從“數(shù)字化”到“智能化”的轉(zhuǎn)變：AIGC技術(shù)主導(dǎo)的電影創(chuàng)作模式發(fā)展探究

【摘 要】 隨著AIGC技術(shù)在電影創(chuàng)作領(lǐng)域的應(yīng)用，其創(chuàng)作模式正逐步發(fā)生轉(zhuǎn)變，本文基于技術(shù)與藝術(shù)融合的視野，探討了AIGC技術(shù)如何推動電影創(chuàng)作模式從數(shù)字化向智能化轉(zhuǎn)變。首先，文章從創(chuàng)作工具的角度，分析了AIGC輔助影視創(chuàng)作工具與傳統(tǒng)數(shù)字化工具的特征區(qū)別；隨后從創(chuàng)作流程入手，結(jié)合創(chuàng)作工具的特性推理出創(chuàng)作者身份和創(chuàng)作框架的演變；最后，從創(chuàng)作維度分析了創(chuàng)作內(nèi)容將從二維向更高維的迭代進化。該研究以期深化電影創(chuàng)作與人工智能技術(shù)融合的理論探索，為AI時代下電影產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與創(chuàng)作模式的重塑做出前瞻性思考。

【關(guān)鍵詞】" 智能化； AIGC技術(shù)； 電影； 創(chuàng)作模式

自電影誕生以來便不斷受到技術(shù)進步的影響，從早期的無聲電影到聲音與影像結(jié)合的革命，從膠片時代的傳統(tǒng)制作流程到數(shù)字技術(shù)對后期制作的顛覆性創(chuàng)新，每一次技術(shù)飛躍都深刻地影響了電影的敘事方法、創(chuàng)作流程以及產(chǎn)業(yè)形態(tài)，技術(shù)的進步始終是推動電影發(fā)展的核心動力。[1]隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)字生成領(lǐng)域迎來了前所未有的變革，以Transformer、GPT、Diffusion為代表的生成式深度學(xué)習(xí)框架在文本、圖像、聲音影像等領(lǐng)域展現(xiàn)出強大的生產(chǎn)能力，在影像創(chuàng)作領(lǐng)域，不同的智能化模塊組合所形成的應(yīng)用已逐步滲透至電影、動畫、短視頻等影像創(chuàng)作流程的各個環(huán)節(jié)中，人工智能內(nèi)容生成技術(shù)（AIGC）已逐漸顯現(xiàn)為推動影像表現(xiàn)形式和創(chuàng)作流程演進的重要內(nèi)驅(qū)力。[2]

當(dāng)下，雖然AIGC生成影像在技術(shù)上取得了進展，但與傳統(tǒng)電影創(chuàng)作的敘事深度和藝術(shù)表現(xiàn)力仍存在一定差距，其形態(tài)更像是托馬斯·岡寧（Tom Gunning）理論中提到的“奇觀電影”[3]，即描述電影早期強調(diào)的視覺上的沖擊力和感官刺激，而不是通過連續(xù)的敘事來組織影片的內(nèi)容。[4][5]AIGC技術(shù)會對電影形態(tài)產(chǎn)生何種影響？電影創(chuàng)作流程會如何優(yōu)化？電影產(chǎn)業(yè)是否會發(fā)生轉(zhuǎn)型？在明確AIGC技術(shù)將深刻影響電影創(chuàng)作模式的背景下，回答上述問題對創(chuàng)作模式變革的路徑及其對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的重塑和觀影體驗變遷的研究顯得尤為重要。

本文通過對傳統(tǒng)創(chuàng)作流程進行回溯以及對AIGC技術(shù)特點進行總結(jié)，系統(tǒng)性分析創(chuàng)作工具、創(chuàng)作流程如何適應(yīng)生成式人工智能技術(shù)的嵌入，探討其在生產(chǎn)效率、內(nèi)容多樣性、創(chuàng)作者角色等方面的深遠影響，為未來電影創(chuàng)作和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供理論支持。同時，探討觀影者在個性化、互動性和沉浸式體驗方面的變化，有助于理解技術(shù)進步對文化消費行為和審美期待的重新定義，從而進一步探討人工智能影像技術(shù)對未來數(shù)字電影制作概念的影響，以及從這種探索中得出見解和反思。

