隨著多模態(tài)技術(shù)的快速發(fā)展，AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent）正以前所未有的速度不斷革新影視內(nèi)容的創(chuàng)作范式。AIGC是基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN、預(yù)訓(xùn)練大模型、多模態(tài)技術(shù)融合的產(chǎn)物，通過已有數(shù)據(jù)尋找規(guī)律，并通過泛化能力形成相關(guān)內(nèi)容[1]。2024年2月，Sora作為人工智能文生視頻大模型問世，通過原生規(guī)模訓(xùn)練和多幀預(yù)測(cè)生成技術(shù)，獲得文生視頻的創(chuàng)作能力[2]，為傳統(tǒng)影視創(chuàng)作帶來革命性變革?？梢哉f，AIGC憑借其強(qiáng)大的內(nèi)容智能生成與創(chuàng)意輔助價(jià)值，持續(xù)突破傳統(tǒng)影視生產(chǎn)的效率瓶頸，不斷拓展視覺創(chuàng)意的表現(xiàn)邊界，并重新定義影視智能化創(chuàng)作的未來方向。

一、AIGC演進(jìn)與影視智能化創(chuàng)作工具分類

（一）AIGC發(fā)展歷程與階段特征

AIGC的發(fā)展歷程體現(xiàn)人工智能與內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域的深度融合。從技術(shù)演進(jìn)的視角來看，其可被劃分為技術(shù)奠基、應(yīng)用探索和爆發(fā)增長(zhǎng)三個(gè)關(guān)鍵時(shí)期。一是技術(shù)奠基期（2014—2020年）。該時(shí)期實(shí)現(xiàn)技術(shù)的核心突破：2014年IanGoodfellow團(tuán)隊(duì)提出生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），該框架為AIGC圖像生成領(lǐng)域奠定理論基礎(chǔ)；2015年Sohl-Dickstein等提出的擴(kuò)散模型早期架構(gòu)以及2017年Vaswani團(tuán)隊(duì)提出的Transformer模型，分別成為后續(xù)多模態(tài)生成與大語(yǔ)言模型發(fā)展的技術(shù)基石；OpenAI在此階段相繼推出GPT系列模型，實(shí)證大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的生成潛力。二是應(yīng)用探索期（2022一2023年）。該時(shí)期以Midjourney和StableDiffusionl.5的推出為標(biāo)志，使人工智能影像正式進(jìn)入大眾視野。其中2023年成為技術(shù)迭代關(guān)鍵年：ComfyUI通過節(jié)點(diǎn)式交互實(shí)現(xiàn)工作流程的定制與效果控制；MidjourneyV5在圖像真實(shí)感方面取得顯著突破，大幅提升圖像生成質(zhì)量；RunwayGen-2實(shí)現(xiàn)文本加圖像生成視頻、靜態(tài)圖片轉(zhuǎn)視頻、視頻風(fēng)格遷移等功能；GPT-4發(fā)布并支持圖文雙模態(tài)輸入，標(biāo)志著人工智能生成技術(shù)的跨模態(tài)躍遷。三是爆發(fā)增長(zhǎng)期（2024年至今）。該時(shí)期呈現(xiàn)技術(shù)突破與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的并進(jìn)態(tài)勢(shì)。在視頻生成領(lǐng)域，OpenAI的Sora憑借“東京漫步”視頻展示出逼真的物理模擬能力；國(guó)產(chǎn)可靈（Kling）基于DiT架構(gòu)，對(duì)模型中的隱空間編／解碼、時(shí)序建模等模塊進(jìn)行升維處理，實(shí)現(xiàn)更佳的影像生成效果。AIGC的技術(shù)演進(jìn)與突破不僅體現(xiàn)人工智能在算法、算力與數(shù)據(jù)等方面的快速迭代，也催生多樣化、專業(yè)化、智能化的影視創(chuàng)作工具形態(tài)。

