诸多工作环节可通过AI简化。如引入AI技术后的生产流程将不再需要一个艺术部门来完成概念创意或者外观设计，仅需一个懂得如何编写提示词（prompt）且能在AI环境中熟练工作的从业人员。AI可生成50种不同的图像让导演筛选，导演仅回答“是”或“否”即可。此外，AI还能创建LED虚拟摄制所需的虚拟场景。但部分专业人士认为，当前热门的LED虚拟摄制或将很快被新技术取代，通过AI可以直接创建背景进行替换，而不再需要LED屏幕。相关技术公司正在创造更为逼真的虚拟人类，未来机器学习（ML）和深度学习（DL）的表现会越来越好，对于真人演员的需求将进一步缩减，这也给演员们敲响了警钟。

AI带来的问题应在当代解决

前文所述AI的发展阶段可简要概括为：第一阶段为创建AI工具；第二阶段则是AI工具的介入改变工作流程，触发劳动力结构的重大变化，使创作更高效、更实惠甚至更好。罗斯提醒要谨慎对待第三阶段，即在某一时刻，未来学家雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）的奇点理论会成为现实，人工智能与人脑智能实现兼容。罗斯相信后天培养胜过先天条件，即AI可通过不断学习获得成长，甚至表达情感。因此，当奇点发生——库兹韦尔认为这一时间节点将在2033年左右——彼时AI将真正具有创造力，也就不再需要人类作为AI技术的接口。对于这一假想，罗斯表示，也许人类将会深挖人性，并有能力与这些机器互动。参考以色列著名作家、《人类简史》作者尤瓦尔·诺亚·赫拉利（Yuval Noah Harari）的说法，这将是所谓的“新人类”阶段。赫拉利同时提出，在使用AI的过程中，每个人都处于与AI交流的信息节点上，肩负着正确引导AI向积极的、有利于人类发展的方向前进的责任。

传统电影制作流程将发生颠覆性改变

近年来，随着AI技术的快速发展，其对电影行业的影响愈加深入，甚至可能会颠覆电影创制流程。传统电影制作遵循创作、设计、拍摄与制作、后期特效的流程。在智能电影时代，AI不仅被用于剧本创作及辅助概念设计，与此同时，摄影与AI影像生成也已紧密结合；随着后期特效中AI技术的应用，其与电影创作与制作已密不可分（见图2）。

图2 影视制作传统流程及AI时代流程对比

2016年全球第一部由AI创作剧本、真人参演的科幻片《阳春》（Sunspring）问世，2024年2月OpenAI Sora产品发布正式开启了文生视频时代。回顾近几年AI参与电影制作的发展历程，从剧本创作到最终影片生成，AI端到端的介入实现了故事创作和影像制作的效率提升。AI在影像产业发展演进中发挥了重要推动作用（见图3），其可辅助人类完成影像、声音的制作和任务处理，人类得以将有限的精力投入到高创意性工作中，从而成就更多具备想象力、创新性和艺术性的精品佳作，而影像媒介形式也将向更具沉浸感的方向发展。

图3 影像产业发展演进趋势和AI发挥的作用

特别是近年来，快速发展的高维影像手段给影像产业带来了广阔的发展空间，多视点、多维度、互动式的观看内容层出不穷，电影《黑客帝国》开创的“子弹时间”360°拍摄方式已在体育赛事、演艺会展等领域广泛应用。

计算机图形学与电影行业形成深度互动并实现科研成果产出

陈宝权教授在担任北京电影学院未来影像高精尖创新中心（以下简称“高精尖创新中心”）首席科学家期间，组织了大量国内外计算机图形学和电影行业的深度交流互动活动，邀请了国内外顶级专家作为该中心的顾问，包括前文所述的罗斯，美国工程院院士、计算机图形学和人机交互技术先驱、乔治亚理工大学教授詹姆斯·弗雷（James Foley），美国工程院院士、美国硅图公司（SGI）联合创始人、Lytro CTO、OpenGL之父科特·埃克利（Kurt Akeley），PDI联合创始人、Cloudpic创始人理查德·庄（Richard Chuang）以及中国工程院院士、北京航空航天大学教授赵沁平等。