一、從規(guī)則驅(qū)動到自主學(xué)習(xí)：創(chuàng)作工具的轉(zhuǎn)變

在數(shù)字化電影的早期創(chuàng)作中，電影制作過程主要依賴基于規(guī)則的工具，更確切地說是規(guī)則驅(qū)動的計算機算法，這類算法依賴于預(yù)先定義的規(guī)則和邏輯進行決策和推理，而這些規(guī)則通常是由專家或程序員手動設(shè)計，依據(jù)領(lǐng)域知識、經(jīng)驗或約定的規(guī)范進行建模，將輸入數(shù)據(jù)進行數(shù)學(xué)表達，利用規(guī)則求得最優(yōu)解。無論是在攝影、剪輯還是后期制作中，創(chuàng)作工具都是基于固定的規(guī)則和程序進行操作，在電影后期特效制作中較為突出。例如傳統(tǒng)影像數(shù)字化制作所使用的渲染算法，具有代表性的光線追蹤（Ray tracing）算法，是基于規(guī)則對光與物體的相互作用進行模擬。光線追蹤技術(shù)通過追蹤光線從攝像機反向回溯到物體表面，應(yīng)用預(yù)定義的規(guī)則（如反射、折射、漫反射等）來生成逼真的圖像。基于規(guī)則的算法在電影特效制作中具有高度可控性和確定性。然而，由于這種對于規(guī)則的強約束，傳統(tǒng)數(shù)字化工具缺少了泛化性，其更適用于低復(fù)雜度和低變化的任務(wù)，不適合動態(tài)變化和高復(fù)雜度的環(huán)境。這要求用戶必須擁有較強的知識背景，也會伴隨更多冗余操作。

隨著人工智能技術(shù)的崛起，電影創(chuàng)作工具的功能不再局限于簡單的規(guī)則運用。AIGC技術(shù)通過從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，能夠根據(jù)輸入指令和目標自動生成文本、圖像、音頻、視頻，甚至內(nèi)容，這種轉(zhuǎn)變意味著電影創(chuàng)作工具不再依賴人為的規(guī)則設(shè)定，而是能夠自主地進行創(chuàng)作和優(yōu)化，其技術(shù)特點的轉(zhuǎn)變?nèi)缦隆?/p>

（一）自適應(yīng)優(yōu)化的轉(zhuǎn)變

在生成式AI工具出現(xiàn)之前，影視創(chuàng)作工具的自適應(yīng)性通常是有限的，傳統(tǒng)的創(chuàng)作工具自適應(yīng)體現(xiàn)在基于規(guī)則的自動化、有限的參數(shù)調(diào)節(jié)、人工反饋和手動優(yōu)化等。它們更多依賴于預(yù)設(shè)的功能、規(guī)則和人工干預(yù)，其無法理解語境或無法根據(jù)創(chuàng)作過程中不斷變化的需求進行動態(tài)調(diào)整和優(yōu)化。傳統(tǒng)的影視創(chuàng)作工具通常側(cè)重于自動化某些特定任務(wù)（如剪輯、特效處理、音頻混合等），但這些工具通常缺乏“智能”自適應(yīng)能力，需要創(chuàng)作者明確地輸入指令或進行大量手動調(diào)整。盡管這些工具能夠滿足傳統(tǒng)創(chuàng)作流程的需求，但往往依賴于煩瑣且耗時的人工干預(yù)，且每一個環(huán)節(jié)的改動都需要經(jīng)過長時間的調(diào)試和反復(fù)修改。例如，在動畫電影的制作過程中，角色動作的設(shè)計通常是逐幀進行，藝術(shù)家需要考慮角色在不同場景下的運動軌跡、面部表情、肢體語言等細節(jié)，整個過程需要反復(fù)推敲和優(yōu)化。而每一細微的調(diào)整，往往都需要大量的計算和渲染時間。

