《現代電影技術》｜葉思成等：AIGC短片數智聯創工作流探析——以創新影像《樹苗的蛻變》為例

本文刊發于《現代電影技術》2025年第5期

專家點評

中國創新影像大賽作為引領影像創作技術變革的創新平臺，自創辦以來一直聚焦“技術驅動藝術”的核心理念，成為展示前沿技術應用與多維藝術表達的重要舞臺。參賽作品類型從AI生成、虛擬影像到沉浸式體驗，充分彰顯了大賽對多元化創作生態的推動力。人工智能生成內容（AIGC）已經成為重構影像創作范式的核心驅動力，其技術應用已從工具革新邁向全流程范式轉移。《樹苗的蛻變》作為中國創新影像大賽一等獎作品，通過AIGC技術實現生態主題的視覺敘事，體現了科學技術與人文關懷的協同創新，成為AIGC賦能影像創作的標桿案例，以及創新大賽“發掘新質生產力”目標的典型實踐。《AIGC短片數智聯創工作流探析——以創新影像〈樹苗的蛻變〉為例》一文，以扎實的案例分析與跨學科視角，為行業從業者與研究者提供了兼具實用價值與理論深度的參考，值得作為AIGC影像創作的范式指南認真研讀。文章以《樹苗的蛻變》這一創新影像為切入點極具代表性，通過對于這一典型案例的數智聯創工作流分析，層層遞進，讓讀者能循序漸進地理解復雜內容。在作品的前期策劃中，生成式AI輔助劇本分鏡與場景設計；中期制作通過LoRA模型優化視覺風格，結合深度學習算法實現動態渲染；后期則利用AI批量生成特效素材，顯著提升效率并降低成本。這種“數智聯創”模式打破了數字影像制作的傳統流程，使創作者能夠更聚焦于創意表達而非技術限制，文中對工作流各環節的拆解細致入微，結合具體操作步驟和技術原理，使理論知識變得通俗易懂，增強了文章的可讀性和實用性。中國創新影像大賽呼吁更多的參賽佳作，同時希望能有更多這樣對于作品創制實踐的總結與分析。

——韓強

正高級工程師

中國電影電視技術學會秘書長

作 者 簡 介

葉思成

北京廣播電視臺二級錄音師、編輯，中國傳媒大學音樂與錄音藝術學院碩士生導師（校外導師），主要研究方向：廣播影視創作生產（智能生產）、媒介聲音研究。

中國傳媒大學音樂與錄音藝術學院教授、碩士生導師、博導組成員，主要研究方向：聲音科學與藝術、數字媒體與數字人文。

袁邈桐

金恬田

浙江華策影視股份有限公司AIGC應用研究院編導，主要研究方向：人工智能媒介內容生產研究。

摘要

為探究基于人工智能生成內容（AIGC）技術的“人工智能+視聽”影視內容生產機制，本文以創新影像《樹苗的蛻變》為例，系統解析數智聯創工作流模式在AIGC短片創作中的應用路徑。該工作流基于人機協同理念，構建“創意策劃—智能生產—數字制作”三模塊全鏈路解決方案，通過AI技術實現視聽素材的自動化生成與風格化處理。案例分析表明，AIGC短片通過“智作+制作”協同模式，驗證了數智聯創工作流在提升創作效率、統一風格質量及拓展藝術表現力等方面的實踐價值。本研究亦為AIGC技術驅動下影視創作的流程優化與范式革新提供了理論參考與實證支持。

關鍵詞

AIGC；數智聯創；工作流；人機協同；視聽創作

1引言：新質生產力賦能創新影像創作實踐

生產力的提升作為人類改造世界能動力增強的一個重要方面，預示著人類改造世界的力量正得以強化。高質量發展背景下，影視內容供給側正以大力發展新質生產力為契機，把握以人工智能（AI）為代表的新興技術帶來的重要機遇，積極試水影像質態創新與內容生產機制變革，相繼生產了一大批佳作。2025年《政府工作報告》提出，持續推進“人工智能+”行動[1]。本文將圍繞新時代影視生產議題，探究當前人工智能生成內容（AIGC）助力視聽內容制作融合創新范式，結合數智聯創工作流導引，探究如何更新視聽創作樣態、創新制作方法，總結并提煉出具有實踐指導意義的經驗范式，進而助推新時代影視行業創新發展。