高精尖创新中心牵头承担了国家重点研发计划项目，所研发的虚拟预演系统（见图4）以真人表演+数字合成的形式将三维数字技术有效应用于影像创制方案的实时预演中，该系统被应用于《鼠胆英雄》《妈阁是座城》等多部国产电影的虚拟预演。相关技术还被应用于场馆演出和体育赛事等场景，实现了对场馆设计、赛道模拟、拍摄机位模拟、观众座位观赛视角模拟等方面的智能管理。

图4 真人表演+数字合成虚拟预演（PreViz）演示短片制作现场

陈宝权带领北京大学和高精尖创新中心的团队秉持将计算与艺术深度融合的理念，不断创新影视制作的流程，让创作更加高效智能。

针对在虚拟预演系统中不可或缺的摄像机轨迹规划问题，团队开发了“基于样例和关键帧的虚拟相机控制算法”，提出了一种更为直观、易用的相机轨迹自动生成方式，通过从真实影片中学习相机运镜的手法，智能化地控制虚拟相机运动，实现有“电影感”的拍摄（见图5）。这一技术的实现为虚拟制作系统提供了强有力的支持，不仅提供了灵活、高效的摄像机控制，更降低了虚拟制作系统的使用门槛，实现了实时的摄像机轨迹编辑。

图5 可实现“电影感”拍摄的虚拟摄影机控制方法

随着大语言模型的快速发展，团队将目标投向了“文本生成运镜”（见图6）。一方面，依托先进的文本编码能力，对专业的影视描述进行理解；另一方面，通过扩散模型构建文本和运镜之间的映射。相关研究可以实现从文本指令到具体运镜方案的自动化生成，诸如镜头的推、拉、摇、移，景别的切换，拍摄角度的调整等，进而呈现出符合文本情境的视觉画面。

图6 通过运镜文本描述生成相机轨迹的技术

陈宝权团队对三维世界中的物体与场景进行数字化重建，实现真实世界的数字孪生。其研究实现了基于多机器人协同的高效场景扫描与重建（见图7），进一步提高了场景扫描效率，可实现真实世界的快速三维数字化重建，而多机器人的路径规划、分工与协同大大提高了重建速度，有效提升了数字资产的采集和重建效率。

图7 基于多机器人协同的高效场景扫描与重建

陈宝权团队通过物理学和计算机学科的交叉，在数字世界中模拟真实世界中的各种自然现象，创造出精美逼真的特效动画。团队在“物理仿真模拟”方向不断深耕，试图构建更加精准、高效的动态物理场景（见图8）。

图8 用计算机模拟表面张力几乎可以“以假乱真”

近三年来，团队系统研究通过动作捕捉技术采集人体运动数据，运用深度学习、强化学习以及语音、文字等多模态驱动方法实现运动的生成与控制，进而实现动画人物风格化手势动作等效果（见图9），研究成果接连斩获SIGGRAPH ASIA 2022的最佳论文奖和SIGGRAPH 2023的最佳论文荣誉提名。

图9 由语音和文字驱动上半身人体3D模型进行手势表演的跨模态生成系统

在北京2022年冬奥会和冬残奥会期间，陈宝权团队研发的“冰雪项目交互式多维度观赛体验技术与系统”（见图10），通过多个相机阵列同步拍摄，实现了多视点影视转播的“自由视点”效果，使每位观众得以自主控制观看视角，更有沉浸感地观赏比赛精彩瞬间。团队还实现了在赛事转播中引入被称为“子弹时间”的影视特效，在直播中实现原本需要长时间计算渲染才能达到的效果。这些技术和研发成果起源于电影，应用于其他行业，并将反哺电影摄制技术发展，有望为电影创制过程带来显著改变，推动电影向更高维度影像媒介方向发展。