與傳統(tǒng)數(shù)字化創(chuàng)作工具不同，AIGC技術(shù)通過任務(wù)目標動態(tài)優(yōu)化模型參數(shù)以及基于反饋的強化學(xué)習(xí)機制，從大量的多樣化數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，通過不斷地與環(huán)境交互，并根據(jù)實時反饋調(diào)整其行為或輸出，這使得生成式AI可以在內(nèi)容生成過程中根據(jù)效果動態(tài)自適應(yīng)優(yōu)化。[6]在電影創(chuàng)作中，AIGC技術(shù)能夠根據(jù)預(yù)設(shè)的目標和輸入，自動生成高度符合需求的內(nèi)容，如場景和鏡頭的自適應(yīng)調(diào)整、虛擬演員的動作和表情自適應(yīng)、劇本內(nèi)容與劇情推進的自適應(yīng)創(chuàng)作、視覺效果和風(fēng)格的自適應(yīng)調(diào)整等。工具的自適應(yīng)性轉(zhuǎn)化使得影視創(chuàng)作過程更加高效、靈活，并且能夠快速響應(yīng)創(chuàng)作者的需求變動，能夠在創(chuàng)作過程中大幅度減少反復(fù)修改的時間和人力成本，從而實現(xiàn)更高效、更具創(chuàng)造力的電影創(chuàng)作。

（二）跨領(lǐng)域泛化的轉(zhuǎn)變

AIGC技術(shù)的泛化性是指算法在遇到未知輸入數(shù)據(jù)時，能夠有效地應(yīng)用從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到的規(guī)律，產(chǎn)生準確或合理的預(yù)測結(jié)果的能力。泛化性是衡量AIGC技術(shù)在實際應(yīng)用中對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)能力和對未知數(shù)據(jù)的處理能力，例如，一個經(jīng)過大量貓狗圖片訓(xùn)練的AI模型，在面對一張從未見過的貓或狗圖片時，仍然能夠準確地進行分類。傳統(tǒng)數(shù)字化創(chuàng)作工具通常是為特定任務(wù)而設(shè)計，提供一套固定的工具集。傳統(tǒng)工具是由使用者手動配置和操作。這使得傳統(tǒng)工具的泛化性較為有限，通常只能在用戶指定的范圍內(nèi)工作。

與傳統(tǒng)數(shù)字化創(chuàng)作工具不同，AIGC工具通過遷移能力，從一個任務(wù)或領(lǐng)域遷移到另一個任務(wù)或領(lǐng)域，利用在源任務(wù)中學(xué)到的知識去解決目標任務(wù)，在多個創(chuàng)作任務(wù)和領(lǐng)域中發(fā)揮作用。比如，一個經(jīng)過訓(xùn)練的AI模型，既可以生成文學(xué)作品的劇本，也可以為該劇本生成相應(yīng)的場景圖像，甚至基于劇本創(chuàng)作相應(yīng)的背景音樂，這種多模態(tài)能力提升了電影創(chuàng)作效率。從基礎(chǔ)的文本生成到圖像合成，再到動態(tài)的視頻制作，生成式AI的能力在多個創(chuàng)作領(lǐng)域逐步取得突破。然而，隨著技術(shù)的進一步進化，生成式AI的應(yīng)用領(lǐng)域開始逐漸延伸至更加復(fù)雜的數(shù)字生產(chǎn)流程。例如，骨骼動作的生成和面部表情的合成，使得虛擬角色更加生動和逼真，能夠更好地與人類互動。[7]與此同時，群體行為模擬和環(huán)境動態(tài)生成等高級應(yīng)用，進一步提升了AI在虛擬世界中的表現(xiàn)力，推動了虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實等技術(shù)的快速發(fā)展。這一變化背后伴隨的是一個更加顯著的趨勢：生成式AI技術(shù)開始從單一的創(chuàng)作工具，轉(zhuǎn)變?yōu)橐杂脩粜枨鬄閷?dǎo)向的跨領(lǐng)域泛化工具，并提供跨越多個領(lǐng)域的解決方案。這種跨領(lǐng)域的泛化轉(zhuǎn)變，標志著生成式AI逐步擺脫了對單一任務(wù)的依賴，轉(zhuǎn)向為能夠在多個創(chuàng)作和設(shè)計領(lǐng)域中提供支持的智能工具。

