一秒赚 3000，AI 影像成打工人“财富密码”？

生态爆发前夜

文｜刘南豆

一个内容行业打工人的低门槛 " 财富密码 "，正在揭开神秘面纱。

看似是内容从业者 " 天敌 " 的 AI，其实是未来的好伙伴。只是，很多人还没有意识到这一点，甚至正与之对抗。

比如持续 118 天的好莱坞罢工里，AI 对娱乐业的影响，便是罢工讨论中的重中之重。

在新劳工协议的讨论中，关于如何使用 AI 的议题，谈判到了最后一刻。海外媒体《连线》指出，自制人工智能生成的视频，现在还达不到电影质量，但很快就有机会实现，" 有一天，普通人制作山寨电视节目可能比等待工作室或流媒体制作更容易。"

虽然先进的 AI 工具大多由海外的科技公司出产，但据业内人士透露，" 海外的影视公司在 AI 上没有国内走得那么快。"

在国内，AI 生成影像已经作为一个新兴业态，在悄然滋长。

拿电影行业来说，电影节创投便是适合且需要 AI 短片的应用场景。在创投中，大多数样片只需要起到 " 示意 " 的作用，无需成片有多高的精度，能表达出创作者脑中的画面即可。而 AI 创作样片，能大大降低 " 示意 " 的成本。

如 10 月底落幕的 FIRST 惊喜实验室中，FIRST 给创作者们安排了一次 AI 短片制作工坊。耗时仅两三个小时的分享后，有创作者独立制作出了 AI 短片，并因此获得了向投资人、评审展示自己影像审美的机会。这一举动走在了国内电影节展创投的前端，在某种程度上帮助青年创作者解决了一个长期以来的痛点。

不止电影节，AI 短片的应用场景不只用于 " 示意 "，它早已浸入普通人的生活之中。一些日常的广告短片，可能是 AI 生成的影像。而为广告主创作这些 AI 影像，正成为一个新兴职业。早期入局的创作者，仅用一天时间制作的 AI 短片就能获得上万元的回报。

AI 会带来什么、当下面临哪些阻力、内容人又该如何把握机会？毒眸（id:DomoreDumou）找到了一批 AI 及内容从业者聊了聊，试图还原 AI 创作生态的真实面貌。

创投是 " 第一 " 场景

电影是视听的艺术，但创投场合中能考察的维度往往只限于文本。如何用便捷的方式向资方展示导演的影像能力，是创投亟待解决的痛点之一。

在 AI 工具出现前，创作者制作样片的主要方式有两种。第一种是实拍短片，但实拍的费用不菲，对青年创作者并不现实。尽管国内大型节展的创投活动，都逐渐配套了样片拍摄的机会，但总资金有限，很难覆盖到每个创投参与者身上。

另一种方式是将一些经典电影片段剪辑成样片，这种方式成本更低，但不同电影有不同的风格，组合拼凑之后的样片往往成色不佳。

在今年金鸡电影创投大会上，作为主评审的导演郭帆在现场表示，" 经典电影的片段剪辑，就算剪得好，也是一个‘烟雾弹’，我们实际看到的成片可能会和这个大相径庭。我也希望未来的创作者不要再用剪辑的方式。最好是自己想办法去拍，哪怕只是个分镜，哪怕用手机，我觉得只要用心去展现出我们的想法就好了。"

AI 成了那个 " 展现想法 " 的便捷工具。

在 FIRST 的培训工坊里，" 故事接龙 " 团队创始人宋东桓选择了 Midjourney+Runway 的组合来授课。这两款工具，是 " 傻瓜 " 级别的。Midjourney 是通过文字生成图片的软件，Runway 则在今年 7 月发布了新功能，可以实现输入文字、图像或文字图像的描述后，直接生成相关视频。

Midjourney 官网社区的用户作品

听完分享，《无相》导演、编剧李堂用了三四天时间研究，拿出了一个让评审称赞的 AI 短片。虽然是悬疑类型，但《无相》涉及大量民俗文化的元素，主人公一直处于一种被凝视、被包裹的感觉中，而这种感觉很难单纯用语言传递，AI 为其提供了可视化的机会。

