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快点用AIGC(人工智能创作)来拍电影吧
发布时间：2024-01-22 09:27:37 浏览量：150次
我从2016年参加杭州动漫节，在白马湖边上第一次看到《深海》路演的样片，到去年《深海》上映，然后到这两天我从电视里看完了《深海》这部影片，不仅感叹电影这个行业制作周期之长，投入之多，以及如此多的不可控因素，于是就想着能否用AIGC来改变一下，抽空做了几天的实验，把想法和实验结果写了以下这篇文章。
随着ChatGPT以及AI绘图的火爆，人工智能已逐渐渗透到各个行业。作为一名资深的影视动画制作人，同时又是AIGC赛道的创业者，我深知影视行业作为重要的文化载体，其制作流程对于作品的质量至关重要。因此，我最近在进行关于人工智能是否能够改变影视行业制作流程的思考，以期在提升作品质量的同时，降低制作成本和时间成本。
传统影视行业的制作流程大致可以分为四个阶段：前期制作、拍摄制作、后期制作和发行。在前期制作中，创作团队需完成剧本创作、选角、场景设计等工作；拍摄制作阶段则主要涉及摄影、导演、演员等人员的协同合作；后期制作阶段主要包括剪辑、特效制作、音效处理等工作；最后是发行阶段，涉及影片的宣传和发行工作。
传统影视制作流程的一个主要问题在于，团队在制作过程中很难快速看到成品效果。在很多情况下，创作团队需要在没有明确指导依据的情况下进行尝试。这导致制作过程中容易出现资源浪费，例如重拍、修改剧本，推翻策划案等等。而且，传统制作流程中的各个环节都需要大量人力、物力和财力投入，这使得不停反复修改的过程占据了大量的制作成本。
人工智能技术的优越性在于其可以实现快速预览成品效果。通过运用人工智能技术，创作团队可以在制作过程中直接看到最终效果，从而更精确地调整和优化制作过程。此外，人工智能还可以在选角、剧本创作、特效制作等方面发挥作用，提高效率并降低成本。
以现有的人工智能技术为例，我可以跳过前面的所有步骤，直接在Midjourney里画出我心目中的电影画面，并且用Stable Diffusion 中的loRA模型训练电影角色，将其脸部特征换到Midjourney生成的电影画面中去，然后通过类似Mocking Bird的语音模仿技术来生成角色念对白的效果。
通过这样的技术整合，我初略估算了一下，大概可以用一个10人以内的AIGC团队，在一个月内就能完成一部90分钟电影的大纲式预览，并且成片画面质量可以达到佳作水平。
那么，是否可以这样倒推，从故事直接到电影成片大纲，然后反复修改成片大纲到达一个满意的阶段，接着再倒过来进行制作，如果这种生产流程，那么仔细地一个个推导过去，许多传统流程中的内耗，等待，浪费都可以避免，或者减少一些。
影片如果需要加上实验镜头就更好了，比如RunwayML Gen1已经开放使用，里面的做普通效果其实也就那样，但实验性的视觉效果确实很强，并且效率非常高。 再加上其他基于深度学习的视频剪辑、计算机视觉技术的特效制作等，一层层在新的流程中加码，精简掉原来影视制作中众多的冗余部分，得到更多的时间可以真正去探讨和修改内容。
总结来说，人工智能技术有潜力改变影视行业的制作流程，提高作品质量，并降低制作成本。通过应用人工智能技术，创作团队可以更有效地预览成品效果，避免资源浪费，从而实现更高效的制作流程。不过，值得注意的是，人工智能只是我们的工具，影视行业能否打动人的根本还是创造力和直觉。在影视制作过程中，人类对故事情感、表演以及审美的把握仍然是至关重要的。
一个电影筹划两年，制作两年，宣发一年，投资几个亿，然后进入院线，接着因为内容不优秀而未能取得成功的案例实在太多了。我们到底能不能用AIGC缩短这个进程，让更多的好内容可以通过较少的资源进入到大众视野，让整个行业真正的是为内容服务，而不是为资源服务。
我觉得是有可能的，而且现在就有可能。
（本文中的配图绝大部分都是由我使用Midjourney和Stable Diffusion 配合制作而成。）
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