图10 冰雪项目交互式多维度观赛体验技术与系统

AI技术在电影学研究领域实现应用

由北京大学艺术学院副院长李道新教授任首席专家的2022年度国家社科基金艺术学重大项目“中国特色电影知识体系研究”，正在“新文科”和交叉学科的视野里，努力整合北京大学人文社科与信息管理、人工智能领域的学术力量和技术优势。该项目联合清华大学、北京师范大学、北京电影学院、中国传媒大学以及1905电影网、中国国际广播出版社等多方力量，建设基于大数据与AI驱动的中国电影知识体系（CCKS）平台，并以影人年谱、电影计量为中心，借助平台建设和纸质出版，探索中国特色电影知识体系构建路径。该平台旗下工具CCKS-Cinemetrics（又名：PyCinemetrics）（见图11），是国内第一款专用计量电影研究工具，主要功能包括：利用深度学习和PySide2解析电影视觉风格；使用TransNet V2将电影分割为镜头帧，探索平均镜头长度（average shot length）和节奏；利用k均值从镜头帧中提取主要颜色；使用EasyOCR提取电影字幕以获取影片对白；基于VGG-19的目标检测识别隐喻性道具和物体；通过OpenPose检测骨骼点的比例以及在画面的占比，间接确定拍摄景别；基于PySide2集成各功能并提供良好的扩展性。目前，研究团队已使用CCKS-Cinemetrics对经典电影进行计量分析测试，证明了软件的准确性和效率。计量分析结果不仅可用于电影学研究，也可服务当前及未来的内容创作和人工智能制作，为二者提供指导及训练所需数据集。

图11 CCKS-Cinemetrics的景别识别功能

李道新教授认为，在新时代必须结合大数据与人工智能等新兴科技，重新审视并构建电影知识体系。在当今快速变化的技术环境中，将传统电影理论与现代科技结合，实现电影研究与生产的深度融合，是必要而紧迫的。

作为票房全球第二、影院银幕保有量全球第一的电影大国，目前我国电影产业发展势头依然迅猛，AI技术在影视行业的应用受到了广泛关注。

《流浪地球》系列科幻电影导演郭帆认为，在当今科技应用与艺术创作紧密相连的时代，探讨AI的应用非常有意义。《流浪地球》第三部的创制过程中已开始尝试应用AI技术，比如在美术概念设计阶段，AI可快速实现创意可视化。不可忽视的是，AI技术正在改变电影创制方式，从而实现影视创作工作流程的逐步优化，为创作者提供了更为广阔的想象空间。未来，AI技术有望对个体专业化创制实现更广泛的赋能，突破传统影像边界，为影视创制带来更多元的维度。

从动画电影发展看AI技术给我国动画制作带来的技术突破

动画电影伴随电影技术的发展历程大致可划分为三个阶段。在电影诞生阶段，工业革命催生出胶片电影，胶片放映设备经历了从手动到自动的转变；通过放映机与留声机的结合，电影从无声变为有声，感光材料和成像技术让电影实现从黑白到彩色。胶片时代最具代表性的当属水墨动画电影，上海美术电影制片厂1963年摄制的《牧笛》是当时极具代表性且彰显了中式审美的水墨动画电影，以独树一帜的中华民族美学风格在世界动画舞台享有盛誉。从制作成本（包括人力成本）角度而言，彼时一部10~20分钟时长的水墨动画影片的制作成本惊人。

第二阶段则是第三次科技革命后的数字电影时代，解决了胶片电影在摄制与放映时质量不稳定、成本过高等问题。第三阶段则是当前正在经历的智能电影时代，4D电影、8K播映、LED放映系统等均极大程度地实现了感官体验的延展，并仍具备无限的发展空间。从电影诞生到智能电影时代的到来历经近百年，而从计算机介入电影制作到取代胶片，仅用了20余年。而今，智能电影时代的动画电影制作在计算机技术辅助下，呈现出更加惊人的效果。

北京电影学院副院长孙立军教授自1991年起成为中国第一批接触计算机技术的纯艺术生，是我国计算机动画的先行者。伴随着AI技术的快速发展，孙立军教授带领团队开始尝试在创制过程中灵活应用AI技术，并制作了一系列实验影片。其间，孙立军教授发现AI技术引入电影制作后，历经由模拟真实到超真实，再到艺术家们希望的“反真实”过程，即因为过于真实而出现的从“AI热”到“AI腻”的现象，且这一过程极为短暂。

