生成式AI技术重塑影视制作：Netflix的早期尝试与未来展望
在流媒体巨头Netflix的最新动向中，生成式人工智能（GenAI）正逐渐渗透到影视制作的各个环节。一部名为《永恒族》（The Eternaut）的阿根廷剧集，在今年四月于Netflix平台首播，其中一个场景便是由生成式AI技术辅助完成，这无疑预示着影视行业即将迎来一场由AI驱动的变革。
AI技术在《永恒族》中的应用
在与投资者的电话会议上，Netflix联合首席执行官泰德·萨兰多斯（Ted Sarandos）透露，《永恒族》是Netflix首部在最终成片中使用生成式AI技术的原创剧集。具体而言，该剧集中一个布宜诺斯艾利斯建筑物倒塌的场景，是由Netflix旗下的视觉特效工作室Scanline的内部创新团队iLine，与剧集创意团队合作，利用AI工具共同完成的。萨兰多斯强调，借助AI技术，该视觉特效的制作速度提升了十倍，而且成本也大幅降低，使得原本预算有限的剧集能够呈现出高质量的视觉效果。
Netflix对生成式AI的开放态度
尽管《永恒族》中AI的应用仅限于一个场景，但Netflix似乎对生成式AI在影视制作中的潜力持开放态度。萨兰多斯表示，这项技术为创作者提供了绝佳的机会，不仅能降低制作成本，还能提升影片和剧集的质量。“我们的创作者已经在前期可视化、镜头规划以及视觉特效等方面看到了AI带来的好处，”他补充道，“过去只有预算充足的项目才能使用先进的视觉特效技术，比如面部修复。”
除了在视觉效果方面的应用，Netflix还在探索生成式AI在内容个性化推荐方面的潜力。联合首席执行官格雷格·彼得斯（Greg Peters）指出，Netflix正在测试一项新功能，允许用户通过对话提示来获取推荐，例如“我想看一部80年代的黑色心理惊悚片”。这种更智能的搜索功能有望提高用户在平台上的参与度，从而吸引更多广告商，并维持用户订阅。
此外，Netflix还计划在2026年推出互动式AI广告，进一步拓展生成式AI的应用场景。彼得斯表示，他们正在努力将AI技术应用到越来越多的广告位中。
AI技术与内容创作的平衡
当然，Netflix也强调，AI技术的应用不会偏离其“讲述精彩故事”的核心目标。萨兰多斯将生成式AI在影视领域的应用与计算机动画的兴起相提并论，认为AI技术能够提升内容质量，并创造更多的就业机会。美国劳工部的数据显示，2023年美国有73,300名特效艺术家和动画师，预计从2023年到2033年将增加3,200个就业岗位。
萨兰多斯认为，通过技术手段将内容质量提升10%，远比降低50%的成本更有价值。他补充说，观众可能并不关心预算，甚至也不太在意背后的技术。
生成式AI在影视领域的更广泛应用
观众对影视作品中生成式AI的接受程度因人而异。例如，Netflix的真实犯罪纪录片《珍妮弗的真相》曾被指控使用未公开的生成式AI技术，引发了争议。纪录片的真实性至关重要，因此AI生成的图像可能会损害其可信度。相比之下，在虚构的末日题材剧集中使用AI技术来避免破坏真实建筑物，则更容易被接受。但如果使用AI来撰写剧本，可能会引发不同的反应。
随着迪士尼等行业领导者积极探索AI技术的应用，预计未来几年生成式AI将在影视领域得到更广泛的应用。目前，生成式AI已被应用于院线电影（如《野兽派建筑》）、新闻广播、流媒体电影以及动画片中。生成式AI能够显著降低成本，这使其成为娱乐行业的重要发展方向。Netflix在原创剧集中使用并推广生成式AI，无疑将引发更多关注。
机遇与挑战并存
围绕生成式AI在影视领域的讨论，主要集中在对创造力和就业的潜在威胁，以及对知识产权的侵犯。但与此同时，业界也在积极探索如何利用这项技术来增强人类的创造力。随着社会对生成式AI的认知不断加深，其在影视作品中的接受程度将取决于其使用方式、时机和原因，以及创作者对AI使用的透明度。
生成式AI赋能影视制作的未来趋势
生成式AI正在逐步渗透到影视制作的各个环节，从剧本创作、视觉特效到后期制作，都展现出巨大的潜力。以下将深入探讨生成式AI在影视制作中的应用，并分析其对行业带来的影响。
1. 剧本创作与故事构思
生成式AI可以通过分析大量的剧本、小说和新闻报道，学习各种写作风格和故事结构。它可以辅助编剧进行头脑风暴，提供新的故事创意，甚至可以根据特定的主题或人物设定生成初步的剧本草稿。虽然AI目前还无法完全取代人类编剧，但它可以作为一种强大的辅助工具，提高剧本创作的效率和质量。