（二）AIGC影視智能化創(chuàng)作工具分類

在影視創(chuàng)作中，AIGC商業(yè)化應(yīng)用呈現(xiàn)多元化發(fā)展態(tài)勢(shì)，其專業(yè)化智能工具也如雨后春筍般涌現(xiàn)。根據(jù)智能工具的技術(shù)特征、應(yīng)用范圍并結(jié)合影視創(chuàng)作流程，常用的影視智能化創(chuàng)作工具可以劃分為創(chuàng)意生成型、內(nèi)容生產(chǎn)型和流程優(yōu)化型三種類別，為創(chuàng)作者建立清晰的認(rèn)知圖譜，便于創(chuàng)作者了解不同技術(shù)工具在創(chuàng)意激發(fā)、內(nèi)容制作及流程智能輔助中的差異化特點(diǎn)與實(shí)際應(yīng)用，如表1所示。創(chuàng)意生成型工具主要被應(yīng)用于劇本創(chuàng)作、圖像生成以及風(fēng)格設(shè)定等前期創(chuàng)意策劃環(huán)節(jié)，這類工具根據(jù)創(chuàng)作者給定的指令信息或多模態(tài)內(nèi)容，可快速生成具有特定結(jié)構(gòu)的語(yǔ)言文本和高質(zhì)量的視覺畫面，為創(chuàng)作者提供更多的創(chuàng)意靈感和視覺參考。內(nèi)容生產(chǎn)型工具是視頻和音頻內(nèi)容創(chuàng)作的核心工具，也是操作方式和應(yīng)用功能最為多樣化的工具，尤其在解決生成對(duì)象一致性與生成結(jié)果可控性方面，首尾幀生成、多圖參考合成、多模態(tài)編輯、主體運(yùn)動(dòng)筆刷以及人臉模型訓(xùn)練等典型功能模塊的研發(fā)，為影視內(nèi)容創(chuàng)作及鏡頭編輯提供了高效且靈活的解決方案。流程優(yōu)化型工具多被應(yīng)用于提升影視制作個(gè)別環(huán)節(jié)的效率，通過深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)文本、圖像、視頻等多模態(tài)內(nèi)容信息的自動(dòng)解析、智能決策、自適應(yīng)處理與質(zhì)量?jī)?yōu)化。影視智能化創(chuàng)作工具的使用能夠顯著縮短影視創(chuàng)作周期，提升制作的自動(dòng)化水平，實(shí)現(xiàn)降本增效[3]。

二、AIGC賦能影視智能化創(chuàng)作變革

（一）從輔助到共創(chuàng)：創(chuàng)作方式的徹底革新

隨著人工智能的迅速發(fā)展，影視創(chuàng)作正經(jīng)歷從“多人協(xié)同、工具輔助”到“單人主導(dǎo)、人機(jī)共創(chuàng)”的根本轉(zhuǎn)型。傳統(tǒng)的線性電影創(chuàng)作流程是基于嚴(yán)密的時(shí)間表和階段性分工進(jìn)行組織的，通常由一系列相互獨(dú)立且順序進(jìn)行的步驟構(gòu)成[4]，具有“線性推進(jìn)、階段銜接”的典型特征。這種模式雖然在流程規(guī)范與質(zhì)量控制方面表現(xiàn)成熟，但存在生產(chǎn)周期長(zhǎng)、溝通成本高、創(chuàng)意落地效率低等問題。文本生成視頻（Text-to-Video）、圖像生成視頻（Image-to-Video）、視頻風(fēng)格轉(zhuǎn)繪（Video-to-Painting）等目前主流的影像智能生成技術(shù)正在成為影視創(chuàng)作的新引擎，創(chuàng)作者通過語(yǔ)言或圖像的指令輸入，與AIGC智能工具協(xié)同完成從腳本生成、角色設(shè)定、場(chǎng)景搭建到鏡頭表現(xiàn)的全過程創(chuàng)作。AIGC從“工具”角色轉(zhuǎn)變?yōu)椤肮矂?chuàng)伙伴”，這種創(chuàng)作方式的革新，打破傳統(tǒng)影視創(chuàng)作對(duì)高門檻專業(yè)團(tuán)隊(duì)協(xié)作的依賴，并推動(dòng)影視創(chuàng)作走向“泛個(gè)體化”與“智能協(xié)作”的新范式。隨著AIGC的興起，影視工業(yè)的組織結(jié)構(gòu)與創(chuàng)作邊界被重構(gòu)，邁向智能化生產(chǎn)階段的影視產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型趨勢(shì)已悄然顯現(xiàn)。