（三）平臺定制化的轉(zhuǎn)變

在當(dāng)前AIGC技術(shù)的發(fā)展浪潮中，創(chuàng)作工具逐步進化為以用戶需求為導(dǎo)向的定制化平臺，實現(xiàn)了從單一工具到綜合生態(tài)的轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)的數(shù)字化電影創(chuàng)作工具設(shè)計和使用以規(guī)則驅(qū)動為核心特點，功能強大但相對固定。它們通常依賴于預(yù)先設(shè)計的功能模塊和操作規(guī)則，創(chuàng)作者必須按照工具的既定邏輯進行操作，完成任務(wù)，功能局限在傳統(tǒng)圖形學(xué)的建模、渲染、交互等。這種模式的主要特征包括功能模塊化、固定規(guī)則體系等，這些模塊相互獨立，用戶需要根據(jù)任務(wù)手動切換模塊。例如，在編輯一張圖片時，可能需要先用“選區(qū)模塊”選中一個區(qū)域，再使用“濾鏡模塊”應(yīng)用特效，最后用“調(diào)色模塊”進行顏色調(diào)整。同時，傳統(tǒng)數(shù)字化創(chuàng)作工具學(xué)習(xí)曲線陡峭，用戶需要學(xué)習(xí)每個模塊的操作，尤其是非專業(yè)人士可能難以上手。

智能化創(chuàng)作工具從傳統(tǒng)的規(guī)則驅(qū)動逐步向自主學(xué)習(xí)模式演化，AI Agent的應(yīng)用和低代碼功能搭建的流行，使得創(chuàng)作工具逐步進化為以用戶需求為導(dǎo)向的定制化平臺，實現(xiàn)了從單一工具到綜合生態(tài)的轉(zhuǎn)變。AI Agent能夠與影視創(chuàng)作流程深度結(jié)合，高效整合資源、自動化重復(fù)性操作，并實時調(diào)整策略，提升傳統(tǒng)復(fù)雜影視創(chuàng)作流程的執(zhí)行效率和精準性。[8]此外，傳統(tǒng)的影視創(chuàng)作流程通常需要專業(yè)開發(fā)人員編寫腳本來實現(xiàn)復(fù)雜的功能模塊，這限制了非技術(shù)用戶參與創(chuàng)作。隨著低代碼開發(fā)方式的引入（如Comfyui、Dify、TouchDesign等），創(chuàng)作平臺正在變得更加開放與靈活，任何用戶都可以快速搭建定制化的工作流。AI Agent和低代碼平臺的結(jié)合，提供了智能化與可控性的平衡，有利于開放生態(tài)的發(fā)展，為人機協(xié)同創(chuàng)作提供基石，使創(chuàng)作者能夠靈活調(diào)整創(chuàng)作流程，通過智能代理實現(xiàn)高效的個性化內(nèi)容生成。這種定制化平臺的趨勢將深刻影響傳統(tǒng)的創(chuàng)作模式，推動電影生產(chǎn)的全面智能化升級。

總體來說，規(guī)則驅(qū)動到自主學(xué)習(xí)，AIGC技術(shù)推動了電影創(chuàng)作工具的全方位變革。傳統(tǒng)創(chuàng)作工具的規(guī)則驅(qū)動模式，以模塊化、固定規(guī)則和手動操作為核心，難以應(yīng)對復(fù)雜和動態(tài)變化的創(chuàng)作需求。而生成式AI通過自適應(yīng)優(yōu)化能力、跨領(lǐng)域泛化能力以及定制化平臺的構(gòu)建，實現(xiàn)了從單一任務(wù)工具到綜合智能創(chuàng)作生態(tài)的躍升。AI Agent和低代碼平臺的引入，使創(chuàng)作工具更加開放、靈活、高效，賦能創(chuàng)作者在復(fù)雜流程中進行高效協(xié)作和個性化創(chuàng)作。這種轉(zhuǎn)變不僅提升了電影創(chuàng)作的效率與創(chuàng)造力，也為改變未來電影生產(chǎn)的創(chuàng)作模式奠定了堅實的技術(shù)基礎(chǔ)。

