專訪于正：三部AI+真人制作實驗，門檻與顛覆

文｜31

近期，著名編劇、制片人于正在微博一口氣發(fā)布了三部作品的片花，分別是《美人》《顛倒夢想》《壞血》，三部作品均為真人表演+AI合成，張婉瑩、梁永棋、聶遠(yuǎn)、楊蓉、趙弈欽等歡娛旗下藝人均有出演。

于正在微博中表示，無論短劇還是AI,都是新時代必不可少的產(chǎn)物，他都想嘗試，且會交出力所能及最好的答卷。在這次的嘗試?yán)铮M(jìn)行了一次系統(tǒng)性的AI+真人制作實驗，尋找AI和影視制作融合的更多可能。

關(guān)于真人表演與AI生成如何分工協(xié)作、這種新模式對影視行業(yè)又意味著什么，帶著這些問題，骨朵與于正聊了聊，聽他分享這次探路的心得。

實驗賬本：AI影視省錢了，但效率還沒上來

外界對AI影視最普遍的想象通常是降本增效，省錢、省時、省人力。但在實際的工業(yè)實操里，于正發(fā)現(xiàn)事情并沒有那么簡單。

于正向骨朵算了一筆資金賬：目前這套一半實拍、一半AI的混合模式，能將一集的預(yù)算資金成本直降1/3。特別是一些原本耗資極大的特殊奇幻場景、歷史大場面置景等，都能被AI精準(zhǔn)平替。

“AI給我?guī)淼淖钆d奮的點，就在于畫面不再受制于費用，比如我這次發(fā)布的片花里的宏大敘事場景，還有古畫里那種奇幻空間，搭景就得花上很多時間和金錢，而現(xiàn)在只要腦子里想得到的視覺，AI就能快速實現(xiàn)。”于正認(rèn)為這不僅可以節(jié)省大量資金和人力，更是對人類想象力的極限解放。

《顛倒夢想》片花截圖

在資金成本被壓縮的硬幣反面，時間周期卻被拉長了。由于目前高昂的4K算力消耗、頻繁的后期抽卡修正、以及保持畫面場景連貫性的微調(diào)，純AI制作長劇的時間成本極高。這種效率上的滯后，很容易演變成對作品市場壽命的致命打擊。影視畢竟是一個高度依賴時效性和觀眾情緒的行業(yè)，如果因為制作周期過長而跟不上大眾審美和情緒迭代，那很容易被淘汰。

意識到純AI在長劇集領(lǐng)域的效率短板后，于正認(rèn)為目前最務(wù)實也最積極的落地思路就是真人實拍和AI相結(jié)合。在這個黃金搭配法則下，AI的扮演的不是真人影視的平替，而是實拍的最強輔助：比如將高成本的奇幻特殊鏡頭、大場面等交給AI完成。

《美人》片花截圖

而最核心的情感戲、需要爆發(fā)力的對手戲，則必須牢牢留給真人演員在實景中發(fā)力。“表演的本質(zhì)不是動作模仿，是情緒傳遞。AI的情緒素材全部取自過往影視片段，它們只能模仿和復(fù)制，但沒法原創(chuàng)細(xì)膩有層次的人物情感，重頭戲和內(nèi)心戲還是必須依靠真人。”

《顛倒夢想》片花截圖

AI沒有降低門檻，只是轉(zhuǎn)移了門檻的方向

這種將真人特質(zhì)融入數(shù)字畫面的探索，在篩選團隊時遇到了麻煩。于正前后接觸了很多AI團隊，絕大多數(shù)都與他的要求不符。“現(xiàn)在做AI影視遇到兩個非常大的難題：精通AI技術(shù)的人，不懂導(dǎo)演、不懂表演、不懂鏡頭；而大多數(shù)影視從業(yè)者又不懂AI，不知道怎么寫精準(zhǔn)提示詞。”

于正指出，技術(shù)人員和影視創(chuàng)作者的思維邏輯完全不同，前者是參數(shù)優(yōu)化，后者是情緒敘事。但是要想生成可以媲美真人的表演，得給AI傳遞雙重需求才行，既要有技術(shù)指令的精準(zhǔn)，又要有情緒敘事的感知。否則AI生成的表演就會千篇一律，因此他最終達(dá)成合作的團隊只有兩個。

所以，在某種程度上，AI并沒有降低影視制作的門檻，它只是把門檻從資金挪到了復(fù)合型人才和頂級審美上，未來需要的是既能用技術(shù)語言跟AI對話、又擁有審美直覺判斷的人。“你要懂技術(shù)，還要懂戲，懂表演，懂審美，還得精通英文，因為AI對對英文提示詞的理解和響應(yīng)精準(zhǔn)度遠(yuǎn)高于中文，缺一個都不行。”

在于正合作的團隊中，有一個女孩是通過社交媒體私信找到他的。她發(fā)來了一段自己制作的AI小樣，畫面里的人物面部自然度極高，毫無僵硬的假面感，在一眾作品里格外突出。于正后來了解到，對方不僅學(xué)過導(dǎo)演、懂AI技術(shù)、精通英文提示詞，還專門學(xué)過人體工程學(xué)，有扎實的解剖結(jié)構(gòu)與美術(shù)基礎(chǔ)，所以她做出來的人物表情才剛剛好。