（二）多模態(tài)生成突破：創(chuàng)作流程的智能重構(gòu)

生成式人工智能正以前所未有的速度重塑影視創(chuàng)作流程，其核心優(yōu)勢(shì)在于強(qiáng)大的跨模態(tài)理解與生成能力，實(shí)現(xiàn)文本、圖像、視頻之間的高效轉(zhuǎn)換與協(xié)同融合。在影視創(chuàng)作前期，基于自然語(yǔ)言處理的文本生成工具（如ChatGPT、DeepSeek），創(chuàng)作者通過指令輸入與對(duì)話交互，能夠獲得劇本撰寫、角色設(shè)定與臺(tái)詞潤(rùn)色等支持。這一階段的內(nèi)容生成質(zhì)量高度依賴提示詞設(shè)計(jì)，創(chuàng)作者通過人工干預(yù)來增強(qiáng)其敘事邏輯、情感表達(dá)與藝術(shù)表現(xiàn)。在視覺創(chuàng)意階段，創(chuàng)作者利用文生圖工具（如Midjourney、StableDiffusion），將創(chuàng)意內(nèi)容快速轉(zhuǎn)化為靜態(tài)圖像，實(shí)現(xiàn)角色外觀、場(chǎng)景搭建與分鏡構(gòu)思的可視化呈現(xiàn)，在提升制作效率的同時(shí)降低美術(shù)創(chuàng)作成本。尤其鏡頭片段生成環(huán)節(jié)，創(chuàng)作者借助多模態(tài)工具（如Sora、Runway），實(shí)現(xiàn)從文本到視頻、圖像到視頻的跨模態(tài)生成，突破實(shí)景拍攝限制，拓展鏡頭表現(xiàn)空間。在后期制作階段，創(chuàng)作者通過影視智能化創(chuàng)作工具，實(shí)現(xiàn)對(duì)自動(dòng)剪輯、音效生成、字幕識(shí)別、畫質(zhì)增強(qiáng)、色彩矯正等多個(gè)流程環(huán)節(jié)的智能處理。從創(chuàng)意生成到后期合成，AIGC正通過多模態(tài)協(xié)作與智能聯(lián)動(dòng)，重構(gòu)影視創(chuàng)作的全流程生態(tài)，推動(dòng)影視創(chuàng)作邁入以智能驅(qū)動(dòng)為核心的新階段。

（三）AIGC賦能影視智能化創(chuàng)作的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

隨著AIGC的持續(xù)演進(jìn)，影視創(chuàng)作正迎來前所未有的發(fā)展機(jī)遇。一方面，AIGC為影視創(chuàng)作注入強(qiáng)勁動(dòng)能，不僅體現(xiàn)可與人類作品相媲美的視頻創(chuàng)作能力，還突破傳統(tǒng)影視創(chuàng)作流程的束縛，推動(dòng)視聽媒介全面向自動(dòng)化和智能化轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)明顯的降本增效[5]。另一方面，AIGC引發(fā)“創(chuàng)意平權(quán)”趨勢(shì)并為創(chuàng)作者賦能，打破傳統(tǒng)影視創(chuàng)作中的資源壁壘，推動(dòng)影視創(chuàng)作從重資產(chǎn)投入向輕量化運(yùn)營(yíng)轉(zhuǎn)型。然而，AIGC賦能影視智能化創(chuàng)作也存在諸多挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在：一是AIGC生成的內(nèi)容在版權(quán)歸屬與素材使用合法性上存在模糊問題，而當(dāng)前法律體系尚未完全適配并加以解決；二是AIGC的決策機(jī)制具有不透明性、不可知性、不可控性的“黑箱”特質(zhì)，使創(chuàng)作者難以精確預(yù)測(cè)或控制生成內(nèi)容的具體細(xì)節(jié)，容易導(dǎo)致畫面內(nèi)容和主體運(yùn)動(dòng)與創(chuàng)作意圖相偏離，影響內(nèi)容敘事的一致性和連貫性；三是AIGC的內(nèi)容生產(chǎn)模式本質(zhì)上將藝術(shù)表達(dá)轉(zhuǎn)化為概率分布的數(shù)據(jù)擬合，而這種工具理性的生產(chǎn)模式會(huì)帶來創(chuàng)作者的主體性消解、審美同質(zhì)化加劇和文化記憶失真等危機(jī)[6]?？傮w而言，AIGC 是一把“雙刃劍”，在推動(dòng)影視智能化創(chuàng)作的同時(shí)，也對(duì)法律規(guī)范、創(chuàng)作模式和作品的藝術(shù)意蘊(yùn)與精神內(nèi)涵表達(dá)提出新的挑戰(zhàn)。

