
在 1024 模力工场 · AI社区日"主论坛上,复旦大学中文系硕士、奇点川越创始人程佳伟以《影视制作工具发展史:从胶片机械到生成式AI,生成方式如何影响审美》为题作主题分享。

程佳伟指出,想让 AI 演出细腻的情绪,与其反复修改提示词,不如自己先演一遍。他分享了团队的一个实用方法:录下真人表演作为参考,让 AI 跟着处理微表情和动作,比单靠文字描述更稳定、更可控。
在他看来,如果只把 AI 当作省钱、省时间的工具,就低估了它对影视创作的影响:非科班创作者也有机会把脑中的镜头做出来,小团队能够承担更多制作任务,创意从构想到验证的距离正在缩短。
但生成变容易了,故事并不会自动变好,人物设定、角色成长和分镜脚本仍要提前想清楚,否则后面就容易跑偏、反复返工。
他介绍道,团队会先确定脚本、测试并固定提示词模板,再交给 Agent 批量生成素材,让人不必始终守着每一次生成。AI 的帮助也不止于“出画面”:音画同步生成可以减轻后期匹配音乐、音效的负担,剪辑软件中的 AI 功能也能处理部分细节工作,但专业影视剪辑目前仍不能完全交给 AI。
与此同时,人物长相保持一致,只解决了部分问题,不同镜头里的场景和空间关系能否接得上,仍是生成影像的一道难关。他还提醒,追求高质量内容不能只看画面效果,也要重视素材授权,审慎对待对他人画风、形象和声音的直接模仿,并保留创作与处理过程的记录。
程佳伟认为,工具技术改变的不只是制作速度,也会改变作品的表达方式,正如手持摄影让镜头走向街头、计算机让影像不再完全依赖实拍,AI 也在打开新的创作空间。但新方式出现,不代表旧方式必须退场:今天仍有人用胶片拍电影,AI 也不会让此前所有创作方式失去价值。
总而言之,工具决定了哪些画面容易拍、哪些效果做得到,也会影响创作者怎么讲故事,最终改变观众看到的影像风格。
胶片机械时代:机器笨重,画面相对固定。 摄影机不方便移动,创作者更多在固定场景里,通过演员的表演和场面调度展开故事。设备轻量化之后:镜头走上街头,影像更自由。 手持拍摄带来了移动、抖动和贴近生活的视角。这些原本与设备有关的特点,也逐渐成为表达真实感、现场感的方式。计算机与三维技术普及后:画面不再受实拍条件限制。 创作者可以通过建模、动画和渲染构造场景,让现实中难以拍到的世界出现在银幕上,拓展视觉想象。生成式 AI 阶段:想法更容易变成画面,但细腻表达仍需控制。 非科班创作者也能尝试实现自己的审美,快速比较不同效果;但人物微表情、空间连续性仍难稳定控制。因此,他会用实拍表演作为参考,让 AI 生成更细腻、可信的影像。
想让AI演得像“老戏骨”,多写提示词不如先演一遍
非常感谢主办方的邀请,也谢谢大家。
毫无疑问,我们正处在一个生产极大丰富的时代。这种丰富不仅体现在物质层面,也体现在精神内容层面。每个人每天能够获取的内容实在太多了。
单说影视内容,我们可以看电影,也可以看剧;剧又有长剧、中剧、短剧,还有动画、动漫,以及 AI 漫剧。在座应该也有不少人正在看 AI 漫剧。
先简单介绍一下我们在做什么。这就绕不开 AI 漫剧这个话题。不过,我们并不是做漫剧的,也从来没有做过漫剧。
为什么还要谈它?因为有一个现象很有意思:AI 漫剧出现不过一两年,却很快从快速增长的新兴内容形态,进入了竞争激烈的存量市场。
这让我们不禁思考:AI 漫剧真的是 AIGC 内容发展的终点吗?AI 难道只能在这样的场景里发挥作用、进行创作吗?我认为不是。
所以,我们主要做两方面的工作。
一方面,探索漫剧之外的内容表达形式,寻找更容易被观众接受、也更适合传达创作意图的方式。另一方面,探索如何组织高效、稳定的内容生产流程,保证持续、高质量的输出。
这也对应了我的两个身份:我是一名导演,同时也是 AI 时代的开发者。
在这里,我特别想感谢程序员。你们让我们这样的文科生,也有机会通过语言,在计算机世界里表达自己的想法。对我们来说,这是一个很好的时代。
现在,很多人对 AIGC 的理解存在一种偏差,而且往往是低估了它。
这种情况在具体业务场景中尤其常见。无论作为甲方还是乙方,在沟通中,我们遇到的认知大多是:AI 是一个降本增效的工具。
但 AI 对这个时代的意义,真的只停留在降本增效吗?从我作为影视科班出身的创作者的角度来看,完全不是这样。
回到今天的主题,我们能否从历史的角度,看待 AIGC 在当下及未来可能带来的变革?这些想象并非没有依据,回顾历史就能发现一些很有意思的线索。
大家应该都有自己特别喜欢的作品,无论电影还是短剧。喜欢的原因可能很具体:导演调度好,场面安排精彩,美术出色,或者编剧写了一个深入人心、让人共情的故事。
但影视作品最终呈现出来的形态,真的只是由导演、编剧、摄影师决定的吗?
从更宏观的角度看,背后还有一个“幕后推手”,我把它叫作工具与技术。它们在更深的层面上,影响着影视作品的形态。
无论哪种影视生产,本质上都要回答三个问题:如何生产素材,如何组织素材,以及如何组织生产。也就是影像采集、影像加工,以及团队协作的问题。