二、從線性協(xié)作到智能協(xié)同：創(chuàng)作流程的轉(zhuǎn)變

傳統(tǒng)的線性電影創(chuàng)作流程是基于嚴密的時間表和階段性分工組織的，通常由一系列相互獨立且順序進行的步驟構(gòu)成，常見階段包括前期制作（Pre-production）、拍攝階段（Production），以及后期制作（Post-production）階段。[9]這種創(chuàng)作模式通常依賴專業(yè)化的工具和團隊，每個創(chuàng)作環(huán)節(jié)完成后，創(chuàng)作者需要等待下一階段的輸入，無法實時互動或修改，整體流程相對較為固定和保守。此外，傳統(tǒng)電影創(chuàng)作流程中的每個環(huán)節(jié)都有不同的專業(yè)團隊和創(chuàng)作者參與（如編劇、導(dǎo)演、攝影師、剪輯師、音效師等），每個創(chuàng)作者都專注于自己擅長的領(lǐng)域。這種明確分工讓每個環(huán)節(jié)的創(chuàng)作都能專注于自己專業(yè)的領(lǐng)域，但也導(dǎo)致創(chuàng)作者之間的協(xié)作多是間接的，不同環(huán)節(jié)間的互動和反饋通常需要較長的時間和溝通。因此，傳統(tǒng)的創(chuàng)作流程由于是線性且獨立的，存在制作周期長、創(chuàng)作靈活性低、反饋延遲，以及創(chuàng)作內(nèi)容的固定性與模板化等問題。隨著創(chuàng)作工具的轉(zhuǎn)變，電影創(chuàng)作流程也必然會發(fā)生深刻變化。生成式AI的引入不僅推進了創(chuàng)作工具本身的效率，也改變了電影創(chuàng)作中數(shù)字資產(chǎn)的生產(chǎn)和管理，改變了創(chuàng)作者身份、數(shù)字勞工的參與方式等，使AIGC技術(shù)背景下的創(chuàng)作流程向智能化、協(xié)同化和個性化方向發(fā)展。

（一）作者身份的多樣性轉(zhuǎn)變

AIGC技術(shù)背景下創(chuàng)作者的身份正由執(zhí)行者到?jīng)Q策者轉(zhuǎn)變，在傳統(tǒng)的線性創(chuàng)作流程中，創(chuàng)作者的角色較為固定，通常是某一環(huán)節(jié)的執(zhí)行者，負責(zé)按照預(yù)定的計劃或標準完成任務(wù)。例如，編劇負責(zé)劇本創(chuàng)作，導(dǎo)演負責(zé)拍攝和導(dǎo)演意圖的實現(xiàn)，剪輯師則專注于素材的整理和影片節(jié)奏的把控。在這種模式下，創(chuàng)作者的任務(wù)大多是根據(jù)已有的框架和流程執(zhí)行，而對創(chuàng)作方向和內(nèi)容的調(diào)整則更多依賴于較高層的決策。在AIGC背景下，創(chuàng)作者不僅僅是使用工具的操作員，還開始主動設(shè)計和調(diào)整創(chuàng)作流程，指導(dǎo)AI生成內(nèi)容，并在創(chuàng)作的各個環(huán)節(jié)進行決策和優(yōu)化。例如，導(dǎo)演可以借助AI實時生成不同的場景設(shè)計和拍攝效果，編劇可以通過AI自動生成劇本草案，并根據(jù)個人創(chuàng)意進行編輯和定制。這一轉(zhuǎn)變使得創(chuàng)作者能夠有更多的自由度和靈活性，在創(chuàng)作過程中發(fā)揮更大的主動性。

此外，創(chuàng)作者身份由單一身份到多重角色轉(zhuǎn)變。創(chuàng)作者的身份逐漸變得多元化，尤其是在AIGC技術(shù)的支持下，創(chuàng)作門檻降低，創(chuàng)作者可以在多個創(chuàng)作環(huán)節(jié)中進行參與，甚至承擔(dān)多個角色。這一變化源于此前提到的AIGC創(chuàng)作工具的適應(yīng)性和泛化性應(yīng)用能力。例如，編劇不僅可以通過AI生成劇本，還可以利用AI輔助的視覺效果工具直接設(shè)計鏡頭腳本和預(yù)演，甚至通過AI語音合成工具修改臺詞，最終形成完整的創(chuàng)作作品。而導(dǎo)演則不僅需要進行拍攝，還要負責(zé)指導(dǎo)AI如何優(yōu)化演員的表現(xiàn)、如何調(diào)整剪輯的節(jié)奏，使得整個影片呈現(xiàn)出他所構(gòu)思的藝術(shù)效果。創(chuàng)作者的跨領(lǐng)域協(xié)作變得更加頻繁，技術(shù)工具成為創(chuàng)作者身份轉(zhuǎn)變的重要載體[10]，使得創(chuàng)作者不再局限于傳統(tǒng)的角色分工，而是能夠在創(chuàng)作流程的多個模塊中發(fā)揮更全面的作用。