三、AIGC賦能影視智能化創(chuàng)作策略

（一）創(chuàng)作類型適配策略

AIGC賦能影視智能化創(chuàng)作并非“普適解”，其適用性因創(chuàng)作題材類型、畫風(fēng)設(shè)定與內(nèi)容組織等多個(gè)維度而異。從創(chuàng)作題材類型維度來看，AIGC在視覺表現(xiàn)自由度較高、敘事邏輯控制需求較低、倫理敏感程度較低的題材中能夠體現(xiàn)更強(qiáng)的適配性。類似魔幻、奇幻、科幻、神話、意識(shí)流MV等題材的影視創(chuàng)作在風(fēng)格設(shè)定與視覺表現(xiàn)上允許更高程度的抽象與重構(gòu)，且這類題材能夠較好地緩解AIGC影像生成中可能出現(xiàn)的不一致、不穩(wěn)定與不連貫等問題。換言之，AIGC強(qiáng)大的圖像生成與特效模擬能力，能夠在這些題材中大放異彩，為其構(gòu)建富有想象力的視聽奇觀。例如，科幻電影預(yù)告片Trailer：Genesis、歌曲MVAIEvolution以及微短劇《中國(guó)神話》，均在世界觀構(gòu)建和視覺呈現(xiàn)上大膽使用AIGC生成內(nèi)容，以風(fēng)格化、富有表現(xiàn)力的視覺畫面增強(qiáng)視聽沖擊力，在提升觀感體驗(yàn)的同時(shí)有意規(guī)避對(duì)敘事邏輯嚴(yán)密性與倫理合理性有著較高要求的創(chuàng)作題材。相較之下，現(xiàn)實(shí)主義題材的影視創(chuàng)作往往需要對(duì)現(xiàn)實(shí)生活、典型形象和真實(shí)細(xì)節(jié)進(jìn)行客觀呈現(xiàn)，這對(duì)AIGC生成畫面在敘事時(shí)空的完整性表現(xiàn)、人物情感的細(xì)膩刻畫以及情境的真實(shí)再現(xiàn)等方面提出了更高要求。當(dāng)前，AIGC在生成此類內(nèi)容時(shí)仍存在明顯短板，尤其在表現(xiàn)連貫性的敘事鏡頭、多角色互動(dòng)和主體一致性等方面容易出現(xiàn)偏差。為此，創(chuàng)作者應(yīng)在題材選擇與內(nèi)容創(chuàng)作中主動(dòng)規(guī)避AIGC生成內(nèi)容可能出現(xiàn)的不穩(wěn)定性與邏輯缺失風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)揮其在畫面表現(xiàn)與視覺預(yù)演方面的優(yōu)勢(shì)。

