AIGC賦能“虛擬視效”課程教學的研究

引言

以人工智能生成內(nèi)容（artificialintelligence generated content，AIGC）為代表的內(nèi)容生成模式，正逐步滲透并廣泛應(yīng)用于文化、藝術(shù)、教育等多個關(guān)鍵領(lǐng)域。尤其在“虛擬視效”課程教學這一交叉融合的學科中，AIGC展現(xiàn)出高效的數(shù)據(jù)處理與智能生成能力，成為一匹闖入教育領(lǐng)域的“黑馬”，其以強大的功能幫助教師生成教學資源、提高課堂效率1。隨著各類專業(yè)視覺生成大模型的數(shù)據(jù)庫日益豐富，AIGC生成圖像的表現(xiàn)形式愈加多元、風格愈發(fā)細膩，極大拓展了視覺創(chuàng)作的邊界與表達的自由度。

近年來依托自身在影視與視覺藝術(shù)領(lǐng)域的專業(yè)積淀，建設(shè)并不斷完善了JINXIANG.AI影視內(nèi)容智作平臺，作為融合內(nèi)容生成能力與教學場景的支持性系統(tǒng)。該平臺集成了圖像生成、虛擬場景構(gòu)建、劇本自動撰寫等多項功能，為“虛擬視效”課程從“工具導向”向“思維導向”的教學范式轉(zhuǎn)變奠定了堅實基礎(chǔ)。這一技術(shù)平臺的嵌入式使用，顯著提高了課程內(nèi)容的更新效率與教學內(nèi)容的動態(tài)適配能力，為師生提供了一個開放、智能的創(chuàng)作與教學空間[2]。

然而，虛擬視效教育的快速發(fā)展也面臨諸多現(xiàn)實問題，如教學資源供給不足、優(yōu)質(zhì)素材更新滯后、課程開發(fā)周期長、教學響應(yīng)速度低、學生興趣不足、學生之間的認知水平差異大等。這些挑戰(zhàn)長期制約著教學效率與成果質(zhì)量的提升。而AIGC技術(shù)憑借其在圖像生成、風格遷移、構(gòu)圖創(chuàng)意等方面的優(yōu)勢，使教師能夠僅通過關(guān)鍵詞輸入，便生成具有風格化特征的場景設(shè)計草圖、角色設(shè)定初稿乃至基礎(chǔ)三維模型，大幅減少了教學素材準備的時間與人力成本，從而提升課堂節(jié)奏與創(chuàng)意引導的效率。

更重要的是，AIGC還具備強大的學習行為分析與智能推送能力，能夠基于學生個體的創(chuàng)作風格與學習階段實現(xiàn)教學資源的精準匹配，能夠根據(jù)學生的學習進度、興趣和能力，定制個性化的學習內(nèi)容和學習路徑，提高學習效率和興趣[3]。以JINXIANG.AI影視內(nèi)容智作平臺為例，對于基礎(chǔ)能力相對薄弱的學生，系統(tǒng)可推薦結(jié)構(gòu)清晰、流程明確的輔助模型制作材料；而對于構(gòu)思表達能力突出的學生，則更側(cè)重給予他們充分參考，提升繪畫作品的創(chuàng)作效率和藝術(shù)水準，轉(zhuǎn)化為更優(yōu)質(zhì)的生產(chǎn)力。這種因材施教的方式，不僅提升了學生的參與感，也有效解決了以往課程中同質(zhì)化嚴重與教學照顧不均的長期難題。

1.虛擬視效教學的基礎(chǔ)邏輯與技術(shù)現(xiàn)狀

隨著數(shù)字娛樂產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展，虛擬視效技術(shù)在影視、游戲等領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，社會層面增加了對高質(zhì)量視效人才的需求。在電影和電視劇制作中，虛擬場景、角色動畫等元素的應(yīng)用已成為提升作品質(zhì)量的關(guān)鍵因素。科幻電影中大量采用虛擬視效技術(shù)來創(chuàng)造逼真的視覺體驗，游戲行業(yè)同樣依賴虛擬視效技術(shù)來增強玩家的沉浸感和互動性，這進一步加劇了對相關(guān)專業(yè)人才的需求。

為應(yīng)對產(chǎn)業(yè)對高素質(zhì)視效人才的需求，教育領(lǐng)域逐漸采用項目式教學方法，強調(diào)以學生為中心，通過實際項目驅(qū)動學習過程。在虛擬視效教學中，基于問題的學習（PBL）方法通過引導學生參與完整的項目流程，如劇本創(chuàng)作、場景設(shè)計、角色建模等，提升其實際操作能力和團隊協(xié)作意識。

傳統(tǒng)“虛擬視效”課程教學在技術(shù)支持方面主要依賴手工設(shè)計和低效的軟件流程，比如渲染，傳統(tǒng)渲染需耗時數(shù)小時至數(shù)天5]，且手工設(shè)計過程煩瑣，耗時長，難以滿足快速迭代的教學需求。同時，傳統(tǒng)軟件工具操作復雜，學習曲線陡峭，增加了學生的學習負擔，影響了教學效果。這些局限性迫切需要引人先進的AIGC提升教學效率和質(zhì)量。