通俗地說，創(chuàng)作者更像是引導(dǎo)者、篩選者和監(jiān)督者，通過個人經(jīng)驗與AI互動來精細調(diào)整生成內(nèi)容的方向。這種引導(dǎo)不僅體現(xiàn)在具體創(chuàng)作環(huán)節(jié)的調(diào)優(yōu)，還涉及創(chuàng)作思維的引領(lǐng)和框架的塑造，從AI生成的海量素材中篩選、優(yōu)化并監(jiān)督內(nèi)容的發(fā)展。

（二）創(chuàng)作模塊的集成化轉(zhuǎn)變

在AIGC技術(shù)的輔助下，傳統(tǒng)電影創(chuàng)作流程中的各個數(shù)字化模塊正逐步實現(xiàn)簡化與融合。自電影制作工業(yè)化后，創(chuàng)作過程變成高度專業(yè)化、標準化。類似于流水線的線性創(chuàng)作模式恰好適應(yīng)工業(yè)化生產(chǎn)的需求。每個環(huán)節(jié)都有專門的團隊和技術(shù)人員負責(zé)，確保每個部分都能夠?qū)Ｗ⒂谧约旱膶I(yè)領(lǐng)域，根據(jù)嚴格的時間和步驟安排，便于規(guī)模化生產(chǎn)。然而線性創(chuàng)作流程的局限性在于煩瑣的溝通和協(xié)作流程。[11][12]隨著AIGC輔助技術(shù)的泛化性增加，電影創(chuàng)作的多個環(huán)節(jié)開始朝著融合和智能協(xié)同的方向發(fā)展，尤其是大語言模型和Diffusion Transformers（DiT）框架的出現(xiàn)，使得創(chuàng)作內(nèi)容的生成過程更加一體化。例如，AI生成的劇本不僅可以在創(chuàng)作時自動生成分鏡，還能提供即時的場景、道具、角色設(shè)計等支持。更重要的是，AI可以根據(jù)實時反饋進行自我調(diào)整，無論是對劇本內(nèi)容的修改[13]，還是對視覺效果、音樂等的創(chuàng)意輔助[14]，都能在同一個工作平臺上完成，減少傳統(tǒng)流程中模塊之間的溝通與協(xié)作成本。

這種創(chuàng)作模塊集成化的轉(zhuǎn)變，也為電影創(chuàng)作者提供了更多的創(chuàng)作自由度和靈活性。創(chuàng)作者不再局限于傳統(tǒng)的分工協(xié)作，而是可以在一個集成化的創(chuàng)作環(huán)境中，通過AI技術(shù)的輔助，實現(xiàn)主創(chuàng)人員對多個創(chuàng)作環(huán)節(jié)的深度參與和調(diào)整，突破了傳統(tǒng)創(chuàng)作流程中各環(huán)節(jié)之間的壁壘，降低溝通成本，實現(xiàn)更加精簡與高效的團隊合作。

（三）創(chuàng)作過程的實時反饋轉(zhuǎn)變

在AIGC技術(shù)的輔助下，電影創(chuàng)作流程的反饋速度得到了顯著提升，正逐步實現(xiàn)創(chuàng)作過程中的實時性反饋。在傳統(tǒng)電影創(chuàng)作過程中，各個環(huán)節(jié)的創(chuàng)作任務(wù)相對獨立，每一階段的創(chuàng)作成果完成后，創(chuàng)作者需要等待下一階段的任務(wù)完成，才能對整個創(chuàng)作過程進行調(diào)整或優(yōu)化。這種基于階段性反饋的創(chuàng)作模式，往往導(dǎo)致創(chuàng)作周期的延長，影響創(chuàng)作效率和靈活性。例如，在視覺效果（VFX）制作階段，特效團隊通常會根據(jù)導(dǎo)演的要求進行特效設(shè)計并交付。然而，導(dǎo)演在觀看特效后的反饋可能會要求大幅度修改特效內(nèi)容，這種修改往往需要重新進行大量的計算和設(shè)計，并且可能會影響其他創(chuàng)作環(huán)節(jié)的進度，從而延長整個創(chuàng)作周期。