可以说，智能电影时代的AI成长空间，人类难以精准预判，而AI技术在电影工业化制作过程中所具备的优势逐步得以体现。2024年6月，孙立军教授所著的世界第一本AI绘画专著《AI绘画：当代水墨艺术的“正发生”》出版，率先以先锋性、实验性的方式，通过将生成式人工智能（generative AI）水墨绘画与原创水墨绘画“重屏”并置，创造性地直观展现了AI与人类艺术的“对景”与“对弈”。北京电影学院制作的科幻短片《地球大炮》（图12（a））、动画电影《愚公移山》（图12（b））、仿木偶全AI影片《景阳冈》（图12（c））均因AI技术的应用实现了更高的制作效率和更佳的视觉效果。《铁血苍穹》（图12（d））则是孙立军教授牵头创制的一部院线科幻大片，该影片除海报上的书法外，所有画面、影片中运动的镜头等全流程均通过AI制作完成，极大程度地节省了制作成本，影片海报仅需约50元便可完成，远低于当前行业内传统设计工艺下所需的2万~3万元设计与制作成本。动画短片《宇宙牧场》由北京电影学院一名本科学生仅用两周时间独立完成，而按照北京电影学院传统教学规划要求，相应内容制作在一年内完成即可。由此可见，人工智能时代的影像创制可在成本投入与团队规模方面实现相当大程度的优化。

图12 北京电影学院利用全AI流程完成的动画电影示例

未来已来。自AI技术诞生后，动画电影与真人电影的界限逐渐模糊，以好莱坞为代表的超豪华、高投资、全明星商业模式，在未来的AI时代可能不复存在，“如何向AI学习”以及“如何与AI交朋友”是当前值得思考的问题。智能电影时代的到来无疑给我国艺术家、技术专家以及电影从业人员带来了挑战，但更多的还是机遇，鼓励我们最大程度地发挥自身原创性，对讲好中国故事、传播中国声音、彰显中式审美有着深远的意义。

真人电影制作过程中的AI技术应用

我国利用AI技术进行电影制作的最新案例中，影片《异人之下》的创制过程极具代表性。其在制作过程中将真人摹片动画与人工智能风格迁移（style transfer）技术结合，取得了重要的技术突破。常规的真人摹片动画包括实拍和手工摹片两个工作流程。具体而言，通常先拍摄真人演员的表演，之后将拍摄的真人片段转换为24帧/秒的画面，再逐帧将画面迁移为漫画风格，最后转换为动画。

影片《异人之下》在拍摄完成后，创制团队就一直在探索以新方式制作回忆部分动画的路径，例如引入新的风格表达，从而使观众明白相关部分是对原画作的致敬。在AI技术引入前，影片制作团队已耗时2年尝试采用传统摹片动画方式完成回忆段落。转折点发生在2024年初，导演乌尔善与联合导演夏鹏共同讨论决定启用AI生成的方式制作回忆场景，即把实拍和二维画面相结合，在原有传统手工摹片基础上，通过AI技术对整个动画部分进行再次生成（见图13），仅耗时2个月就完成了生成重制。真人摹片动画技术和AI技术的结合使该影片的回忆场景以漫画风格呈现，与影片中存在的其他时间线在风格上拉开距离，从而达到表达回忆的统一视觉效果。

图13 影片《异人之下》摹片动画技术制作过程示例

夏鹏认为，尽管该片的技术探索尚有不足，但随着未来技术的快速进步，电影工业化制作面临的实际问题将会得到逐步解决，例如目前诸多文生视频（T2V）或图生视频（I2V）的画面精美且细节丰富，但人物神情不够生动的问题。《异人之下》的探索经验表明，解决这一问题既要结合演员的真实表演，又要积极应用AI进行美术设定，从而创作出一种更新的艺术表达方式。AI技术的应用有望使创作者们不再被资金、资源、时间成本等条件限制，能扩展出更大的想象空间，从而更容易实现创意，进而将作品更完整、更有效地呈现给观众。

抓住AI时代发展机遇实现跨越式发展

当前，AI技术与电影间的关系已密不可分，放眼好莱坞乃至全世界的电影制作团队，都在尝试开展电影与AI技术的深度融合创新。好莱坞电影工业体系历经百年发展，具备较深厚的积累与沉淀。AI技术的到来使我国和全世界的电影制作行业站在同一起跑线上，这为我们提供了更好的赶超机会，换言之，新的颠覆性技术为我国电影行业从业者提供了一个有望实现跨越式发展的机会。

2025年1月，一个名为DeepSeek（深度求索）的中国APP突然超越ChatGPT，悄然登顶苹果美国地区应用商店免费APP下载排行榜，震惊了整个世界。谁也没想到，这个名不见经传的中国人工智能初创公司竟然导致了美国芯片巨头英伟达（NVIDIA）股价历史性暴跌。其最新公布的开源模型R1创新的使用了纯深度学习方法让AI自发涌现出推理能力，凭借高性能、低成本的优异表现，刷新了AI格局，向世界展现出了“神秘的东方力量”。而乘着这股直上青云的中国AI发展浪潮，我国的电影技术更是在AI技术的加持下开始冲击更高的目标。