2研究背景：“人工智能+視聽”創作范式的興起

近年來，AIGC技術發展突飛猛進，不斷影響著傳媒生態并重塑媒體生產格局。以“人工智能+視聽”為代表的創新影像，正引發行業內外的廣泛關注。2021年11月，國家電影局印發《“十四五”中國電影發展規劃》指出，“充分應用傳統攝制、虛擬攝制、云端制作、智能制作以及計算機動畫等多元化電影攝制技術手段，推動建立電影創作、內容和數據共享技術體系”[2]。同年10月，《廣播電視和網絡視聽“十四五”發展規劃》亦指出，積極推動運用人工智能等技術，創新內容選題、素材集成、需求組合、創作生產等，發掘創意空間，深耕內容制作，創新節目形態，讓個性化定制、精準化生產更好為提升作品質量、滿足人民需求服務[3]。2023年12月，工業和信息化部等七部門聯合印發了《關于加快推進視聽電子產業高質量發展的指導意見》，提出“促進視聽技術、產品與應用場景融合創新，加快與新技術融合發展”?，明確推動產業“向高端化、智能化、綠色化發展”?，同時鼓勵“推動生成式人工智能賦能智慧生活視聽場景，優化家庭影音、互動游戲、健康養老和生活服務等體驗” ，為AIGC在音視頻生產中的場景化應用以及創新驅動影視工業范式升級?提供了宏觀政策支持?[4]。2024年7月發布的《北京市推動“人工智能+”行動計劃（2024—2025年）》具體指出，廣電傳媒行業要“利用大模型創作能力，集成文本創作、視頻生成、影視特效處理等功能，加速AIGC創作豐富內容，在影視領域形成一批新型工具和創新成果，豐富影視作品創意，提高創作效率和質量”[5]。

面對AI發展浪潮，以主流媒體為代表的影視制作機構在智能技術應用和創新傳播方向上不斷追求“向前一步”，包括中央廣播電視總臺、北京廣播電視臺、上海廣播電視臺等廣播影視制作機構陸續啟動AI實驗室建設[6—8]，各類型AIGC作品在短時間內呈現出迅猛發展態勢。北京廣播電視臺抓住AI發展重要機遇，以AIGC技術研發與創新制作為抓手發展新質生產力，積極試水節目質態創新與內容生產機制變革，推出了一批創新影像佳作。2024年起，北京廣播電視臺開啟AIGC內容生產相關研發工作，聚焦AIGC短片等體裁，探索媒介內容創作新形式，發掘媒體融合創新新樣態，開辟創新影像生產新模式。

面對AI內容創作發展現狀，當務之急是要著手探究智能視聽內容創作生產過程中的規律性特點，探尋AIGC技術與影視內容生產耦合機制，進而對影視創作提質、傳播增效等舉措提出實用、有效的策略，助力推動影視行業在內容生產及數智影視傳播上取得良好效果。與此同時，如雨后春筍般的AIGC視聽內容正悄然影響著億萬大眾的欣賞習慣，通過對主流傳媒機構及其所作的案例作品開展分析研究，不僅可深化對新質內容生產過程中運作機制的理解認知，而且透過管窺典型創作案例還可進一步揭示其智能化生產過程中蘊含的規律性特點，從而為新樣態內容研發與創作工作等提供參考指引。

3數智聯創：一種對AIGC影視內容創作生產工作流模式的探索

AI與數字技術的深度融合悄然影響著影視內容生產的流程與效率，結合筆者創作實踐，本文提出一種新型創作模式——數智聯創工作流。數智聯創的底層邏輯是人機協同，即通過人類創意驅動AI實現意圖耦合，進而由AI將抽象創意轉化為具象內容。概念上，工作流（Workflow）是一個業務過程的全部或部分自動執行?[9]。其整體是一個數字化的故事講述，以AI和人類協同的形式完成“文本-圖像-動畫-聲音”的視聽多模態敘事目標[10]。工作流模式在智能生產中具有流程標準化、結果可預測和穩定性高等優勢。數智聯創工作流（圖1）以創意策劃、智能生產和數字制作三個主要工藝模塊為基礎，構建了從創意構思到最終視聽作品交付的全鏈路數智化解決方案。該流程具備以新質技術賦能創意、以AI驅動生產要素的重要優勢，緩解了創作成本投入過高等客觀阻礙，顯著提升了內容生產效率并基本確保了生產質量的穩定性，一定程度上適用于視聽創作領域。