2. 视觉特效与场景设计
生成式AI在视觉特效方面的应用已经初见成效。《永恒族》中建筑物倒塌的场景就是一个很好的例子。AI可以根据简单的指令或参考图像，自动生成逼真的视觉特效，例如爆炸、火焰、水流等。此外，AI还可以用于场景设计，根据剧本的描述和导演的要求，生成各种风格的场景概念图，帮助制作团队更好地进行场景规划和搭建。
3. 角色建模与动画制作
传统的角色建模和动画制作需要耗费大量的时间和人力。而生成式AI可以通过学习大量的角色模型和动画数据，自动生成各种角色模型，并根据剧本的描述生成角色的动作和表情。这不仅可以大大缩短制作周期，还可以降低制作成本，让更多的小型制作团队也能制作出高质量的动画作品。
4. 后期制作与剪辑
生成式AI还可以用于后期制作和剪辑。例如，AI可以自动识别视频中的人物和物体，并进行跟踪和编辑。此外，AI还可以根据剧本的情节和节奏，自动生成剪辑方案，帮助剪辑师更快地完成剪辑工作。AI还可以用于修复老旧影片，去除噪点和划痕，提高影片的清晰度和色彩还原度。
5. 个性化推荐与互动体验
Netflix已经开始探索生成式AI在个性化推荐方面的应用。通过分析用户的观看历史和偏好，AI可以为用户推荐更符合其口味的影片和剧集。此外，AI还可以用于创造更具互动性的观影体验。例如，用户可以通过语音或文字与AI进行互动，参与剧情的走向，或者了解更多关于影片的信息。
生成式AI对影视行业的潜在影响
生成式AI的广泛应用将对影视行业产生深远的影响，以下是一些潜在的影响：
1. 降低制作成本，提高制作效率
生成式AI可以自动化许多重复性的工作，例如视觉特效制作、角色建模和动画制作，从而大大降低制作成本，缩短制作周期。这将使更多的小型制作团队也能参与到影视制作中来，促进影视行业的多元化发展。
2. 提升内容质量，拓展创作空间
生成式AI可以为创作者提供更多的创意灵感和技术支持，帮助他们创作出更具创新性和想象力的作品。例如，AI可以生成各种风格的场景概念图，帮助导演更好地进行场景规划；AI可以生成各种角色模型，让编剧可以创造出更丰富的人物形象。
3. 改变行业格局，重塑人才需求
生成式AI的广泛应用将改变影视行业的格局，一些传统的岗位可能会被取代，例如特效师、动画师等。但与此同时，也会产生新的岗位，例如AI模型训练师、AI内容审核员等。影视行业的人才需求将从传统的技能型人才向复合型人才转变，需要具备AI技术和艺术创作能力的人才。
4. 引发伦理争议，需要规范引导
生成式AI的应用也引发了一些伦理争议，例如版权问题、虚假信息问题等。AI生成的内容是否侵犯了原作者的版权？AI生成的人物形象是否会误导观众？这些问题都需要我们认真思考和解决。政府和行业协会需要制定相关的法律法规和行业标准，规范生成式AI的应用，保障创作者和观众的权益。
挑战与应对策略
尽管生成式AI在影视制作中展现出巨大的潜力，但同时也面临着一些挑战。以下是一些主要的挑战以及应对策略：
数据安全与隐私保护
生成式AI需要大量的数据进行训练，这些数据可能包含敏感信息，例如演员的面部特征、声音等。因此，数据安全和隐私保护至关重要。影视公司需要建立完善的数据安全管理制度，对数据进行加密和脱敏处理，防止数据泄露。
算法偏见与公平性
生成式AI的算法可能存在偏见，导致生成的内容带有歧视色彩。例如，AI可能更倾向于生成白人男性角色，而忽略其他种族和性别的角色。为了解决这个问题，影视公司需要对算法进行审查和修正，确保生成的内容具有公平性和包容性。
知识产权保护
AI生成的内容可能涉及到知识产权问题。例如，AI生成的角色形象可能与现有的人物形象相似，从而引发版权纠纷。为了避免这种情况，影视公司需要对AI生成的内容进行审查，确保其不侵犯他人的知识产权。
人才培养与转型
生成式AI的广泛应用将改变影视行业的人才需求。影视公司需要加强对员工的培训，提高员工的AI技术水平。同时，也需要帮助传统的技能型人才进行转型，适应新的工作模式。
结论
生成式AI正在深刻地改变着影视制作的各个环节，它不仅可以降低制作成本，提高制作效率，还可以提升内容质量，拓展创作空间。但与此同时，也带来了一些挑战，例如数据安全、算法偏见和知识产权保护等。只有认真应对这些挑战，才能充分发挥生成式AI的潜力，推动影视行业的创新发展。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，生成式AI将在未来的影视行业中扮演更加重要的角色。