基于AIGC技術(shù)的輔助創(chuàng)作工具的核心優(yōu)勢之一在于高效的即時反饋和交互能力。借助該能力，創(chuàng)作者能夠?qū)?nèi)容進行有效引導(dǎo)的快速迭代和優(yōu)化。[15]例如編劇可以在AI生成的初稿基礎(chǔ)上快速調(diào)整情節(jié)或人物設(shè)定，AI則會根據(jù)修改的方向即時生成劇本優(yōu)化后的版本。同時，創(chuàng)作者可以實時對創(chuàng)作過程中內(nèi)容的局部細節(jié)進行重置和優(yōu)化，無論是在劇本創(chuàng)作、視覺效果制作還是后期編輯階段，創(chuàng)作者都可以在AI生成的內(nèi)容基礎(chǔ)上進行即時修正。此外，AIGC技術(shù)能夠提供更加直觀和交互式的創(chuàng)作體驗，如虛擬制片，創(chuàng)作者可以在創(chuàng)作過程中與AI進行實時互動[16]，動態(tài)調(diào)整創(chuàng)作內(nèi)容[17]，例如動態(tài)調(diào)整場景光照、顏色調(diào)節(jié)、物體排列等。[18]

總的來說，AIGC輔助創(chuàng)作技術(shù)的推動將會優(yōu)化創(chuàng)作流程，從而進化出更適用于生成式AI最優(yōu)的工作流程。創(chuàng)作人員、創(chuàng)作模塊與創(chuàng)作過程都將朝著智能化、協(xié)同化和個性化方向發(fā)展。創(chuàng)作流程將更加關(guān)注創(chuàng)作者的創(chuàng)意思想，團隊協(xié)作也將會發(fā)生變革，從而影響電影產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

三、從低維影像到高維交互：創(chuàng)作維度的轉(zhuǎn)變

電影創(chuàng)作的內(nèi)容正經(jīng)歷從傳統(tǒng)的低維影像到更加復(fù)雜的高維虛擬現(xiàn)實影像、交互敘事影像等內(nèi)容轉(zhuǎn)變。隨著AIGC輔助技術(shù)帶來的生產(chǎn)效率提升，其生產(chǎn)能力將逐步滿足沉浸式體驗、虛擬現(xiàn)實（VR）、增強現(xiàn)實（AR）以及交互式敘事方式的工業(yè)化生產(chǎn)能力，這使得創(chuàng)作內(nèi)容不僅僅局限于視覺層面的單一呈現(xiàn)，更擴展到多維度的交互和沉浸體驗，從而賦予觀眾全新的感官與情感互動方式。AIGC技術(shù)推動了影像創(chuàng)作的跨越式發(fā)展，使得創(chuàng)作者能夠在更高維度的空間里進行自由的創(chuàng)作與探索。

（一）創(chuàng)作空間維度的轉(zhuǎn)變

隨著三維圖形技術(shù)的進步，電影創(chuàng)作逐漸從二維空間擴展到三維虛擬世界。三維空間的引入為創(chuàng)作提供了更大的自由度[19]，電影不再是單純的鏡頭敘事，而是開始加入更多的虛擬場景、復(fù)雜的動作捕捉和計算機生成影像（CGI）。在這一階段，虛擬現(xiàn)實技術(shù)也開始進入電影制作的領(lǐng)域，創(chuàng)作者能夠在三維虛擬環(huán)境中自由創(chuàng)作，重新構(gòu)建電影世界中的每一個細節(jié)。但即便如此，三維電影創(chuàng)作依舊存在一些技術(shù)瓶頸。例如，三維建模和渲染的高昂成本，復(fù)雜的后期制作流程等，這些原因限制了這類創(chuàng)作方式的普及。直到AI技術(shù)的快速發(fā)展，尤其是如三維高斯噴濺技術(shù)（3D Gaussian Splatting）以及基于三維卷積核的生成式AI技術(shù)的發(fā)展，將會使得三維空間中的數(shù)字資產(chǎn)創(chuàng)作和編輯變得更加平易近人。例如虛擬現(xiàn)實影像制作通常需要大量的數(shù)字資產(chǎn)（如三維模型、虛擬角色、紋理、光影效果、場景布局等）。傳統(tǒng)的制作方法要求手工創(chuàng)建或修改這些資產(chǎn)，耗時且勞動強度大。基于AIGC的智能化創(chuàng)作工具通過自動生成三維模型、材質(zhì)、動畫，甚至群體模擬，降低了制作門檻。通過這種方式，創(chuàng)作空間的擴展不再受限于傳統(tǒng)的二維影像技術(shù)，三維虛擬創(chuàng)作空間逐漸向更加多元化和可交互的方向發(fā)展，創(chuàng)作者可以在這一空間中自由探索和表現(xiàn)。