（二）提示詞精準(zhǔn)控制策略

在AIGC賦能影視智能化創(chuàng)作過程中，提示詞作為引導(dǎo)生成模型輸出內(nèi)容的關(guān)鍵要素，具備創(chuàng)意驅(qū)動(dòng)與視覺控制雙重功能。由于人工智能生成模型存在一定程度的不可控性與不可預(yù)見性，提示詞的內(nèi)容編排與語(yǔ)義控制就顯得尤為關(guān)鍵。創(chuàng)作者應(yīng)遵循影視創(chuàng)作中的視聽語(yǔ)言表達(dá)規(guī)范，運(yùn)用拍電影的思維方式并結(jié)合專業(yè)術(shù)語(yǔ)對(duì)鏡頭畫面進(jìn)行結(jié)構(gòu)化、可視化描述，以提升提示詞的表達(dá)精度與生成導(dǎo)向性。具體而言，每個(gè)分鏡頭畫面的提示詞編排與描述應(yīng)涵蓋鏡頭屬性、畫面內(nèi)容以及氛圍描述三個(gè)維度。一是鏡頭屬性的描述應(yīng)包含遠(yuǎn)景、中景、特寫等景別，俯拍、仰拍、平視等角度以及景深、構(gòu)圖方式等關(guān)鍵信息，明確引導(dǎo)AIGC生成符合創(chuàng)作者用意的構(gòu)圖畫面。二是畫面內(nèi)容的描述應(yīng)指明畫面主體、人物與場(chǎng)景之間的互動(dòng)關(guān)系，具體情節(jié)與動(dòng)作，材質(zhì)風(fēng)格與環(huán)境細(xì)節(jié)等，使生成的內(nèi)容契合劇本與美術(shù)設(shè)定的畫面。三是氛圍的描述應(yīng)包括光線分布、色彩基調(diào)、環(huán)境氛圍、渲染質(zhì)量等信息，這是控制畫風(fēng)統(tǒng)一與畫面質(zhì)量的關(guān)鍵。在AIGC生成鏡頭畫面的操作流程中，創(chuàng)作者應(yīng)通過人機(jī)協(xié)作，嘗試多次構(gòu)圖，不斷完善并調(diào)整分鏡頭畫面，尋找最佳的敘事視角[7]。這意味著提示詞的編排與運(yùn)用并非一蹴而就，而需要?jiǎng)?chuàng)作者通過初始生成、交互篩選與主觀優(yōu)化三個(gè)階段，逐步對(duì)提示詞進(jìn)行精煉與調(diào)整，以提升生成結(jié)果的準(zhǔn)確性與契合度。在影像創(chuàng)作初始階段，創(chuàng)作者應(yīng)通過輸入關(guān)鍵詞和鏡頭提示信息，讓AIGC快速生成多樣化的分鏡頭畫面以提供創(chuàng)意靈感；在篩選階段，通過比對(duì)生成內(nèi)容，明確創(chuàng)作風(fēng)格與畫面細(xì)節(jié)，逐步縮小提示詞語(yǔ)義描述范圍與生成方向；在主觀優(yōu)化階段，結(jié)合鏡頭連貫、敘事邏輯以及視覺效果等創(chuàng)作意圖，進(jìn)一步對(duì)提示詞進(jìn)行微調(diào)、測(cè)試與優(yōu)化，以提高對(duì)畫面的精準(zhǔn)輸出；在鏡頭生成階段，利用劇本文本、參考圖片、情緒板等多模態(tài)信息進(jìn)行提示詞反推借鑒，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)提示詞的有效撰寫。