2.AIGC在“虛擬視效”課程教學中的功能賦能

隨著AIGC在教育場景中的不斷滲透，“虛擬視效”課程教學體系也正在經(jīng)歷由手動設(shè)計向智能生成的重大轉(zhuǎn)型。相較于傳統(tǒng)教學流程，AIGC在構(gòu)思、生成、指導、評價等多個環(huán)節(jié)的深度嵌人，正顯著提升教學效率、優(yōu)化教學組織結(jié)構(gòu)，并為學生創(chuàng)作表達提供更加自由、精準的技術(shù)支撐。

2.1提升整體創(chuàng)作效率

在以往的“虛擬視效”課程中，教師須花費大量時間準備視覺參考、構(gòu)圖模板和風格樣圖等素材，學生在初期構(gòu)思階段常陷入沒有想法或畫不出來的困境。AIGC的引入打破了這一瓶頸。通過文本生成圖像的方式，學生只需輸入若干關(guān)鍵詞或場景描述，即可快速生成構(gòu)圖草圖、色彩基調(diào)乃至構(gòu)圖框架，極大地降低了創(chuàng)意門檻。

視覺草圖的快速生成極大節(jié)省了學生在前期方案設(shè)定與修改階段所需的時間，使其可以將更多精力投入到建模、渲染、特效合成等高階制作流程中。更重要的是，AIGC生成的圖像風格多樣、視覺刺激強烈，有助于打破學生固有的思維路徑，激發(fā)其在造型、構(gòu)圖、光影等方面的創(chuàng)新意識。例如，在課程實踐中，AIGC協(xié)助學生將飛行器穿梭夜空的文字意象轉(zhuǎn)化為具有空間縱深感的構(gòu)圖草圖，為其后續(xù)建模提供了清晰方向。整體來看，AIGC顯著縮短了創(chuàng)作周期。

據(jù)筆者前期教學實驗統(tǒng)計，使用AIGC工具后的學生作品完成時間平均縮短了約28% ，同時草圖審查階段的通過率提升超過 40% 。

2.2促進教師角色轉(zhuǎn)變

AIGC的應(yīng)用也促使教師的教學角色發(fā)生根本性變化。在傳統(tǒng)教學中，教師往往承擔著流程演示者和操作引導者的職責，需要從零演示工具操作和樣例制作。而在AIGC輔助下，教師不再需要重復進行低層級內(nèi)容的演示，而是將工作重心轉(zhuǎn)向創(chuàng)意把關(guān)、審美判斷、個性指導等更具教育價值的層面。在概念設(shè)計階段，教師可以聚焦于指導學生如何優(yōu)化場景構(gòu)圖、整合風格元素或增強視覺敘事，而不必干預每一步圖像生成的細節(jié)。與此同時，教師需提升自身的視覺篩選力，以甄別AIGC生成內(nèi)容的可用性與合理性，并針對學生提交的內(nèi)容進行差異化審美指導，強化其批判性設(shè)計能力。

2.3推動教學評價機制改革

傳統(tǒng)教學評估以課后作品評分為主，缺乏對學生學習過程、創(chuàng)意變化及技術(shù)成長的有效記錄。而AIGC的使用推動了教學評價機制的革新。AIGC能夠自動化地跟蹤項目進度，實時收集和分析項目數(shù)據(jù)，從而幫助教師和學生更好地了解項目的進展和存在的問題。由于學生在整個過程中的生成內(nèi)容均可記錄、追蹤與對比，通過借助平臺內(nèi)置數(shù)據(jù)，如生成版本次數(shù)、圖像修改記錄等，教師不僅可以量化學生的創(chuàng)作深度，還可在課堂中實現(xiàn)邊創(chuàng)作、邊反饋、邊調(diào)整的教學閉環(huán)，優(yōu)化教學策略和方法，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策來提高教育質(zhì)量和效果。例如，在學生提交最終建模作品的同時，系統(tǒng)自動生成其創(chuàng)作路徑分析報告，幫助教師更全面地理解學生的思維演進過程，也使學生在復盤中獲得更深層次的成長體驗。

3.基于AIGC的虛擬視效教學實踐研究

3.1基于AIGC的“虛擬視效”課程教學實踐—“未來都市”項目

從“虛擬視效”課程中選取“未來都市”作為項目試點，項目目標為完成一組科幻風格的城市概念設(shè)定，主要包括場景草圖、初步建模、簡易特效三個環(huán)節(jié)。項目分為四個階段，包括文本描述構(gòu)思、圖像草圖生成、三維造型、視覺合成展示。為測試AIGC的輔助效果，選取大三年級虛擬視效專業(yè)43名學生進行周期為6周的對比實驗，按照班級編號與個人編號采取等距抽樣法，隨機劃分為實驗組（20人）與對照組（23人）。前者使用JINXIANG.AI影視內(nèi)容智作平臺進行圖像生成與參考草圖生成，后者則完全采用傳統(tǒng)方法如手繪、參考圖搜集等。