“這次發(fā)布的三部作品涵蓋了純AI、半AI以及高精度人臉全表情遷移三種制作方案。人臉表情遷移是最核心的技術(shù)與美學(xué)門檻。遷移要做得好，需要懂人臉的比例，比例不對，移過去就變形了。”

《壞血》片花截圖

于正給骨朵展示了幾組遷移失敗的樣片，與最終發(fā)布在微博的成品花絮相比，這幾組視頻要么演員干脆變了一個人，要么情緒表情完全不對。“不懂人臉比例和結(jié)構(gòu)是很難做好的，這不只是個技術(shù)問題，更是審美問題，審美決定了你做得好不好看、真不真實。你想呈現(xiàn)讓觀眾看不出破綻的表演，必須要靠審美。”

化妝師、美術(shù)師等工種，在于正看來也不用焦慮。“AI只是讓他們換了種工作的方式，不是讓他們被淘汰。化妝師依然需要給真人做精準(zhǔn)的定妝，再把成果錄入AI素材庫；美術(shù)師也需要把自己的設(shè)計方案轉(zhuǎn)化為AI能理解的素材，場景參考圖、色彩方案、空間布局這些都需要美術(shù)師先畫出來、定下來，AI才能據(jù)此生成，這里面的很多細(xì)節(jié)直接決定了AI生成人物和場景的辨識度。”

《美人》片花截圖

《壞血》片花截圖

編劇也是AI目前觸碰不了的領(lǐng)域。于正做過實驗，把自己的40多部劇本和5萬字小說喂給AI，結(jié)果生成的效果讓他很不滿意，花在改稿上的時間比自己重新寫還長。“AI寫出來的人物是機械的，性格、動機全不對。”在他看來，AI在劇本層面目前還是只能做整理和潤色，以及生成一些走量的短劇、漫劇劇本，但距離真正的長視頻內(nèi)容創(chuàng)作，還有相當(dāng)長的距離。

另一個被忽視的壁壘是數(shù)字資產(chǎn)。于正告訴骨朵，歡娛已經(jīng)搭建了自有的古裝服飾數(shù)字掃描庫，包含延禧系列等大量劇集的場景素材，整個搭建過程耗時七八個月，投入千萬級研發(fā)費用。

于正認(rèn)為這套資產(chǎn)庫的價值在于構(gòu)成了一個排他性的競爭壁壘。“AI會長期適配同一臺設(shè)備、同一套專屬素材庫，會成為公司的固定資產(chǎn)。”這也意味著，未來的影視公司競爭，除了比拼內(nèi)容，還將比拼數(shù)字資產(chǎn)的積累深度，誰的數(shù)據(jù)庫有明確的年代考據(jù)和壁壘，誰就能在技術(shù)浪潮里握住最穩(wěn)固的硬通貨。

AI能帶來哪些行業(yè)變量 ？

放到更大的行業(yè)語境中來看，于正這次實驗還有一個相當(dāng)值得關(guān)注的話題——AI是否會改變影視項目從立項到售賣的前端邏輯。

過去，一個影視項目在真正開機之前，能被平臺、廣告商和市場看到的東西非常有限。劇本、概念海報、演員陣容、主創(chuàng)表達(dá)，構(gòu)成了項目評估的主要依據(jù)。但這些判斷多少都有滯后性：劇本好不好，最終要看拍出來；演員合不合適，要等進(jìn)組之后才知道；美學(xué)能不能成立，也往往要等第一批物料出來才有答案。

而AI最先能夠撬動的，恰恰是這個原本看不見的階段。于正提到，自己這次放出的片花，本質(zhì)上就是一次前置可視化實驗。“不只是想給觀眾看熱鬧，也是在讓平臺和客戶提前看到，這個故事會是什么質(zhì)感，場景會是什么規(guī)格，創(chuàng)作者對AI的控制能力到了什么程度。這是騾子是馬，先拉出來遛遛。”

這對于處在降本周期、更看重確定性的影視行業(yè)來說，多了一道提前驗貨的環(huán)節(jié)。尤其是那些過去很難在前期表達(dá)清楚的強設(shè)定題材，更會因此受益，AI可以先把視覺錨點生成出來，讓項目從抽象概念變成可感知的影像雛形。

在這一前端邏輯的變化背后，于正更深層的行業(yè)洞察，指向了當(dāng)下影視工業(yè)中的錯位。“現(xiàn)在行業(yè)里許多真正懂內(nèi)容的人反而缺乏話語權(quán)。”他直言。由于內(nèi)容缺乏支撐，廣告商難以投進(jìn)，項目頻繁撲掉，全行業(yè)陷入了不斷壓縮成本的惡性循環(huán)。在這個節(jié)點上，AI的前置可視化能夠提供一種改變的契機，能夠把選擇權(quán)在開機前拉回到客觀理性的檢驗體系中。

對于AI會把行業(yè)推向哪里，于正沒有急著下判斷。在他看來，現(xiàn)在談未來會不會全變成AI劇、演員會不會只剩下數(shù)字模型，都還太早。技術(shù)如果跑得快，就及時跟上；如果發(fā)展沒那么快，走得太前反而可能變成成本和風(fēng)險。

“走一步看一步，但既然新時代來了，我們就擁抱新時代。但不必惶恐和焦慮。”他更愿意把AI當(dāng)成當(dāng)下必須面對的工具，而不是一個已經(jīng)確定的答案。在他看來，真正能穿越技術(shù)變化的，只有“好的故事跟美學(xué)”。