與AI技術(shù)在各行各業(yè)中深入應(yīng)用一樣，AIGC（人工智能生成內(nèi)容）技術(shù)正在深入電影創(chuàng)作的各個(gè)環(huán)節(jié)。隨著數(shù)字影像資產(chǎn)的內(nèi)存擴(kuò)容與視覺(jué)垂類大模型的日漸成熟，AIGC技術(shù)在劇本內(nèi)容構(gòu)成、數(shù)字人物設(shè)計(jì)和后期音效配置等方面展現(xiàn)出強(qiáng)大的輔助能力。更重要的是，AIGC在審美場(chǎng)景上的極速生成對(duì)電影創(chuàng)作產(chǎn)生難以預(yù)估的深遠(yuǎn)影響。通過(guò)數(shù)據(jù)調(diào)用和圖景任務(wù)銜接等技術(shù)，AIGC大幅度提高了創(chuàng)作效率，幫助電影創(chuàng)作者在視聽(tīng)效果和情感表達(dá)等多個(gè)層面實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新，極大豐富了電影藝術(shù)手法的可選項(xiàng)。

生成算法和場(chǎng)景設(shè)計(jì)工具，持續(xù)產(chǎn)出與創(chuàng)作意圖更相契合的場(chǎng)景。在當(dāng)前電影創(chuàng)作實(shí)踐中，AIGC應(yīng)用已逐漸被部分創(chuàng)作者熟悉并接受，在場(chǎng)景設(shè)計(jì)、審美形式和情感融匯等多個(gè)方面進(jìn)行實(shí)際操作。創(chuàng)作者快速突破了傳統(tǒng)電影制作中的技術(shù)限制，在極速涌現(xiàn)的生成式圖景中高效實(shí)現(xiàn)了自我創(chuàng)作意圖。尤其是對(duì)于電影制作中的短片而言，相對(duì)便利的AIGC技術(shù)保障了創(chuàng)作的靈活度與自由度，時(shí)間成本與投資成本顯著低于傳統(tǒng)制片，使AIGC短片成為電影創(chuàng)作者的新理想實(shí)驗(yàn)場(chǎng)，這在場(chǎng)景設(shè)計(jì)和審美成效方面，成果尤為突出。機(jī)器學(xué)習(xí)邏輯為AIGC技術(shù)提供了幾乎沒(méi)有數(shù)量限制的數(shù)字圖像資產(chǎn)，藝術(shù)作品、電影影像和攝影手法構(gòu)成大數(shù)據(jù)集成，不同風(fēng)格特點(diǎn)、不同形式效果的視覺(jué)場(chǎng)景能夠在較短時(shí)間內(nèi)反復(fù)生成并改換。創(chuàng)作者在給出一連串指令后，就能夠迅速獲得古往今來(lái)的各種風(fēng)格類型，無(wú)論是現(xiàn)代主義、后現(xiàn)代主義、超現(xiàn)實(shí)主義，甚至是未來(lái)主義、數(shù)字故障主義等，獨(dú)特的畫面語(yǔ)言總能連續(xù)不斷地輸出在屏幕上。

2025年8月，中國(guó)首部AIGC微電影《音符中的密碼》在長(zhǎng)春電影節(jié)上發(fā)布，影片由長(zhǎng)春電影集團(tuán)領(lǐng)銜出品，長(zhǎng)12分鐘，全部由AI生成。在這部微電影中，AIGC的技術(shù)賦能使得場(chǎng)景設(shè)計(jì)的創(chuàng)作空間得到極大擴(kuò)展，也為老長(zhǎng)影人的演員形象數(shù)字化提供了夢(mèng)幻般的再造可能。李亞林、劉世龍，這兩位曾經(jīng)在中國(guó)電影歷史上塑造過(guò)眾多角色的表演藝術(shù)家，借助AI數(shù)字人技術(shù)，再次表現(xiàn)出他們藝術(shù)生命的生動(dòng)一面。另外，該片由國(guó)產(chǎn)可靈AI提供深度技術(shù)支持，以12分鐘的片長(zhǎng)濃縮了一個(gè)超長(zhǎng)歷史跨度的代際故事，歷史場(chǎng)景更是包含了多次轉(zhuǎn)場(chǎng)。1949年前的北平與改革開(kāi)放后的首都北京，城市街景在人物視野中已經(jīng)表現(xiàn)出較高的區(qū)分度與辨識(shí)度，場(chǎng)景圖式與人物的情感走向也密切呼應(yīng)。