了解 AI 工具之前，如何把《无相》剧本中的世界，用可视化样片的方式给呈现出来，是他 " 非常痛的痛点 "。" 我之前也考虑过实拍样片，但是花费太大不现实。也拿其他的片子来剪过示意样片，但是它不准确，我还得专门给资方解释，看这种示意样片，有哪些部分是需要忽略的。但 AI 出现之后，能让它相对精准一点了。" 他告诉毒眸。

和实拍相比，AI 生成的样片无法展现演员表演层面的内容，这是李堂认为它作为创投样片的一大遗憾。但如果只作为在质感氛围方面参考的话，他认为 AI 生成的影像已经达到实拍样片的六七成了。

" 示意 " 的价值，不仅可以在创投里帮助资方和创作者之间沟通，也能在电影生产里帮助各工种的沟通。李堂提到，" 比如在一个项目前期，我和所有工种聊，我想要一种什么样的感觉的时候，以前只能用语言描述，可能合作次数比较多的伙伴才能完全理解我想要什么。但现在用 AI 做一个示意，它是很直观的，节省了很多沟通成本。"

但至于直接把 AI 生成的影像直接运用于电影级的作品之中，在李堂看来，它的精度还远远不够。

离电影的距离

AI 的潜力只能局限于 " 示意 " 吗？在宋东桓看来其实不然，用相对更复杂的工具组合之后，AI 也具备直接生成高精度成片的能力。

他提到，" 比如画面精度这个部分，用 Midjourney+Runway 的方式的确只能生成示意级别的影像，但如果加入更多工具到生产流程中继续优化，比如 Stable Diffusion（一款开源 AI 画图工具），我只要用它去逐帧生成，它最终生成到 8K 的质量都没问题。"

在实拍电影中，宋东桓认为眼下 AI 的核心价值在于，帮助解决一些实在不方便实拍的内容。比如某位演员年轻的面庞，某个拍摄不便的场景，如故宫、圆明园、雪山、热带雨林等等，只要有一定数量的照片作为依据给到 AI，它就可以利用 NERF（神经辐射场）等 3D 技术把整个空间给还原出来。

更显著的替代作用，体现在动画电影上。

" 现在的动画电影按它目前的生产流程去做，成本普遍都是几千万到上亿的范围。但如果用 AI 去替代部分中间流程，做一个二维动画，它的成本一下就会至少降到原来的十分之一，有可能是几十分之一。" 宋东桓表示。

今年 7 月，初创公司 Fable 只需要用户输入一段文字，便可利用 AI 直接制作出《南方公园》动画片，当中编剧、动画、导演、语音、编辑 …… 剧集制作的全流程均由 AI 完成。

进昂互动创始人黄国贤在看过它生成的动画之后表示，"《南方公园》是一个相对简单的动画，所以 AI 制作的质量与原始动画在画面效果上没有很大差距。但剧情其实不具有创造性。"

这也是他认为目前 AI 生成影像的最大问题——画面工作渐趋精美，但创意工作仍有欠缺。在他看来，这或许与 AI 的底层逻辑有关，" 因为 AI 是根据深度学习逻辑推演，每一步均按之前学习的成果输出，但创意工作尽量避免学习或重复以往的成果，讲求创新及差异性，所以 AI 在这方面进展比较迟缓。"

要全流程由 AI 制作一个短片，其实不难，但制作 10 分钟以上的长片，难度则指数级增长。目前 10 分钟以上的优秀 AI 影片，在全球范围内都凤毛麟角。

在宋东桓看来，AI 长片产出艰难的原因有三。

其一是团队构成。从业者既需要有动画从业背景的，也需要有实拍从业背景的，如果再涉及演员表演的部分，团队构成就会更加复杂，" 这就涉及规模管理的问题，比起一个人就能做的 AI 短片要复杂很多。"

AI 制作的《南方公园》

其二是剧本。目前的产业状态下，很少有人愿意拿优质内容来试水 AI 制作。但矛盾之处在于，如果它不够好的话，就没有资方会愿意投资，或为了它组建一个成熟的团队，硬拍出来效果也不会好。

最重要的是技术标准。以前的电影用胶片拍摄，后来变成数字摄影机，技术变更的背后，是一整套技术标准的更新，经历一个类似从繁体字到简体字的过程，把以前复杂的制作工作流简化成一个更简单的制作工作流。而目前 AI 生成影像，还没有形成标准化流程，这也就导致各个工种在工作过程中的交流，很可能不是来自同一套体系。

