朋友发了一堆短片过来，没有告诉我这是不是AI，让我猜。

我也想邀请大家玩一下这个游戏。我先放进来这几部短片中我认为最难猜的一个——《来世录》。

当时看完后我的答案是或许有AI参与，但不是完全的AI生成，结果我错了，这就是AI生成的作品。

这几部作品是今年即梦联合第38届大众电影百花奖设立的AIGC推优单元中，最终评选出的6部获奖影片。

它们包含了四部动画作品和两部真人写实风格作品。

除了上面那部，我还选了两个我觉得很有代表性的作品给大家看一下：《壹梦》《夜叉渡河》。

我对这个结果很惊讶，尤其是这几部动画，很多地方做的实在太像手绘或CG了，《夜叉渡河》全片几乎都离不开水，而我们知道AI生成的水几乎是最容易辨识的，但在这部里我几乎真假难辨。

包括《壹梦》里武生定点立住的一个动作，立住后背后的旗子竟然还有一个飘动的反作用力，这与真实的运动轨迹相差无二。

于是我找来了这些创作者的自述，看到了一个被很多人提到的点，他们想让自己看到的听到的想到的故事和画面成真，而AI实现了这个可能。

无独有偶，我们微博最近发了一条用《奥德赛》的方法改编《西游记》，很多人留言的是同一句话：想看，用AI做出来吧。

我觉得这是我们之前观察AI发展的时候，没有聊到过的一种创作冲动，不是因为AI多好，也不是因为多有盈利的空间，只是因为我想看，想让脑中的画面成真，而我一个人靠AI就可以实现。

它最大的好处是不再只是和“创作者”有关了，普通人也会有这样的念头。

那AI到底为我们的想象提供了哪些帮助呢？它当前在动画层面可以做到什么样的程度？

单人与电脑的协作是否会变成一种闭门造车？人的想象力会不会在脱离集体创作后变窄变局限？在我们依旧不接受的AI真人领域，我也很好奇AI的创作是否会剥夺实拍与世界的有机交互感？

对于这些问题，在一线的年轻创作者们他们是怎么想的？带着这样的好奇我采访了一部分主创。

一、为什么要用AI去做？

对于这些创作者来说，AI带来的最大机会几乎都是提供了将创作相对简单落地的可能性。

这里绝大多数的年轻创作者都缺乏把自己想法直接落地的可能，就像《壹梦》，导演张博涵拍秦腔的故事面临的最大困难就是起步阶段的资金和各方协调。

《鲸鱼之歌》和《夜叉渡河》同样面临这样的困难，前者动物的部分现实中很难实现，后者对于特效和美术的成本要求很高。

当然AI并非万能的，也不是他们的想法一出现就马上提供了落地支持，甚至在AI能否实现需求这方面，他们也曾反复试验犹豫。

比如在即梦seedance2.0还没出现的时候，模型的能力还跟不上视频的需求，当时只能用图生视频的方式艰难调整，包括在模型升级之前，AI真人的创作也很难消除皮肤光泽带来的虚假感。

但在即梦seedance2.0出现的时候，这些技术困难中的大部分都迎刃而解，它能够实现《壹梦》中一整套流畅的武生动作和《失控:OUT OF CONTROL》里行云流水的搏斗镜头。

还有它生成的细腻，比如《夜叉渡河》里游泳的动作在新模型支持下显著提升，无论是动作还是水的形态都变得自然流畅，导演卢齐炜还在水方面做了很多文章，不同的时间段阳光会在水面呈现不同的色彩，从夕阳下橙红色的晕染到月光泛出蓝白色叠加的波纹，这些细腻的感知都能被seedance2.0捕捉生成出来。

它的理解能力也提高很多，《来世录》导演朱璟添在改风格时认为即梦很大的一个优点就是不会更改风格，而是在他想要的风格之上生成自己的需求。

二、AI给你们带来了哪些惊喜？

我问了他们一个共同的问题，实拍意味着创作者与世界的未知进行有机交互，可能一阵风一片云带来的阴影都会给你惊喜，人与电脑的创作是否会缺乏这种有机交互？

面对这个问题，他们在承认确实缺乏的同时给出了一个相似答案。

《鲸鱼之歌》的主创钟淇玲和陈烁认为，实拍的惊喜确实难得，但相比于幸运来说实拍带给他们更多的是遗憾和挫败，随时会有突发事件干涉拍摄，实拍就是一个与时间和巧合赛跑的工作。

卢齐炜认为实拍很多时候会变成疲惫感特别重的创作，但人与AI的创作会让一些基础的担忧比如灯光或摄像机的问题被规避，导演可以全身心地沉入创作之中。

幸运和顺利都是属于少数人的，但AI的创作或许可以把这个少数人变成多数人，它可能无法有意推动艺术的变革，但至少可以在使用工具上达到一种技术平权，也就是付出最小的代价完成想看的作品。

同时，他还提到了创作中感受到的人与AI之间交互的惊喜。AI创作相当于把整个世界浓缩在算法空间，你可以调用这个空间内的每一个区域，这是另一种交互。而且在每一次按下生成键之后，他给你带来的东西是完全随机的惊喜，做视频很像在做一场游戏，游戏里的一切都是随机的，这是算法的魅力。

在定格动画的创作中，《壹梦》导演张博涵提到seedance2.0创作出了介于定格动画和CG动画之间的0.5版本，它既有定格动画原本的魅力，又在一些定格很难实现的动作比如旗子的舞动绒球的颤动上实现CG的流畅。更惊喜的是，seedance2.0生成的音效直接是立体声，这无疑节省了很多精力。