（三）混合工作流應(yīng)用策略

隨著AIGC賦能影視智能化創(chuàng)作的日益深化，影視創(chuàng)作正實(shí)現(xiàn)從“人工主導(dǎo)”向“人機(jī)協(xié)同”的范式轉(zhuǎn)變?；旌瞎ぷ髁髂Ｊ綇?qiáng)調(diào)“AI與人類的深度融合”，并非“AI替代人類”。具體而言，在AIGC賦能影視智能化創(chuàng)作過程中，創(chuàng)作者應(yīng)根據(jù)創(chuàng)作意圖靈活調(diào)配人類創(chuàng)意與AIGC能力，融合傳統(tǒng)人工創(chuàng)作路徑與AIGC驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化流程，構(gòu)建一種兼具創(chuàng)意主導(dǎo)性與效率優(yōu)化性的人機(jī)協(xié)同共創(chuàng)模式。從創(chuàng)作主體協(xié)同性來看，創(chuàng)作者應(yīng)根據(jù)工作任務(wù)的“創(chuàng)意屬性”與“執(zhí)行屬性”進(jìn)行人機(jī)職責(zé)分配，對(duì)主題立意、敘事結(jié)構(gòu)、藝術(shù)風(fēng)格等具有高度創(chuàng)意決策特征的環(huán)節(jié)保留主導(dǎo)權(quán)，以提高內(nèi)容的精神高度、文化內(nèi)涵、藝術(shù)價(jià)值，創(chuàng)作出更多符合大眾審美的作品[8]。在“執(zhí)行屬性”突出的環(huán)節(jié)，如靈感激發(fā)、視覺預(yù)演、風(fēng)格遷移、重復(fù)性圖像修復(fù)與后期自動(dòng)化等，創(chuàng)作者應(yīng)大幅使用AIGC，提升創(chuàng)作效率。從整體制作流程來看，AIGC驅(qū)動(dòng)下的影視智能化創(chuàng)作呈現(xiàn)明顯的“非線性”與“循環(huán)遞進(jìn)”特征，區(qū)別于傳統(tǒng)影視創(chuàng)作“線性推進(jìn)、階段銜接”的創(chuàng)作模式。也就是說，創(chuàng)作者在經(jīng)過多輪“抽卡式”生成與關(guān)鍵詞調(diào)整后仍難以獲得理想的鏡頭畫面時(shí)，往往需要反向調(diào)整劇本或分鏡結(jié)構(gòu)，對(duì)局部?jī)?nèi)容進(jìn)行優(yōu)化甚至重新編排，以推動(dòng)敘事邏輯的順暢展開，如圖1所示。這種“生成一反饋一再創(chuàng)作”的反復(fù)過程打破傳統(tǒng)影視創(chuàng)作中“前期確定、中期執(zhí)行、后期收尾”的線性閉環(huán)，形成一種更為動(dòng)態(tài)且彈性的創(chuàng)作結(jié)構(gòu)。

混合工作流模式也為AIGC賦能影視智能化創(chuàng)作帶來一定的風(fēng)險(xiǎn)緩沖。面對(duì)AIGC生成內(nèi)容中可能出現(xiàn)的倫理爭(zhēng)議、視覺錯(cuò)亂、邏輯混亂等問題，創(chuàng)作者應(yīng)通過人工決策與干預(yù)及時(shí)識(shí)別并加以修正，處理好與人工智能的協(xié)作關(guān)系，推動(dòng)影視內(nèi)容生產(chǎn)在效率與創(chuàng)意之間實(shí)現(xiàn)新的平衡。

（四）工具鏈技術(shù)整合策略

當(dāng)前，AIGC賦能影視智能化創(chuàng)作進(jìn)入多軟件協(xié)同、高度模塊化的工具整合階段。在這一過程中，創(chuàng)作者應(yīng)基于具體創(chuàng)作意圖和流程需求，靈活搭配使用不同影視智能化創(chuàng)作工具與傳統(tǒng)軟件，實(shí)現(xiàn)從概念構(gòu)思到成片輸出的完整閉環(huán)。具體來說，在內(nèi)容生成初始階段，目前已有多個(gè)成熟的影視智能化創(chuàng)作工具實(shí)現(xiàn)專業(yè)化分工，如：ChatGPT、DeepSeek等語(yǔ)言模型可以輔助完成劇本結(jié)構(gòu)搭建與人物對(duì)白撰寫；OneStory、Immersify等工具可以快速產(chǎn)出草圖級(jí)分鏡腳本；Pofi無限人偶工具等三維繪畫輔助應(yīng)用，可以通過App內(nèi)置3D模型與動(dòng)作資產(chǎn)庫(kù)進(jìn)行角色動(dòng)態(tài)、道具交互與場(chǎng)景構(gòu)圖的初步編排，輔助鏡頭首尾幀的構(gòu)建，以增強(qiáng)畫面生成的可控性與連貫性；騰訊混元3D或Tripo3D等工具可以快速生成三維粗模，并導(dǎo)入Maya、3dsMax或Blender等DCC（DigitalContentCreation）軟件進(jìn)行場(chǎng)景搭建與鏡頭設(shè)計(jì)，為后續(xù)圖像生成提供全方位的視覺參考。在視覺風(fēng)格控制階段，Midjourney或StableDiffusion等圖生圖模型可以對(duì)前期生成的首尾幀圖像進(jìn)行細(xì)節(jié)增強(qiáng)、風(fēng)格遷移或視效重繪；Runway、Pika、可靈AI等圖生視頻智能工具可以將處理后的圖像序列轉(zhuǎn)化為連貫的視頻片段，實(shí)現(xiàn)畫面從靜態(tài)向動(dòng)態(tài)的自然過渡。在后期制作階段，Photoshop、AfterEffects等傳統(tǒng)圖像編輯與視頻合成軟件仍發(fā)揮關(guān)鍵作用，可以對(duì)畫面局部進(jìn)行細(xì)節(jié)修復(fù)，對(duì)生成的視頻鏡頭進(jìn)行后期制作。綜上所述，AIGC賦能影視智能化創(chuàng)作工具鏈的整合構(gòu)建是以創(chuàng)作者為主導(dǎo)、智能工具為支撐、傳統(tǒng)工具為輔助的系統(tǒng)化工作流程。