刨除掉这些客观因素之后，观念上的差异也是重要掣肘之一。

从 " 故事接龙 " 团队近半年来接触的一些从业人员身上，宋东桓发现大家最感兴趣的是可以立刻使用的资产，" 比如一些换脸的技术，或者像把人换成机器人的数字资产形象（Wonder Studio），有了 AI 之后要做出来很简单。但当我聊到一个项目的制片成本可能在 AI 加入之后能变成原来的 10%，或者可能不再需要高昂的线上成本（演员成本），听到这儿的时候，很多人出于他们的立场就不是很感兴趣了。"

这与电影行业的惯性有关，大家并不想革自己的命。尤其是习惯艺术生产原创逻辑的 " 艺术家 " 们，往往对技术侵入艺术领域的变化，保持观望但不深入的态度，在拥抱新技术时转身动作很慢。

宋东桓以前虽然是编剧出身，但大学学的是工科，这让他在意识到 AI 有可能带来的变革时，第一时间投身其中去研究，" 其实我们接触到的影视导演是最多的，但是已有一定名气的导演就不一定敢于去尝试，反而是一些没有什么‘偶像包袱’的同学，他会更愿意去做 AI 短片试水，然后做得越多越有手感，片子越来越好。"

当然，很多时候观念的变迁是需要靠成熟的成果才能推动的。黄国贤用二十年前特效行业刚起步时作类比，" 那个时候大家也不知道特效能做到多逼真，也不知道大众的接受度如何，直到好莱坞接连推出特效大片后，大家才开始意识到把它用到电影里能获得什么。"

不过，总会有第一个吃螃蟹的人，当优秀 AI 长片出现，其团队分享成功经验后，行业的技术标准便能慢慢建立，观念也会因其带来的震撼而得以扭转。只是，在第一个案例出现之前，没有信心第一个吃螃蟹的从业者只能等待。

打工人新的 " 财富密码 "？

除了用于影视作品、艺术作品的创作，AI 短片的现实应用场景已经相当广泛，融合进了各种创意行业的实践里。

据宋东桓介绍，" 故事接龙 " 接触到的学员中，有做室内设计的，将 AI 短片用于给客户设计示意；有写网文小说的，在刚写了几千字的阶段，把整个小说的概念先做成一个 AI 短片来引流；有开剧本杀店的，为迎合剧本杀行业往沉浸式方向发展的趋势，用 AI 做氛围影像和剧情小短片。

应用场景已非常丰富，但其技能却并非每个行业的从业者都已掌握，一个新兴职业便应运而生——帮助各类甲方用 AI 做短片的人。

与过去的实拍短片相比，AI 生成影像的成本非常低，" 如果用 Runway Gen2 的话，直接算力成本是 18 块钱 / 分钟；但这就像是纸笔一样的基础工具，未来成本差异将更多体现在人的不同。" 宋东桓表示。

用 Runway 做出的 AI 短片

而它能带来的回报是丰厚的。

在宋东桓调研的情况里，做 AI 短片的导演报价差异很大，" 从两三千块钱一分钟，到五万 / 分钟不等，15 秒钟的广告则可以报到两三千 / 秒钟；但作为商业广告来说，这些价格可以获得成片，也都在合理范围内。"

问题很明显。和那些已经出现多年的影视行业工种相比，价格标准是混乱的。用 AI 生成短片到底应该报多少钱，每个甲方和乙方的心理预期都不一样，也没有足够透明的渠道来进行比价。

Runway 官网中展示的 " 用户故事 "

" 这个领域还没有明确的供需关系，都在摸索中。有时需求和供应方互相找不到彼此，但更多时候是甲方的期望过高，预算则过低。" 宋东桓表示。

报价参差不齐的背后，是各个行业的人对 AI 生成影像的价值判断标准不一。

此前一直从事分镜指导和电影特效总监工作的薛善武告诉毒眸，身边也有朋友最早拿 AI 来接商单时，在对方不知道的情况下，提了跟传统制作流程一样的报价，" 有些甲方也会专门要求用 AI 来做，这样的话报价就会相对低一些。"

在薛善武接触的一些甲方的思维里，总把报价和创作者付出的时间挂钩，认为它产出时间较快所以价格理应更低。但在薛善武看来，创作者的审美、创意和经验，才是成片好坏的核心价值，应该以这些价值作为付费标准。