圖1　數智聯創工作流路徑圖

3.1 創意策劃域

創意策劃域是工作流的起點，承擔從無到有的創意孵化與敘事框架搭建。其核心任務包括構建故事內核、梳理敘事線索、制作分鏡頭腳本、設計視覺表達框架等，為后續的數智生產環節提供明確的目標大綱。以基于語音敘事的故事文本為例，講故事的方式依托獨白敘事展開，隨即對應設計可執行的分鏡頭腳本。而后分鏡頭腳本方案則對照故事大綱（獨白邏輯），將故事敘述拆解為具體的鏡頭語言，包括場景構圖、角色動作、鏡頭運動等要素；同時，分鏡頭腳本需設計符合敘事邏輯的鏡頭序列，明確每個鏡頭的時長、景別及轉場邏輯，形成可視化藍本，進而為后續生產智能影像與聲音素材提供邏輯支撐。

3.2 智能生產域

2025年3月，《〈關于促進虛擬現實電影有序發展的通知〉政策問答》指出，“虛擬現實是近年來高新技術發展的重要前沿方向，隨著人工智能和虛擬現實技術的發展，其極強的臨場感、沉浸感，為觀眾提供了嶄新的視聽體驗，部分作品已經在市場上引起了強烈的反響”?[11]。通過AIGC技術，智能生產域實現影像素材與聲音素材的自動化生成，解決傳統生產流程中人力成本高、迭代周期長等痛點，實現AI驅動下視聽素材規模化生產及內容風格化處理等目標。該模塊分為影像素材與聲音素材兩條生產線，二者通過統一的工作流相互協調實現協同工作。

3.2.1 影像素材生產

一方面，近年來AI技術在分鏡頭腳本與場景概念圖生成方面的應用發展迅速，以文生圖（Text?to?Image，T2I）模型為代表，其基于Transformer、生成式對抗網絡（GAN）和卷積神經網絡（CNN）等關鍵技術，可根據劇本內容自動生成分鏡頭腳本，還能根據場景描述生成符合劇本情境的概念圖，展示不同光線、色調和環境下的場景氛圍，提供直觀的視覺感受[12]。另一方面，以T2I技術為基礎，并進一步結合經特定風格數據集預訓練的LoRA模型與動畫生成算法，快速產出符合分鏡頭需求的高分辨率圖像。基本步驟如下：

（1）提示詞（Prompt）的生成與優化及初步圖像（一創圖像）生成。基于創意策劃腳本，生成用于AI影像制作的提示詞；同時，可進一步利用大語言模型（LLM）作為AI提示詞優化工具，通過對比學習框架優化語義匹配度，完成提示詞迭代，提升畫面構圖的可控性與后續制作效率。（2）風格化LoRA模型渲染。利用預訓練的LoRA模型基于文生圖對圖像進行渲染，轉繪為具有統一視覺風格的風格化圖像（二創圖像）。LoRA作為一種輕量化模型微調技術，能將特定藝術風格高效地嵌入基礎生成模型。例如，通過在預訓練模型的權重上添加低秩矩陣，以實現特定風格的低成本遷移；同時，如大批量一創圖像采用同一類型LoRA進行技術渲染，可基本確保渲染后的二創圖像素材的風格統一性與穩定性。另外，在圖片素材生成階段，創作者可通過AI交互界面實時調整提示詞及渲染參數，直至輸出滿意結果。（3）采用圖生視頻（Image?to?Video, I2V）技術，結合提示詞實現圖像到動態影像的轉換。特別是靜態生成的二創圖像需通過首尾幀補間處理轉化為動態影像，由AI視頻生產平臺通過智能分析挖掘首尾幀的關鍵幀數據，自動生成中間過渡幀。例如，若分鏡要求展示“鏡頭從全景場面推進至場景中的某一人物的特寫”，系統將計算鏡頭運動軌跡，確保生成內容與指定關鍵幀無縫對接，生成順暢的縮放與平移運動鏡頭。

