贵丰配资
光明图片/视觉中国
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【文艺观潮】
不知你是否也已察觉，AI生成的影像内容正悄然进入我们日常生活的角落。在社交平台随手一刷，那些引人驻足的短视频，或许就是AI制作的动画；直播间里贵丰配资，不知疲倦的“主播”可能并非真人，而是由“真人驱动”的AI虚拟形象，实现着24小时不间断的陪伴；就连我们看到的广告、读到的新闻配图，乃至教育培训中的课件视频，也开始出现由AI打造的影像。
从短视频到直播，再到影视创作，AI技术已深度渗透内容产业的方方面面。它既是推动产业变革的基础性生产力，也在根本上重塑着大众的日常消费体验。一个由AI助力打开的、虚实交融的视听新世界，正悄然到来。
生产步入工业化快车道
技术瓶颈的接连突破，是这场变革的主要推动力。AI影像生成技术正以前所未有的速度迭代，在语义理解、画面质感及多模态融合上取得关键进展。AI影像生成内容如盲盒抽卡般过于随机、动作连贯性差等曾经广受诟病的问题，已得到显著改善。如今，主流的AIGC大模型已能创造出表情生动、细节逼真、行为合乎逻辑的数字人物，其生成的影像在叙事、动作与场景上，更加逼近实拍效果。
促成这一飞跃的，除了算力和数据的强劲拉动，一个百花齐放的工具生态也功不可没。如今市场已涌现出众多各具优势的软件工具，它们瞄准特定需求，走出了自己的特色之路。例如，“即梦AI”像精准的动画师，能让人物动作和复杂运镜流畅而稳定；而“可灵AI”则像宏大场面的造景师，可以构建细节丰富且符合物理规律的超现实大场景。这些工具没有万能的全才，却各怀绝技，共同构成了互补的生态图景。创作者在实践中，往往需要借助多种工具，将不同模型的优势整合，才能实现理想的影像效果。一些有远见的制作公司已经开始行动。他们不再满足于手动“拼乐高”，而是着手搭建一条高效的“智能流水线”，旨在将各具优势的不同技术系统性地整合起来，实现从脚本到成片的自动化生产。这一变革成效卓著，国内部分企业已实现了AIGC商业视频的规模化盈利。以某头部企业为例，在系统引入AIGC技术后，其商业视频制作周期缩短了70%，成本降低了80%，动画番剧的成本更是惊人地下降了90%。
这种高效、低成本且高度灵活的创作方式，正在重新定义内容生产的边界与模式。2024年我国人工智能产业规模突破7000亿元贵丰配资，连续多年保持20%以上的增长率。资金的持续注入，为这场变革按下加速键。它不仅推动技术更快迭代，也促使整个行业从零散的“工具实验”阶段迈向标准化、系统化的工业新阶段。属于AI影像的产业格局，正在我们眼前成型。
文化适配与审美转型有待本土化破局
在产业高歌猛进的同时，一些深层次问题逐渐浮出水面。首当其冲的，是技术逻辑与文化根基的错位。当前，AI大模型生成的内容常常出现过度奇观化，难以适配中国文化语境的现象。历史场景失真、文化符号误用、审美风格西化等问题仍时有发生，部分内容甚至夹杂着与主流价值观不符的元素。
这种对视觉奇观的过度追求，本质上源于技术层面的局限。目前一些AI大模型的底层架构和训练数据建立在西方文化与语料的基础上，带有特定的文化视角和审美偏好。它们在处理与中国文化相关的内容时，往往在认知层面，对中文语境中的典故、意象和哲学内涵理解不足；在表现层面，缺乏对中国传统色彩体系、构图法则和美学习惯的准确再现能力；在价值层面，难以准确把握东方审美中含蓄、写意与留白的美学精髓。这种根植于技术底层的“文化偏差”，是导致AI生成内容在中国语境下“水土不服”的原因。
这种“文化偏差”也是技术发展初期的普遍现象。从技术美学的发展历程看，每次技术突破，往往都伴随着对视觉奇观的追逐。在技术发展初期，证明其能力最直接的方式就是展示其所能实现的、传统手段难以完成的或完成成本极高的效果。创作者会优先利用AI生成复杂的光影、奇幻的场景和流畅的动态，以凸显技术的“威力”，形成了一种“技术驱动内容”的初期模式。此外，许多创作者处于学习和掌握AI工具的阶段，其关注点更多在“如何实现”某种效果，而非“为何要使用”这种效果。当对技术的探索优先于对艺术的思考时，作品就容易停留在表面，缺乏与民族文化、社会现实或深层情感的有效连接。
