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快點用AIGC(人工智能創(chuàng)作)來拍電影吧

發(fā)布時間：2024-01-22 09:27:37 瀏覽量：151次




我從2016年參加杭州動漫節(jié)，在白馬湖邊上第一次看到《深?！仿费莸臉悠?，到去年《深?！飞嫌?，然后到這兩天我從電視里看完了《深?！愤@部影片，不僅感嘆電影這個行業(yè)制作周期之長，投入之多，以及如此多的不可控因素，于是就想著能否用AIGC來改變一下，抽空做了幾天的實驗，把想法和實驗結(jié)果寫了以下這篇文章。






隨著ChatGPT以及AI繪圖的火爆，人工智能已逐漸滲透到各個行業(yè)。作為一名資深的影視動畫制作人，同時又是AIGC賽道的創(chuàng)業(yè)者，我深知影視行業(yè)作為重要的文化載體，其制作流程對于作品的質(zhì)量至關(guān)重要。因此，我最近在進行關(guān)于人工智能是否能夠改變影視行業(yè)制作流程的思考，以期在提升作品質(zhì)量的同時，降低制作成本和時間成本。




傳統(tǒng)影視行業(yè)的制作流程大致可以分為四個階段：前期制作、拍攝制作、后期制作和發(fā)行。在前期制作中，創(chuàng)作團隊需完成劇本創(chuàng)作、選角、場景設(shè)計等工作；拍攝制作階段則主要涉及攝影、導(dǎo)演、演員等人員的協(xié)同合作；后期制作階段主要包括剪輯、特效制作、音效處理等工作；最后是發(fā)行階段，涉及影片的宣傳和發(fā)行工作。





傳統(tǒng)影視制作流程的一個主要問題在于，團隊在制作過程中很難快速看到成品效果。在很多情況下，創(chuàng)作團隊需要在沒有明確指導(dǎo)依據(jù)的情況下進行嘗試。這導(dǎo)致制作過程中容易出現(xiàn)資源浪費，例如重拍、修改劇本，推翻策劃案等等。而且，傳統(tǒng)制作流程中的各個環(huán)節(jié)都需要大量人力、物力和財力投入，這使得不停反復(fù)修改的過程占據(jù)了大量的制作成本。

人工智能技術(shù)的優(yōu)越性在于其可以實現(xiàn)快速預(yù)覽成品效果。通過運用人工智能技術(shù)，創(chuàng)作團隊可以在制作過程中直接看到最終效果，從而更精確地調(diào)整和優(yōu)化制作過程。此外，人工智能還可以在選角、劇本創(chuàng)作、特效制作等方面發(fā)揮作用，提高效率并降低成本。


以現(xiàn)有的人工智能技術(shù)為例，我可以跳過前面的所有步驟，直接在Midjourney里畫出我心目中的電影畫面，并且用Stable Diffusion 中的loRA模型訓(xùn)練電影角色，將其臉部特征換到Midjourney生成的電影畫面中去，然后通過類似Mocking Bird的語音模仿技術(shù)來生成角色念對白的效果。


通過這樣的技術(shù)整合，我初略估算了一下，大概可以用一個10人以內(nèi)的AIGC團隊，在一個月內(nèi)就能完成一部90分鐘電影的大綱式預(yù)覽，并且成片畫面質(zhì)量可以達到佳作水平。

那么，是否可以這樣倒推，從故事直接到電影成片大綱，然后反復(fù)修改成片大綱到達一個滿意的階段，接著再倒過來進行制作，如果這種生產(chǎn)流程，那么仔細地一個個推導(dǎo)過去，許多傳統(tǒng)流程中的內(nèi)耗，等待，浪費都可以避免，或者減少一些。



影片如果需要加上實驗鏡頭就更好了，比如RunwayML Gen1已經(jīng)開放使用，里面的做普通效果其實也就那樣，但實驗性的視覺效果確實很強，并且效率非常高。 再加上其他基于深度學(xué)習(xí)的視頻剪輯、計算機視覺技術(shù)的特效制作等，一層層在新的流程中加碼，精簡掉原來影視制作中眾多的冗余部分，得到更多的時間可以真正去探討和修改內(nèi)容。

總結(jié)來說，人工智能技術(shù)有潛力改變影視行業(yè)的制作流程，提高作品質(zhì)量，并降低制作成本。通過應(yīng)用人工智能技術(shù)，創(chuàng)作團隊可以更有效地預(yù)覽成品效果，避免資源浪費，從而實現(xiàn)更高效的制作流程。不過，值得注意的是，人工智能只是我們的工具，影視行業(yè)能否打動人的根本還是創(chuàng)造力和直覺。在影視制作過程中，人類對故事情感、表演以及審美的把握仍然是至關(guān)重要的。



一個電影籌劃兩年，制作兩年，宣發(fā)一年，投資幾個億，然后進入院線，接著因為內(nèi)容不優(yōu)秀而未能取得成功的案例實在太多了。我們到底能不能用AIGC縮短這個進程，讓更多的好內(nèi)容可以通過較少的資源進入到大眾視野，讓整個行業(yè)真正的是為內(nèi)容服務(wù)，而不是為資源服務(wù)。

我覺得是有可能的，而且現(xiàn)在就有可能。


（本文中的配圖絕大部分都是由我使用Midjourney和Stable Diffusion 配合制作而成。）

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