3.2.2 聲音素材生產

聚焦文生語音（Text?to?Speech, TTS），通過深度學習（DL）模型（基于對人聲開展數據采樣并訓練通用語音模型）實現文本到語音的高質量轉換。基于TTS的語音合成技術采用端到端的語音合成模型，將獨白解說詞轉化為自然流暢的語音。即創作者將文本輸入至語音合成引擎，生成角色人物對話或獨白等音頻素材；同時，大多數AI音頻生產平臺均支持多語言及情感化語音輸出，在一定限度范圍內創作者可通過調節參數（如語速、音調、情感強度）控制人聲的表現力，以實現高度擬人化的語音輸出。除語音智能生成外，智能音效、音樂正廣泛試驗于影視前沿生產中，基于對語音內容的語義及情感標簽的分析，AI音效合成平臺從音效數據庫中自動匹配環境聲、動效、音樂等聲音素材。例如，當故事線涉及“雷雨夜”描述時，系統將優先加載雨聲、雷鳴與低沉的環境音效，并通過動態混音算法自主調整動態平衡，與此同時相關AI音效合成平臺亦為人工干預保留了調節空間。

此外，伴隨TTS技術的持續迭代升級，近年來語音克隆技術在算法精度與應用廣度層面實現突破性進展。該技術依托神經網絡對目標語音樣本進行特征解構與模式識別，通過多維度聲學建模實現說話人音色、韻律及停頓模式、情感表達等方面的精準復現。在當前的實際應用中，語音克隆技術輔助人聲標準化生產，已呈現出較高的生產效率與不俗的表現能力。

3.3 數字制作域

該階段聚焦于將智能生產的多模態素材進行視聽資料整合與后期處理。影像數字制作方面，在結束智能生產域的各項工作流程后，針對影像素材的數字剪輯制作工作仍遵循了數字影視制作操作規范，即這一過程參照分鏡頭腳本、導演剪輯邏輯線索和敘事方式展開制作，從而更精準地表達主創意圖并盡可能多地傳達導演的設計意圖。聲音數字制作方面，為確保影視作品的藝術性，主創團隊沿襲傳統數字音頻后期制作工藝，通篇精細化的音響設計為動態畫面注入活力；同時，AIGC影視作品在符合故事情景的基礎上可采用文生音樂方式生成音樂素材，然而從當前創作實際來看，采用基于電子音樂制作工藝的原創音樂仍然是最能貼切、完整、準確地表達主創意圖的創作方式。

4短片《樹苗的蛻變》對數智聯創工作流的應用

中國電影電視技術學會首屆中國創新影像大賽專業組AIGC賽道一等獎作品《樹苗的蛻變》[13]系北京廣播電視臺“節約”IP系列短片三部曲之一。《樹苗的蛻變》采用微短劇式劇作構思進行故事設計，短片以樹（紙張）的視角，講述了樹苗從生長到化身為紙，再到呼吁人類節約用紙、保護生態的故事，較為深刻地傳達了環保理念與生態責任的重要主題；同時，該短片通過樹苗的自述，巧妙地將樹木的生命歷程與人類文明的發展進程緊密聯系在一起，既體現了樹木自身在自然環境下的生生不息與生命頑強的景象，又深刻反思了人類活動對自然資源的過度索取及其可能帶來的生態危機問題。短片體現了強烈的社會責任感和人文關懷，較為深刻地闡述了人與自然和諧共生的深刻理念[14]。

4.1 《樹苗的蛻變》的數智聯創工作流

作為AIGC視聽制作技術在影視短片生產中的一次成功實踐，《樹苗的蛻變》在工作流設計上，采取了基于語音文本為藍本設計視聽分鏡頭腳本，即以獨白所述的故事線索與講述的節奏為參照，按分鏡頭腳本逐一開展AIGC分鏡頭畫面生產（表1），進而開展視聽內容智能生產。具體而言，系以數智聯創工作流模式開展工作，針對視覺素材與人聲素材開展全流程AI視音頻內容素材生成，而后對智能生成素材進行數字剪輯制作，有效形成了一套面向AIGC短片的多模態數智生產范式。

