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报告概述

本报告基于第28届上海国际电影节“AI片场”活动，以“传统影视创作者+AI超创”的1+1融合创制机制下的四组创作实践为观察对象，系统研究了AI如何进入影视创作流程、传统影视经验如何在AI制作中继续发挥作用、AI超创与传统影视创作者如何协作，以及AI在提升效率、拓展视觉可能性的同时带来的技术边界、审美风险和判断难题。报告采用学术观察团记录访谈、作品分析与流程追踪的方法，旨在帮助行业与公众理解AI影像创作的基本逻辑，为传统影视创作与新技术之间的对话提供参考。

报告的核心结论

AI并未替代编剧和导演，而是改变了其工作方式。

AI可以快速生成剧本初稿、画面方案，但核心的人物动机、叙事节奏、镜头意义和创作责任仍依赖人的判断。编剧和导演的主体性体现在对AI生成内容的选择、改造和定夺上，而非单纯的生产速度。

专业指导在AI时代价值凸显，提供判断标准与外部约束。

当AI让画面生成变得容易时，专业指导帮助团队判断画面是否准确、服务叙事、符合题材，并引入行业经验、交付标准和观众视角，防止创作陷入模型内部循环，将“能生成”转化为“能成片”。

影视人才培养需转向复合化，在专业根基上构建跨界审美与AI流程意识。

AI将传统多部门、多阶段的专业判断压缩到生图等前端环节，迫使创作者同时理解美术、摄影、灯光、剪辑等多个工种的语言。教育应在保留主专业（编剧、导演等）基础上，加强影像审美通识、AI创作流程和跨工种项目训练。

生图是AI影视制作的核心环节，将视觉准备前置并集中化。

AI生图不仅是单张画面生成，更是影片资产的集中建构，包含人物、场景、风格的一致性设置。它替代了传统视觉开发、美术设定、场景勘察等多部门工作，要求创作者在生成阶段就做出美术、摄影、调色等综合判断，效率提升的同时也带来更高的专业门槛。

提示词是新型创作语言，但不是剧本的替代。

提示词承担了将剧本叙事意图转译为模型可执行的视听信息的功能，但它包含摄影、美术、参数等综合指令，远超传统剧本范畴。剧本仍解决人物、情节等叙事根基，提示词则是进入生成系统的中间文本，二者是衔接而非替代关系。

报告回答的关键问题

AI会取代影视创作者吗？

报告认为AI不会取代创作者，而是改变其工作方式。AI可以快速生成初稿和画面，但人物动机、镜头意义、风格定调等核心判断仍依赖人的专业经验。创作者的主体性体现在对AI生成内容的选择、修改和定夺上，且创作责任始终由人承担。

传统影视经验在AI时代还有用吗？

传统影视经验在AI时代不仅有用，而且更加重要。AI擅长生成画面但不理解叙事和审美，专业人士的行业经验能帮助判断画面是否准确、服务题材，并引入观众视角和交付标准。熟练的AI操作加上传统经验，才是高效创作的关键。

AI影像创作面临哪些技术瓶颈？

报告揭示了多个技术瓶颈：三维空间一致性难以维持，人物连续性和精确动作易出错；模型存在审美偏向（如西方商业动画风格）；计算资源与写实需求的结构性矛盾导致画面细节丢失；以及改图容易越改越糊等精度控制问题。

如何培养适应AI时代的影视人才？

报告建议在保留专业根基（编剧、导演等）基础上，加强跨界审美通识训练，让学生理解镜头、光线、色彩、空间的基本表达功能；同时引入AIGC创作流程课程，学习提示词、资产准备、生成迭代等新技能，并通过跨工种项目培养协作能力。

报告中的代表性数据

从3个月缩短至不到1个月

资料整理时间缩短

未明确，报告引用“三头怪”组余曦经验：过去做一个案子可能要看三个月资料，现在借助AI不到一个月就能完成初步资料整理。

25次以上

关键镜头生成次数

未明确，“能工智人”组在《愿力过滤司》中，某些关键镜头需反复生成25次以上才能选出可用素材，反映AI生成的不确定性与高片比。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 十篇观察报告全文，涵盖导演与编剧主体性、专业指导价值、人才培养、生图流程、提示词形态、语言学转向、叙事控制、空间一致性、动画创作、视频随笔等主题。
  • 四个创作小组（三头怪、能工智人、光锥、bicycle kids）的详细案例描述、创作过程记录与访谈内容。
  • 大量AI生成画面截图、工作流程示意图、提示词迭代记录等视觉素材。
  • 对AI导演、AI编剧、AI超创等新角色定位的深入讨论。
  • 传统影视与AI工作流的对比分析，及跨模型协作的经验总结。
  • 关于AI影像审美偏向、技术边界与创作控制权转移的理论分析。
  • 针对影视教育改革的建议，包括课程设置与能力培养方向。
  • 视频随笔（essay film）作为AI时代非虚构影像新载体的范例分析。

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