三、相较于实拍，是否依旧有无法解决的问题？

但技术也不是能够解决一切。

比如《来世录》中，导演想要追求的一种国风动画中把人物变成流体化的动画风格，但目前的AI模型还不能实现。

《鲸鱼之歌》的导演也提到了一些真人AI创作中人物生成过于完美缺乏记忆点的问题，还有动作场面一旦涉及到复杂动作就很难调试。有一幕是争抢本子的动作，即便输入很多细节的动作描述也不尽如人意，而且在绑定人物后人脸也会同步变化。

这一遗憾在《失控》里同样存在，这是一部对动作连贯要求很高的短片，一旦涉及到长时间的人物一致性、复杂动作、多人物互动以及细微表演的连续性，AI依旧很难百分百精准。

当然，最大的一点还是表演。

AI与真人演员相比缺乏真实生命的体悟，表演的动作是由感情催生的，一招一式之间充满韵味而非刻板的比划。

但AI欠缺的就是这层韵味，它很难传达出动作之下的细腻感情，只会根据人输入的指令机械地生成夸张动作，比如开心、生气都很直白，没有层次。

所以它只能由创作者输入精细的指令反复调整，比如人的眼睛低垂几分、愤怒时手指如何颤抖、心虚时眼神向下，纵然它可以实现低垂、颤抖，它依旧缺乏人的情感诱因。

还有一点是卢齐炜提到的，风格化或许在AI的世界里不再重要，因为风格是可以由提示词批量生成的，它太容易被模仿了。

四、那在这里最重要的是什么？

他们给出的统一回答都是：人。是拥有生命记忆的人。

在这里的一切创作，都离不开人的主导思想和艺术想法。

比如《壹梦》最后一段表演《长坂坡》为什么动作是渐渐无力的，因为导演让角色想到剧场要拆掉、戏楼要塌了，而赵子龙也有年迈的一天，这一切都是无法控制和挽留的，所以他要一步步在动作上引出悲伤的情绪。

《夜叉渡河》导演用景深构织了角色的两层心态，他渴望通过加入泳队从农村走向大城市，于是家里场景的线条和浅景深是不断压缩他的；而户外的自然是他向往的更大世界，所以有意将人物与环境的比例调整，通过构图和场景让此处更加浪漫主义。

包括《鲸鱼之歌》中让插画流动起来叙事并参与表达人物心理，以及《失控》导演刘树恒提到的AI并未让所有事情变简单，人物一致性、表演连续性这些问题都需要人综合凭借自身经验大量筛选修正。

AI并非创作者可以偷懒的手段，它的省时省力换来的应当是创作者反复逼问自己，你想要的到底是什么？

卢齐炜认为，他对于志异的改编追求的不是奇观，他想要创作的是一个并非奇观和风格构成的世界，而是拥有他的记忆和情感的世界，AI可以让他用极致的视听语言和丰富的表现主义表达一些有温度的现实主义内容，这是技术和表达的融合，也或许是未来创作中能够体现创作者独家标签的地方。

五、人和AI的独立创作是否会让创作窄化？

《夜叉渡河》的导演承认AI的出现让团队规模得以精简，它更像完成一场导演头脑中的想象，也让集体的创作变成一个人的思维。

但他们都没有放弃团队的工作，以及对于自己认知的提升。

《鲸鱼之歌》的主创认为为了不让创作变得闭门造车，创作者应该始终处于创作思维中，创作者与世界随时交互再应用到作品中就是当下交互的方式。

《壹梦》的角色都有各自鲜明的特征，这并非全部依靠AI，而是导演向美工团队提出诉求再由团队根据人物背景设计。

这说明了一个问题，创作，即便有了AI，也从来不只是一个人或者两个人的创作，AI的出现或许会让创作无限逼近导演的个人想法，但一个作品是多元杂糅的，糅起来的从不是导演一个人的想法。

基于此，《鲸鱼之歌》的主创提出了一种关于未来创作模式的设想。

未来创作同样需要多部门的参与，他倾向的创作模式并非局限在1到2人之间，依旧是一个团队的协作，将AI运用到传统的影视部门中充当更先进的工具，让摄影和美术等不同的部门负责属于他们的板块，让AI在他们的想法之上再次开发。

最终将多部门的最终想法融合之后再统一反馈给整个项目的核心，这与实拍呈现出的多元共创的模式是很相似的，而AI在本质上是作为一门新技术参与而非取代了创作。

就像颁奖现场评委说的，AI像牛奶倒进了水一样，是分子和分子的结合，而不是一杯牛奶替代了一杯水。

人与AI的博弈在很多时候就像人对摄影机的开发运用一样，都是人与技术进行的互动。

对于AI的创作很多时候并不是随手拍拍/随便输入指令就可以了事，如果你想要传达出一种感受，那么你告诉AI的并非是“我想要某种感受”，而是详细地告诉它我的镜头要如何运动，人物要有怎样的动作，前景后景分别是什么，什么色调，多大的景别，场景内容，等等等等。

这些知识的本质都是人的体悟和经验，我们将之转化成文字，再用文字生成画面。

前者是人的灵魂，后者就是技术的灵魂。

曾经摄影机的出现是一种技术，人在拿起摄影机推拉摇移的一刻和摄影机产生了交互，于是人的灵魂与技术的灵魂交互。

而今电脑和AI同样作为一门技术，人坐在AI之前一步步灌输自己的经验调整生成，在表达创造筛选的一刻与AI产生了交互。

我们和这些创作者都一样，都不希望未来的创作完全被AI取代，那么如何在这场交互中探索新的表达，还有很长的路要走。