2025年春节期间，《哪吒之魔童闹海》（简称《哪吒2》）上映，场场爆满，票房突破了120亿元（本文成稿期间还在继续上涨），成为中国影视票房冠军，并连续创造多项纪录，成为第一部闯入全球影史收入前20的非好莱坞影片。这部动画电影令人震撼的无数大场面制作背后，正是依托了大量的AI技术来完成。从漫长昂贵的传统人工手绘制作，到AI技术全面赋能高效缩短制作30%周期、降低近亿元的制作费用，《哪吒2》AI技术融合中国传统精神内核的制作模式正在为我国的电影制作树立新的标准和范式。

实现AI创制内容审美的中国化和多样化

AI时代的电影作品，无疑消弭了所谓现实与虚幻、真实与反真实、商业大片和中小成本独立影片间各方面的边界。AI为我国电影行业丰富且优秀的故事讲述提供了机遇，用电影发出中国声音、讲述中国故事。2020年2月，孙立军教授执导、运用三维渲染二维视觉效果的水墨动画短片《秋实》，以极具风格的中国审美入围第70届柏林国际电影节，让世界领略了新时期水墨动画的技术创新和审美意境。对艺术家而言，艺术家自己的风格就是作品的灵魂，目前发布的诸多AI大模型更侧重西方审美，而中式审美在AI大模型中的缺失，是值得中国电影从业者关注的重要论题。在某AI大模型生成的内容中，来自中国的大熊猫坐在地中海前拉大提琴，表明该模型尚未掌握东方审美核心，侧面说明了建立中国自主、中式审美的AI大模型和数据集的重要性。

艺术创作旨在表现立体思维，整体的真实是电影的重要表现，而不能仅是某一点的真实。如何借助AI技术让内容更加多元化？如何从艺术创新角度解决AI大模型艺术审美偏差与风格多样化？当前AI大模型的学习效率高，可很快掌握某一特定艺术家的风格，然而如何保证艺术家对AI和相关技术的友好态度？如何保护或者锁定艺术家的作品版权与自身艺术风格？这些问题是我国电影人和技术专家将要共同应对的挑战。

训练中国式审美的影视创制AI大模型

AI技术可能是一个打开电影人想象力的“法宝”，对于最前沿的AI大模型，我们可形象化地将其类比为一个无形的人类——计算机硅人类。如果AI大模型仅以好莱坞影片作为学习数据，将陷入重复好莱坞叙事模式、创作风格、消费理念的模式，有悖于当下的技术发展机遇和文化强国时代使命。如何训练影视创作AI大模型有效辅助中国式审美表达，从而在真正意义上实现中国式创新，是我们必须思考的问题。诚然，我国悠久的文化底蕴不是简单“解码”可呈现的，需要技术专家与创作者形成合力，共同讨论并产生思想碰撞，在形成一定共识的基础上，以技术推动艺术发展，将电影技术与艺术表达有机结合，更好地运用AI创作出优秀的中国电影及泛影像艺术作品。

未来，我国的计算机科学与影视、影像产业有望实现深度同构共生。这种共生关系意味着两个领域不再孤立发展，而是相互融合、共同进步。而AI技术将在这一过程中扮演着至关重要的角色。

电影与AI技术的结合正在重塑我们对世界和未来人类本身的理解。这种同构性不仅体现在技术层面，更在文化和哲学层面展现出深刻联系。电影作为一种艺术形式，通过视觉和听觉手段传递情感和思想；而AI技术通过算法与数据处理模拟和增强人类的智能行为，两者在追求创新和突破的过程中，都致力于探索未知、挑战极限，展现出惊人的相似性。

通过计算机科学领域新技术尤其是AI技术的发展和应用，我国有望生产出更多高质量电影作品。这些作品不仅能丰富中国人民的精神文化生活，满足人们对美好生活的向往，还可在全球范围内传播中国价值观和文化理念，为构建人类命运共同体贡献中国智慧和力量，通过电影这一载体向世界展示一个真实、立体、全面的中国形象，传递和平、发展、合作、共赢的中国理念。

其他作者：夏鹏