AI影像创作中存在的这种现象，深刻反映了技术限制、市场选择与创作思维之间的复杂互动。而行业的成熟，正有赖于我们共同推动其超越这一阶段，从表面的技术炫技走向深度的文化沉潜，实现本土化跃升。一方面，着力构建具有中国文化特色的AI基础设施。打造中华文化元素数据集，系统整理中国经典绘画、建筑、服饰、哲学意象等资源，为模型训练提供丰富的文化素材；同时制定AI生成内容中国文化风格评测基准，从审美一致性、文化契合度等维度对生成内容进行评估，为技术发展提供明确的本土化导向。另一方面，积极推动人机协同的美学实践。引导创作者从工具使用者转变为AI艺术的“导演”，将AI技术与水墨意境、诗词意象、传统纹样等中国元素创造性结合，在虚实相生、气韵生动的美学原则指导下，探索AI影像的中国式表达，逐步构建起植根于中华文化的AI美学体系。
人才培养亟待同步升级
AI影像生产对人才需求发生深刻改变。过去，影视行业从前期的剧本撰写、分镜设计，到中期的现场拍摄、表演呈现，再到后期的特效制作、调色混音、剪辑合成，每个环节都由专业团队各司其职。这种工作模式塑造了相对独立且专一的岗位技能体系，人才培养也相应形成了条块清晰的专门化路径。但随着AI技术深度介入影像创作，行业对可复制、纯执行的岗位需求逐渐变少，取而代之的是对交互型、思辨型、把关型人才的迫切需求。
拿创作朱熹的AI短片为例，首先要生成人物图像。交互型人才不断调整给AI的指令，最终细化为“中国风、男性知识分子、南宋服饰、深衣大带、头戴儒巾、全景、背景为书院或山水……”如此操作，生成上百张不同姿态、场景和光影效果的人物初始图像，为接下来的创作提供了丰富的视觉素材。思辨型人才看到其中朱熹于竹林中持卷沉思的草图时，一个更深层的创意被点燃，提出：“我们可以塑造一个‘在格物中寻理’的象征性形象。借用‘格竹’的意象，让竹叶的纹理与书卷上的文字产生光影联动，通过视觉语言展现朱熹‘存天理’的思想。”这个创意为作品赋予独特的哲学深度和叙事维度。把关型人才对生成影像进行严谨的考据与审核后指出，作品中朱熹所着服饰的某些细节混入了明代元素，与南宋时期的制式不符。而“格竹”是王阳明的故事，如要借用，需要注意区分。这个案例清晰展示了三类人才在AI影像创作中的价值：交互型人才使用工具，思辨型人才定义作品，把关型人才锚定价值，三者环环相扣。
这场变革不仅是创作思维的转向，也对影视教育模式提出了新的挑战。传统教育致力于将学生培养成导演、摄影、美术等在特定专业方向上持续深耕、掌握扎实技能的专才。而在AI时代，创作流程变了，如果教学仍完全沿用以往方式，让学生在既有框架内完成专业任务，可能会使其在面对AI生成充满偶然性的海量选项时感到迷茫。如何筛选、评判、引导AI共创出真正有价值的作品，需要全新的能力。这种能力超越了单一的专业技能，更侧重于跨领域的整合思维、对不确定性的探索勇气，以及在人与机器的互动中进行深度思辨的能力。面对这样的需求，教育需要进行相应调整。比如，可以在理论层面，构建跨学科的知识图景，将美学、伦理、逻辑与技术课程交织并置；在实践层面，采取工作坊形式，通过真实项目推动教学，打破课堂与产业的边界。学生不仅学习使用工具，更经历从构思到落地的全流程，从而理解创作的整体性与复杂性，最终成为既懂技术又通艺术，既善于创作又善于思辨的复合型人才。这样的人才，将成为AI时代需要的创作者与探路人。
（作者：林隆强贵丰配资，系福建师范大学马克思主义与当代媒介研究中心研究员）
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