表1　《樹苗的蛻變》部分視聽分鏡頭腳本綱要

在創意策劃域，《樹苗的蛻變》以樹苗的蛻變歷程作為故事主線，揭示了樹木蛻變為紙的背后所要付出的生態代價，進而提出節約用紙、珍惜樹木的緊迫性，呼吁社會要對綠色發展、可持續發展問題加以重視。在講故事的方式上，短片以樹苗（紙張）為第一視角開展敘事，通過角色代入（擬人化）及平順的角色蛻變轉換等處理方式，有效拉近了短片與觀眾的心理距離。這種敘事手法不僅可搭建起角色與受眾的情感通道，更通過具象化的成長軌跡折射普世情懷，實現故事內核與呈現形式上的雙重共鳴，從而達成更深層次的傳播效果。

對于影像素材智能生產（圖2），《樹苗的蛻變》綜合利用Midjourney、Runway、Luma、可靈AI等國內外智能技術平臺完成畫面生產，依托文生圖、圖生視頻（結合提示詞）等AI技術制作路徑渲染、生成視頻素材，而后開展畫面數字剪輯。另外面對AI影像生產，創作者一是要做好工作流“規劃者”，二是要做好AI生產平臺“訓練者”，三是要做好AI素材成果“把關人”，具體工作流分為以下三個環節：

圖2　《樹苗的蛻變》影像素材智能生產路徑細分圖

（1）基礎圖像生成環節。該短片主要基于Midjourney平臺，通過輸入提示詞生成動畫風格關鍵幀，以快速構建場景基礎視覺框架，從而確定構圖、色彩和光影等關系。

（2）風格化渲染環節。該短片基于粘土風格LoRA模型工具開展進一步的二創圖像生成工作（圖3），為影像增加粘土材質的顆粒感、強化手工制作的質感、優化光影層次表現。

圖3　《樹苗的蛻變》基于粘土風格LoRA渲染生成二創圖像效果圖

在技術原理上，《樹苗的蛻變》選擇數智聯創工作流模式的核心優勢在于工作流能確保智能生產素材以及作品創作全流程的穩定性與可控性，較大程度保障導演意圖順利落地，減少人對創作的不可控程度。與此同時，智能生產在第一階段需先專注于對內容（即生成一創素材）的構建上，鼓勵創意的自由發揮與多樣性輸出，暫時不拘泥于風格統一，以避免因早期風格限定而干擾創意的發散與生成。待初步素材積累完成后，再通過基于風格化 LoRA 模型的智能加工流程，在保留原始構圖框架的基礎上，實現視覺模態風格的高度統一。另外，確保圖像風格一致性方面，建議固定隨機種子（Seed）值和采樣器類型，同時使用提示詞矩陣(Prompt Matrix)以保持多幀間的描述一致性，并進一步添加統一風格化的LoRA以強化風格的統一性。

（3）視頻生成環節。該短片涉及兩類圖生視頻智能生成方式：其一為基于Runway Gen?2平臺采取“直接序列生成”方式開展影像素材生產，采用直接序列生成視頻的主要優勢是生成畫面的連貫性較高、畫面中的人物及其他物體的運動穩定性較好；其二為基于Luma、可靈AI采取首尾幀補間動態影像生成方式開展影像素材生產（圖4），具體工作流大致細分為生成起始幀和結束幀、通過AI補間生成中間幀、對中間幀進行時序平滑處理三個步驟。而選擇首尾幀補間動態影像生成開展視頻生成的設計策略在于其適用于鏡頭運動簡單的場景，能夠實現畫面自然轉場，實現類長鏡頭的空間運動變化。首尾幀工藝的選擇既是意在豐富影像表達手段，避免AI影像呈現過分單一的蒙太奇風格，同時也在嘗試建立一種具有AI運動特征的影像表現風格。