四、結(jié)語(yǔ)

影視智能化創(chuàng)作工具已深度介入影視內(nèi)容生產(chǎn)的全流程，并推動(dòng)影視創(chuàng)作由“工具輔助”向“人機(jī)共創(chuàng)”轉(zhuǎn)型。人工智能不僅是提升影視創(chuàng)作效率的輔助工具，而且參與創(chuàng)意生成與內(nèi)容創(chuàng)作，使人類專注核心審美決策[9]。面對(duì)這一變革，創(chuàng)作者應(yīng)強(qiáng)化技術(shù)適配意識(shí)，依據(jù)影視創(chuàng)作特性靈活運(yùn)用影視智能化創(chuàng)作工具，成為高階統(tǒng)籌者與決策者，提升自身的媒介素養(yǎng)、審美判斷和跨學(xué)科協(xié)同能力，重新審視影視內(nèi)容生產(chǎn)的人機(jī)共創(chuàng)責(zé)任邊界。

［參考文獻(xiàn)]

[1］何偉.生成式人工智能：AIGC與多模態(tài)技術(shù)應(yīng)用實(shí)踐指南［M］.北京：中國(guó)科學(xué)技術(shù)出版社，2024.

[2]蘇濤，王晨旭.協(xié)同·創(chuàng)新·融合：AIGC驅(qū)動(dòng)下的影視產(chǎn)業(yè)智能化變革［J].電影評(píng)介，2024（14）：8-14.

[3］劉子洋.AIGC浪潮下的影視生產(chǎn)：模式創(chuàng)新與風(fēng)險(xiǎn)審視［J].西部學(xué)刊，2024（16）：36-39.

[4]劉紹龍，段佳鑫.從“數(shù)字化”到“智能化”的轉(zhuǎn)變：AIGC技術(shù)主導(dǎo)的電影創(chuàng)作模式發(fā)展探究［J].電影評(píng)介，2025（02）：48-53.

[5］張藍(lán)姍，徐璦桐.變革與重構(gòu)：Sora在影視創(chuàng)作中的應(yīng)用與挑戰(zhàn)［J」.中國(guó)電視，2024（04）：84-91.

[6］劉夢(mèng)蕾，巴曉.智能嵌入與創(chuàng)作解構(gòu)：人工智能時(shí)代影視生態(tài)的重塑和建構(gòu)［J」.電影文學(xué)，2025（07）：39-44.

[7］寧可欣，楊靜.人工智能驅(qū)動(dòng)影視內(nèi)容智能化生產(chǎn)的創(chuàng)新實(shí)踐研究［J].人工智能，2024（06）：96-105.

[8］胡冬梅，雷桐.AIGC：影視內(nèi)容生產(chǎn)的變革動(dòng)能[J].科技傳播，2023（21）：101-105.

[9］曾志剛，羅夢(mèng)舟，劉星，等.繼承與變革：探索AI技術(shù)賦能影視制作新路徑［J」.現(xiàn)代電影技術(shù)，2025（03）：4-13.