AI短劇，為何共用一張臉？

凌厲的下頜線、薄嘴唇、眼神下壓不怒自威；鵝蛋臉、大眼睛、皮膚透著光……用戶打開短劇App，連刷幾部AI短劇就不難發現，其中的男女主角幾乎共用同一套五官模板。

多部AI劇女主長著相似的臉 來源：短劇平臺

看得多了，不少人甚至會恍惚：剛才那個冷臉總裁和上一部中被趕出侯府的將軍，是不是同一張臉？社交平臺上，類似的疑問隨處可見，“AI臉 生理性厭惡”甚至一度登上微博熱搜。

按理說，擁有海量數據的AI模型可以生成無限張面孔，為何AI短劇主角偏偏共用同一張臉？

一張“默認臉”從何而來？

我們先來弄清AI短劇的“撞臉”圖是如何生成的。

通常，AI生成人物主要有兩種方式：一種是輸入提示詞、大模型自動生成，另一種是給真人圖片參考、大模型進行調整。

AI導演莫爭向中新經緯介紹，生成AI短劇人臉時，如果制作者只是在文生圖模型的對話框中，輸入“一個美女在咖啡廳喝咖啡”，在沒有上傳任何參考圖片的情況下，AI模型大概率會輸出一張有著大眼睛、高鼻梁、尖下巴、皮膚白皙的標準美女圖像。

莫爭解釋，文生圖模型在訓練時，通常會設置一個標準參數，例如亞洲美女對應的就是大眼睛、高鼻梁、膚色偏白。并且，不付費的模型往往會偷懶，在綜合各項參數以后，生成的便是訓練數據里最常見的一張臉。

同樣的邏輯也適用于男性角色。莫爭在過往的實踐中觀察到，如果不對角色做精細化設定，AI生成的亞洲男性經常神似韓國男演員——方臉、蒙古人種特征明顯。他推測，這是因為目前主流的AI視頻模型蒸餾了很多韓國電影，訓練數據集中韓國影視素材占比過高，從而導致生成的人物天然帶有韓式審美烙印。

多部AI劇男主也長著相似的臉 來源：短劇平臺

“半像半不像，文藝片里經常出現很像金城武的臉。”莫爭說。

加劇AI短劇內容同質化的，還有模型的灰色養料。據公開報道，如今許多AI短劇制作方會直接購買網絡上廉價甚至盜版的素材包來訓練模型。

據正義網報道，業內人士揭露，盜版AI短劇資源、全網爬取資源、用戶“投喂”侵權素材，構成了訓練數據的重要來源。網絡上“未授權AI短劇素材包”售賣信息泛濫，一個容納了2萬余部侵權短劇資源的素材包，售價僅0.85元。

北京華夏工聯網智能技術研究院院長王喜文向中新經緯介紹，如今AI臉的批量生產已形成高度標準化的工業流程：制作者首先使用爆款提示詞生成標準化的美顏基底；再通過鎖定固定的種子值來確保角色五官在整部劇中全程不變；隨后套用統一的表情模板，跳過對細膩微表情的逐幀打磨；最后對全片進行一次性的整體渲染，省去分段修圖的環節。

“這套流程規避了獨特五官，只為量產不出錯，由此批量產出的是毫無辨識度的統一數字面孔。”王喜文說。

算法與成本鎖住了AI假面

當同一張面孔既演校園白月光，又演古裝大小姐，粘上胡子后還搖身變成大叔，觀眾自然不樂意為此買賬。

“今年年初AI短劇剛上線時還很火熱，最近大家開始審美疲勞了。”莫爭感嘆，這種疲勞感甚至蔓延到了中老年群體。“我最近在逛博物館時就聽到幾位大媽說現在的視頻不要相信，都是AI。”

行業數據監測平臺DataEye-ADX行業版數據顯示，2026年5月，抖音原生端單月新增AI劇/漫劇約3.95萬部，較4月同口徑的4.41萬部下滑約10%，上新數量連續兩個月下滑。新劇播放量增速僅7%，較此前的高速增長放緩。

“模板臉”正在加速消耗觀眾的耐心。那么，制作方為何還樂意使用高度相似的“AI臉”呢？

這背后則牽扯到短劇商業成本和制作時間成本。

莫爭介紹，要生成一張差異化的臉，團隊通常需要先完成角色的正面、全身照、側身、背面等多角度視圖，以及包括角色圖、場景圖、道具圖等資產圖，再用這些素材鎖定人物形象。同時，配合精細化的提示詞，比如指定瞳孔顏色、臉上是否有痣或雀斑、發型樣式、真人寫實電影風格、真人皮膚質感等，這樣才能生成一張辨識度較高的面孔。

“一張資產圖，正常花上5到10分鐘是比較合理的。”莫爭解釋，在此過程中需要仔細檢查各個角度的一致性，并且反復對比生成圖片。他舉例說，AI生成的圖片，人物頭像正面看有一條辮子，側面則變成兩條，這種細節錯誤極其常見。

而要實現這樣的精細化制作，成本不菲。莫爭以其正在制作的奇幻動作電影《沙魔》為例列舉賬目：使用付費模型ChatGPT的圖片生成功能，一個月會員費就是99美元(折合人民幣673元)；用滿血版的視頻生成模型，15秒視頻大約消耗15元，如果用VIP通道，可能要20至30元。相比之下，那些共用一張臉的AI短劇成本幾乎可以忽略不計。

“使用Seedance 2.5的話，30秒視頻可能要花100元，視頻制作的門檻實際上在提高。”莫爭說道，如果使用免費的AI工具如豆包，最后呈現的視頻圖像往往是模型認為最安全、最常用、最不易出錯且最廉價的版本。

王喜文則指出，商業上，復用成熟的模板臉可省去人設開發的成本。而在技術算法層面，前代AI視頻工具在處理長鏡頭時，特色形象容易因動態變化產生畸變，所以會優先選用容錯率高的大眾平均臉；流量層面，平臺推薦機制天然偏愛成熟爆款人設，進一步強化了創作端的路徑依賴。

此外，王喜文認為，同質化AI臉泛濫，根源在于短劇行業“短平快”的變現邏輯。制作方普遍追求極致壓縮周期，拒絕在角色塑造上投入原創成本。

中國網絡視聽協會報告顯示，2026年第一季度，全行業上線微短劇約12.8萬部，其中AI微短劇約12.2萬部，占比超過95%。據廣電總局網絡視聽節目管理司司長王小亮介紹，2025年上線播出的微短劇為3.3萬部。

換算一下，2026年前三個月，微短劇產量就已接近去年全年的四倍。

原標題：《AI短劇，為何共用一張臉？》

來源：謝婧雯/中新經緯