3.2教學任務(wù)結(jié)構(gòu)及實驗過程

實驗組在課程初期，在JINXIANG.AI影視內(nèi)容智作平臺輸入如“科技感”“未來城市”“機器人”等關(guān)鍵信息，JINXIANG.AI影視內(nèi)容智作平臺對輸入內(nèi)容進行風格化解析，生成10張具有藝術(shù)風格和構(gòu)圖邏輯的圖像[8。這些草圖既作為創(chuàng)作起點，也提供了燈光氛圍、結(jié)構(gòu)布局與色彩參考。

隨后，學生選取最符合個人創(chuàng)意傾向的圖像進行深化，包括建模草圖繪制、透視調(diào)整與層級細化。平臺還根據(jù)圖像風格自動推薦相關(guān)的建筑風格素材與建筑體積預設(shè)，協(xié)助學生快速搭建建模框架。這一過程大幅降低了對復雜起始設(shè)定的依賴，使學生將更多注意力集中于空間敘事與風格探索。

3.3教學實驗結(jié)果對比

教學實驗結(jié)果如表1所示，從成果質(zhì)量來看，實驗組平均分為85.2，對照組為76.5，差距明顯。由此可見，在JINXIANG.AI影視內(nèi)容智作平臺的輔助下，學生作品在視覺完整性與風格統(tǒng)一性方面整體優(yōu)于對照組。

在制作效率方面，實驗組在圖像草圖階段平均耗時2.5小時，而對照組平均耗時為7.0小時。由于實驗組可通過系統(tǒng)快速嘗試多個風格版本，不僅節(jié)省了前期素材準備時間，也使修改過程更具方向性，最終建模時間也較對照組縮短約20% 。

在作品多樣性方面，實驗組的學生能夠體驗10種不同的風格或形式，但對照組的學生僅僅能體驗3種不同的風格，由此可見，JINXIANG.AI影視內(nèi)容智作平臺顯著提高了作品的多樣性，豐富學生的學習體驗。

在學生滿意度方面，在課程結(jié)束后，教學團隊組織了匿名問卷與深度訪談。問卷顯示，實驗組 92% 的學生對JINXIANG.AI影視內(nèi)容智作平臺輔助下的教學過程持滿意態(tài)度，但對照組僅有 60% 的學生對傳統(tǒng)教學方式持滿意態(tài)度。因此，JINXIANG.AI影視內(nèi)容智作平臺輔助下的教學能夠提高學生的滿意度，為提高教學質(zhì)量奠定基礎(chǔ)。

結(jié)語

AIGC的引入不僅在教學操作層面帶來了效率革命，也從更深層次推動了“虛擬視效”課程體系的結(jié)構(gòu)性調(diào)整[9。在“未來都市”“虛擬視效”課程試點的基礎(chǔ)上，可以預見AIGC將在未來成為“虛擬視效”課程教學的基礎(chǔ)設(shè)施之一，其賦能效應(yīng)將在課程設(shè)計、能力培養(yǎng)、評估方式乃至教育理念上持續(xù)深化。這種轉(zhuǎn)變有助于培養(yǎng)具有獨立審美意識與綜合創(chuàng)作能力的視效人才，契合影視工業(yè)與游戲產(chǎn)業(yè)日益增長的個性化表達需求[0]。

當下，AIGC雖然處于快速發(fā)展階段，但其內(nèi)容生成的精準度、穩(wěn)定性以及與專業(yè)軟件的適配性還有待提升，尤其是在三維資產(chǎn)生成、多源數(shù)據(jù)融合、語義一致性控制等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，仍然存在問題。部分學生采用AIGC建模插件進行場景重建時，因為缺少對參數(shù)機制的控制，生成結(jié)果與預期出現(xiàn)較大差異，甚至出現(xiàn)渲染異常。隨著AIGC對課堂生態(tài)的深度融合，教師的知識架構(gòu)與教學策略同樣需要重新搭建，以契合技術(shù)賦能下一體化的新方式。

未來，隨著AIGC的不斷完善和發(fā)展，其在“虛擬視效”課程教學中的應(yīng)用將更加深入和廣泛。教育者應(yīng)積極擁抱這一變革，探索更為高效、靈活的教學方式，推動課程內(nèi)容和教學模式的創(chuàng)新，為培養(yǎng)具有創(chuàng)新思維和高水平創(chuàng)作能力的影視與游戲人才奠定堅實基礎(chǔ)。 H

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作者簡介：王延琨，碩士研究生，講師，617491451@qq.com，研究方向：虛擬影像。

基金項目：2024年校級科研項目——AIGC賦能虛擬視效教學模式的融合應(yīng)用研究（編號：XJ2024003201）。