具體來(lái)看，根據(jù)《音符中的密碼》所特有的創(chuàng)作需求，AIGC技術(shù)構(gòu)建了多個(gè)既富有歷史現(xiàn)實(shí)感，又部分帶有情感表現(xiàn)色彩的故事場(chǎng)景，以視覺(jué)效果的多樣性有效烘托了人物的內(nèi)心刻畫，增強(qiáng)了短片的情緒感染力與藝術(shù)感染力。要知道，傳統(tǒng)電影創(chuàng)作中的勘景、取景與選景往往需要花費(fèi)大量前期準(zhǔn)備時(shí)間和制片成本，而在進(jìn)入實(shí)際創(chuàng)作階段后，又可能受限于實(shí)際的空間條件，現(xiàn)實(shí)環(huán)境變化和不可預(yù)知的物理因素共同構(gòu)成阻礙拍攝的不可抗力。AIGC通過(guò)有針對(duì)性的生成算法和場(chǎng)景設(shè)計(jì)工具，有助于快速實(shí)現(xiàn)創(chuàng)作者的預(yù)期，完成個(gè)性化的場(chǎng)景構(gòu)建，并根據(jù)劇本內(nèi)容發(fā)展、情節(jié)變化以及人物情感的走向，在自動(dòng)化生成的過(guò)程中，持續(xù)產(chǎn)出與創(chuàng)作意圖更相契合的場(chǎng)景。

結(jié)合個(gè)性化指令，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定而連貫的一致性影像生成。根據(jù)《音符中的密碼》場(chǎng)景構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，AIGC在涉及連續(xù)影像的生成時(shí)依然面臨一系列新技術(shù)難題，重點(diǎn)在于如何確保影像在大致細(xì)節(jié)和主線情感上的一致，做到主題連貫且風(fēng)格穩(wěn)定的持續(xù)輸出。

目前，AIGC短片中的連續(xù)場(chǎng)景難以保持前后一致。由于生成時(shí)長(zhǎng)的差異，或者個(gè)性化指令間的細(xì)微差別，畫面間存在色調(diào)不銜接、光影不統(tǒng)一、視覺(jué)效果不連貫等問(wèn)題。另外，由視覺(jué)算法生成的物體形象或角色形象在不同的鏡頭關(guān)系之間還可能出現(xiàn)波動(dòng)，甚至因?yàn)锳IGC在空間智能方面的缺失而出現(xiàn)明顯不符合物理規(guī)律的變形或動(dòng)作不協(xié)調(diào)的運(yùn)動(dòng)。繼而，隨著情節(jié)推進(jìn)，AI生成的數(shù)字人影像也因?yàn)椴痪哂凶陨磉\(yùn)行的情感邏輯脈絡(luò)，而難以有效地步步增加角色情感變化，阻礙了觀眾對(duì)電影敘事的共情與投入。

針對(duì)上述新技術(shù)影像難題，AIGC技術(shù)的研究者和開(kāi)發(fā)方做了大量行之有效的新實(shí)驗(yàn)，攻克重點(diǎn)主要包括：以時(shí)間序列和機(jī)器記憶來(lái)提高鏡頭間的連貫性，以物體追蹤和情感驅(qū)動(dòng)來(lái)保持場(chǎng)景與角色的穩(wěn)定性。

通過(guò)構(gòu)建時(shí)間序列的學(xué)習(xí)模式，AIGC能夠捕捉到一幀一幀影像中的變化規(guī)律，通過(guò)識(shí)別并記得上一幀的內(nèi)容，再根據(jù)其中的關(guān)鍵信息來(lái)生成下一幀，由此避免了敘事中角色和場(chǎng)景的突兀變化。同樣，通過(guò)物體追蹤技術(shù)，能夠使生成連續(xù)影像的AIGC更為精準(zhǔn)地跟蹤和定位角色和物體在空間中的位置，根據(jù)物理規(guī)律來(lái)計(jì)算并模擬角色的動(dòng)作路線，根據(jù)角色的情感變化來(lái)調(diào)整畫面的光效細(xì)節(jié)。在表現(xiàn)場(chǎng)景切換與角色移動(dòng)時(shí)，AI則根據(jù)上一幀的位置關(guān)系來(lái)推測(cè)角色在下一幀的精確位置和合理姿勢(shì)，以此實(shí)現(xiàn)動(dòng)作的自然、流暢、連貫，并保證不同鏡頭中的要素一致性。

未來(lái)，AIGC可以更加廣泛地生成高質(zhì)量影像，為創(chuàng)作者賦能，根據(jù)個(gè)性化的創(chuàng)作需求來(lái)調(diào)整視覺(jué)風(fēng)格、場(chǎng)景布局和情感表達(dá)等。尤其在克服現(xiàn)有影像連貫性與穩(wěn)定性輸出等新技術(shù)難題后，有望將更多的電影創(chuàng)作者帶入更加流暢，也更符合預(yù)期的實(shí)際創(chuàng)作中。

（作者系復(fù)旦大學(xué)影視美學(xué)教授，本文系國(guó)家社科基金藝術(shù)學(xué)項(xiàng)目“數(shù)智時(shí)代AI賦能影視藝術(shù)創(chuàng)新研究24BC066”階段成果）