圖4　《樹苗的蛻變》首尾幀補間動態影像生成效果圖

關于AI聲音素材生產，《樹苗的蛻變》使用通用人聲語言模型（中文男童聲）開展語音智能生產，將AI技術運用于語言內容的音色設計與故事敘事。作為AI音頻技術在視聽創作領域的常見應用范式，TTS語音合成技術通過構建多維參數調控體系，實現了對語音物理屬性（語速、音高、響度等參數）與情感語義特征（情感類別、強度等參數）較為準確的控制。創作者可基于內容類型（新聞播報、專題解說、情感故事等）與受眾畫像（年齡結構、文化背景、收聽場景等），動態調配音色的表現參數，高效生成兼具自然度與情感表現力的語音內容。

關于影像和聲音數字制作，《樹苗的蛻變》在完成AI影像素材生產流程后，數字影像剪輯環節仍遵循傳統影視工業化制作方式，以分鏡頭腳本所示的邏輯架構與敘事框架為制作基準，通過對各素材鏡頭進行組接并把控剪輯節奏，以精準反映作品的設計意圖。與此同時，短片的聲音后期制作部分則繼續沿用數字音頻聲音設計、剪輯、混錄工藝開展工作。

4.2 創作生產中存在的問題及改進方向

盡管AIGC技術在視聽內容制作領域展現出巨大潛力，但在實際應用中仍存在不盡如人意之處。在影像智能生產方面，當要反映快速運動中的鏡頭目標時，受限于當前智能讀取及反饋水平，AI影像生產難以詳盡捕捉并呈現出所有細節，特別是對動作幅度大、速度快的焦點對象，AI影像處理時出現畫面模糊、人物（或景物）運動狀態不自然等問題，導致AI影像在展現某些動作的動態美感和細膩技藝時顯得力不從心。此外，AI影像生產高度依賴于輸入數據（如圖像、文本等資料）的質量及物料的多樣化水平，若訓練數據不夠豐富或存在理解偏差，AI生成的影像內容可能會出現不準確或誤導的情況。

聲音智能生產方面，TTS語音合成技術在情緒化處理方面仍有較大提升空間。其在模仿再現如快樂、悲傷、憤怒等常規情緒時效果尚可，在精細化模擬人類語言情感變化方面，尤其是對于懷舊、諷刺、幽默等相對細膩、復雜，甚至是難以捉摸的微妙情感上，表現力明顯不足，智能平臺處理結果亦顯得生硬。在音頻模型訓練方面，迫切需要進行充分的數據訓練以及定制化訓練開發。

5 結語

將AI視為新質生產力的一部分，意味著我們已認識到AI技術在推動社會進步和經濟發展中的重要性[15]。AI為生活的方方面面帶來了令人興奮的創新，并在各行業創造了新的機遇；與此同時，其對真實、倫理和責任方面的影響也引發廣泛擔憂[16]。人們對藝術創作的認識往往體現為藝術家在不受拘束的環境下獨立完成的創作，AI時代下影視創作應當如何繼續，便成了這一新發展階段亟需響應的一道命題。亦有業界人士表示：“AI永遠是輔助手段，而非創作主體；同時，任何技術手段都不能完全替代人類的情感表達與創意深度”[17]。 AI大模型具有對任務的學習與泛化應用的能力，每一次創作生產任務對大模型而言都是一次學習過程，但機器輸出的結果理想與否，最終依然需要人類進行把關。數智聯創工作流正是通過“創意策劃—智能生產—數字制作”三模塊工藝流程依序遞進，將人類創意與AI算力深度融合，在顯著提升內容生產的效率并豐富藝術表現樣態的同時，探索規劃出了一條影視創作生產新路徑。《樹苗的蛻變》作為AIGC在影視內容生產領域中的一次創新實踐，展現了立足“智作+制作”的創新影像風貌。而數智聯創工作流中的各階段功能各有定位，智能工藝、數字工藝之間無謂孰優孰劣，實則是發揮各自優勢協同完成創作目標。未來，隨著多模態大模型生成及實時渲染、合成技術的進一步發展，智能生產制作流程或將向更個性化的方向不斷演進，亦將為影視創作創造更多可能性。

※ 本文系中國電影電視技術學會首屆中國創新影像大賽一等獎作品《樹苗的蛻變》支持技術論文。

參考文獻

（向下滑動閱讀）

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【項目信息】2021年中國傳媒大學亞洲傳媒研究中心科研項目“后媒體時代聽覺空間的文化建構研究：基于亞洲的視角”（AMRC2021-7）。