薛善武原创 AI 短片《破晓》

目前，薛善武会接一些 AI 和传统特效结合的方式制作短片、广告的商单。但商单不是他的目标，他希望能用 AI 工具做出更多科幻影视作品，未来他也会将 AI 导演作为自己职业生涯规划的主体。

" 我觉得 AI 发展的趋势是，因为它能提高生产流程中很多环节的效率，有更多的时间去思考创作。所以原来的那种工厂式的生产模式会越来越少，三四个人的小团队会多起来。"

而作为广告导演的 BING，对 AI 工具的使用则更多是对现有工作的辅助，未来也不会把 AI 短片创作当作主业。" 之前也试过全流程用 AI 生成，但是我发现客户产品的图片导入进去之后总是会变形，所以最后还是用了一步 PS，不能算全流程 AI 了，包括配音的部分也不可能只用 AI 的配音。"

在 BING 看来，像现在短视频平台中由 MCN 制作的大批量视频，AI 生成影像能够帮助他们解放生产力，但如果是需要定制化服务的广告，AI 更多地只能以工具的形式辅助，还是需要人工调整。

不同的人对这个 " 新兴职业 " 的投入度不同，但当务之急是形成一个公开的创作者平台。不论是对于甲方还是乙方，公开比价、消除行业信息差才是有助于行业良性发展、公平竞争的。

" 财富密码 " 也有门槛

AI 的出现，大大降低了影像制作的技术门槛，让普通人也能有机会通过 AI 制作影像来致富。但人和人之间生成出来的影像质量，还是有质的差别。

几位从业者都对毒眸表示，过去有过影视行业工作经历或者学习背景的人，所能生成的 AI 影像普遍质量更高。

但这并不绝对，因为 AI 工具所考验的本质上是创作者的想象力，以及描述自己想象力的能力。宋东桓举例道，" 以当下流行的 MBTI 人格测试来说，我们发现 N 人，或者说更有信念感、想象力的人，做 AI 生成影像的能力会更强。"

16personalities 官网对 "N 人 " 作出的解释

对于国内的创作者来说，一个更隐秘的门槛在于，精细化地使用 AI 需要创作者具备一定的英语水平。原因在于，目前较为先进的 AI 影像生成软件都是国外开发的，它对中文资料库的学习量相对较少，所以它生成内容的逻辑，是不符合国内本土用户的使用习惯的，" 包括它生成的影像内容，你想要很中式的元素，现在还完全不够精准，比较适合幻想类的或者有国际视野的内容。"BING 表示。

但在黄国贤的理解中，语言差距在几个月或者是一年的时间里就会慢慢抹平。" 因为语言的转化是非常机械性的，现在已有精准及便利的转化工具。输入文字的内容才是关键，如何凭空描述一个画面，并精准地让 AI 系统能够理解，最后产出理想的图片或视频。这其实要求操作 AI 的‘工程师’ 拥有极高的想象力、联想能力、及以文字作为描述工具的能力。"

使用 Midjourney 做出的 " 幻想类 " 图片

等待具体的法律法规完善是一方面，更现实的问题是，即便有了法律规定，发现并判定一个作品是否出自 AI 生成，实际上是很困难的。尤其是随着 AI 技术的迅速精进，这个难度只增不减。

Chatgpt 的母公司 Open AI 在今年年初推出了一个 AI 文本分类器，用于辅助辨别文本是由人类还是 AI 编写的。但是它在推出的几个月之后就下架了，原因是它连自己生成的内容都没有办法分辨出来。

主导好莱坞罢工活动的演员工会 - 美国电视和广播艺人联合会主席弗朗 · 德雷舍在发布会上表示，" 在人工智能的世界里，3 个月相当于一年。"

如果按照这样的趋势发展，未来有可能面临的 AI 内容的滥用，只能在法律法规完善的前提下，靠掌握实质证据的举报来进行规制，也就是 " 民不诉官不究 "。好莱坞的工会目前能达成的协议也是靠这样的方式以维持。

那么无法分辨的 AI 影像，大规模渗透到日常媒介中几乎是必然。在宋东桓的判断中，两年以内，50% 市面上流通的内容会有深度的 AI 的参与，"AI 生成内容的总量也会比现在暴增。我相信在可见的未来，将几乎没有任何内容创作完全不使用 AIGC。"

到那个时候，现在影视行业的 " 专业玩家 " 们再想起跑，可能就已经要被拉开身位了。