（二）觀影體驗維度的轉(zhuǎn)變

AIGC技術(shù)的影視創(chuàng)作工具能夠?qū)⒔换ピO(shè)計納入創(chuàng)作輔助的范疇當(dāng)中，基于AIGC技術(shù)的工具憑借自適應(yīng)性和實時生成與反饋的高效性，理論上能夠通過分析觀眾的觀看習(xí)慣、行為特征和情感反應(yīng)，為每位觀眾提供個性化的觀影體驗。例如，電影中的情節(jié)、角色甚至結(jié)局可以根據(jù)觀眾的選擇進行動態(tài)調(diào)整，滿足不同觀眾的偏好和需求。觀眾可以在不同情節(jié)節(jié)點做出選擇，決定角色的命運、故事的走向，甚至影響最終結(jié)局。這也加速了電影從線性敘事到非線性敘事的過渡。[20]

AIGC技術(shù)的實時交互內(nèi)容呈現(xiàn)能力不僅在創(chuàng)作過程中帶來深刻變化，還大幅度提升了觀眾的參與度，進一步推動了觀影空間和觀影體驗的轉(zhuǎn)型。這促使觀眾逐漸從單一的“大銀幕”觀影模式轉(zhuǎn)向“小屏幕”上的互動體驗，具體表現(xiàn)為移動設(shè)備（如智能手機、平板電腦等）和VR頭顯的廣泛應(yīng)用。基于AI驅(qū)動的虛擬角色允許觀眾不僅能根據(jù)自己的需求選擇和角色互動，還能參與到創(chuàng)作過程中，通過智能工具輔助生成定制化故事情節(jié)內(nèi)容，從而改變觀眾身份，為觀影者提供維度更高的觀影體驗。

總體來說，AIGC技術(shù)的應(yīng)用推動了電影創(chuàng)作空間維度與觀影體驗維度的雙重革新。三維圖形技術(shù)和AIGC工具的結(jié)合使得電影創(chuàng)作不再受限于傳統(tǒng)的二維呈現(xiàn)，創(chuàng)作者能夠在更自由、更復(fù)雜的三維環(huán)境中進行創(chuàng)作，探索多維度的虛擬場景、角色與互動元素、非線性敘事等，為電影創(chuàng)作開辟了全新的創(chuàng)作和表現(xiàn)可能性。

結(jié)語

AIGC技術(shù)的引入將為電影創(chuàng)作帶來變革，從創(chuàng)作工具、創(chuàng)作流程，以及創(chuàng)作維度的分析可以看出，未來的電影創(chuàng)作模式將會向智能化輔助創(chuàng)作、智能化個性定制以及智能化媒介融合方向發(fā)展。AI技術(shù)的普及為創(chuàng)作提供了更大的自由度和可能性，二維影像的創(chuàng)作群體將從傳統(tǒng)的大規(guī)模集體協(xié)作轉(zhuǎn)向個人創(chuàng)作，而團隊協(xié)作的模式將會轉(zhuǎn)移至更高維度的虛擬影像創(chuàng)作和交互影像創(chuàng)作的復(fù)雜協(xié)作的大型項目中，這種合作更強調(diào)跨學(xué)科協(xié)作，創(chuàng)作群體未來的電影創(chuàng)作將不再僅僅是技術(shù)與藝術(shù)的結(jié)合，而是一個全面融合數(shù)據(jù)分析、創(chuàng)意引導(dǎo)、內(nèi)容生成、智能決策的創(chuàng)作過程，真正實現(xiàn)電影創(chuàng)作的人機共創(chuàng)模式。

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【作者簡介】" "劉紹龍，男，山東濟南人，北京師范大學(xué)藝術(shù)與傳媒學(xué)院博士后（在站），博士，主要從事人工智能內(nèi)容生成、計算機動畫、數(shù)字藝術(shù)、圖形學(xué)、虛擬現(xiàn)實等研究；段佳鑫，男，山西晉中人，北京師范大學(xué)藝術(shù)與傳媒學(xué)院碩士生。

【基金項目】" "本文系中國博士后科學(xué)基金第75批面上資助（編號：2024M750215）、中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金“智能媒體時代中國文化對外傳播敘事策略與效果研究”（批準號：1233300009）階段性成果。