文章来源：东西互娱
图片来源：由无界AI生成丁宽和龙新远都是AIGC影视作品的创作者，在国内用AIGC创作短剧，他们也属于较早一批的尝试者。
毕业于北京电影学院动画系专业的丁宽，历时三个多月打造了国内首部纯AIGC制作的付费短剧《兴安岭诡事》，上线不到一周全网播放便突破了3500万，在抖音原生端收益超过30万，带动其账号涨粉8万。
龙新远从美国留学回来后，当了七八年广告导演，后来开始摸索AIGC，自学三四个月后， 制作的AI MV抖音平台点赞量超100万。龙新远团队近期制作的AIGC付费短剧《35岁社畜默示录》已更新至第六集。
丁宽和龙新远目前团队的人数都在六人以内，均属于小团队运作，分工有编剧、脚本、技术人员等，这也属于目前国内AIGC创作者较为常见的团队运作模式。
在丁宽、龙新远看来，AIGC短剧仍面临着较为明显的痛点，涉及人才培养、商业模式、技术壁垒等多个方面，内容题材上也还存在很大的市场空间待探索。
另一方面，平台如抖音等也开始了一些落地的扶持举措，除了一些相关流量扶持，去年年底开始，抖音联合即梦AI,和各高校联合举办全国大学生 AIGC 短剧挑战大赛，鼓励年轻血液加入生成式AI创作，希冀挖掘更多AIGC人才。
在近期举行的一场AIGC短剧创作分享会上，丁宽、龙新远的分享激发了短剧从业者们的好奇心。场内场外，围绕AIGC短剧创作，创作者们既提出了一些关于新手小白如何盈利、如何避坑的实际问题，也在实操方面提出了一些专业探讨，比如运用AIGC的过程中如何克服空间运镜上的技术缺陷等。
从实战来看，国内AIGC短剧发展到了哪一步？他们切身的经验和感受是什么？成本和商业模式如何？他们对未来AIGC的运用又有哪些展望？
AIGC短剧的发展轨迹与网络电影不谋而合
爆火有规律可循
AIGC短剧《兴安岭诡事》创作背后，有着明确的创作策略。
丁宽将整个中国网络电影 8 年的发展历程作为一个”模型“，发现其中的发展规律，和AIGC的创作内容轨迹不谋而合。
他将网络电影行业演变划分为四个阶段：第一阶段以男频、奇幻、魔幻、玄幻题材为核心，借助商业噱头打开市场；第二阶段转向更具硬核特质的民俗与怪兽类型，代表作品如《东北五仙》等；第三阶段升级为剧情片与战争片；最终完成主旋律转型。
在 AIGC现在的领域，就像曾经的网络电影跟 2014、2015 年的网剧时期，也以“三幻”题材为核心。且在AIGC技术支持下，科幻元素得以突破早期制作瓶颈。
丁宽认为，AIGC的出现，可能意味着过去所有的经验在一个新的载体跟平台上再来一遍。但在这之上，作为创作者，需要去找到它更加有突破点的一种猎奇性，这个猎奇性必须是观众此前没有见过的。
《兴安岭诡事》将故事设定在1962年东北，以关东军要塞遗址为地理坐标，将日军遗留的"铀矿"线索与国家原子弹研发历史相勾连。
创作团队刻意保留30%的明确背景交代，留出70%的叙事空白，通过设置“东北五仙”民间传说、日军丧尸异化等争议性话题，激发观众讨论。这种"埋扣子"的营销设计，一方面规避“抗日神剧”的创作窠臼，又参照了《寻龙诀》开创的“日本鬼子丧尸”的元素创新，在手撕鬼子题材上迎来了新的突破。
作品采用多线并置结构，一方面是民间传说线，呈现东北出马仙文化的神秘特质；另一方面就是基于真实史料的1945年苏联红军攻破关东军要塞的“虎头要塞之战”的历史战争线。
所以丁宽团队在营销上规划了几个传播热点：关东军要塞细节、民俗爱好者热衷的五仙体系考据、丧尸类型片受众期待的动作场面们，把这些拆解为独立的短视频传播单元。
丁宽强调，这种创作模式实质上是将技术实现、艺术表达、营销传播与审查规范进行四位一体的系统整合，在类型创新与市场规律间寻求平衡点。
“从写脚本、拍摄，包括演出，包括剪辑，然后发出来，我差不多做了将近 200 个片子，然后这个是很疯狂的，我两个账号是一天一更，产出的内容没有 200 个，也得有 150 个。”
在日更的频率中，丁宽发现，AIGC视频内容得以爆火，需要会“下钩子”，其中算法推进的底层逻辑其实是对于人性的一种思考。这一点，龙新远也深表认同。
在创作之初，他们会从营销端去反推，同时在想要下哪些“钩子”持续到（短剧）完播，再同时思考要用哪些钩子去引起这个观众的话题讨论，以及观众话题讨论又集中在哪些点。
而对龙新远来说，从广告导演转向AIGC短剧制作，一次重要试水就是他做的AImv《阿嬷爱国版》，在抖音等平台迅速发酵后，他坚信自媒体创作存在的内容优势。
在他看来，他之所以能做出AIGC短剧《35岁社畜默示录》，依靠的是团队优秀的复合型人才，AIGC创作如果要完成一个大体量的工程，需要结合多个超级个体的力量，而不是对齐“廉价劳动力”的人海战术。
“因为AI具有强大的发散性，所以能操控AI进行高质量创作的人，自身必须有较强的综合素质和活跃的思维能力，优质的AI创作者并不便宜。”
“AI它能够解放生产力，但目前它就像一匹脱缰的野马，需要去强控制
丁宽作为美术专业出身、北京电影学院动画系毕业，后转型的早期AIGC实践者，在项目初期，看到了一些AIGC当下的运用现状。
一方面，影视从业者对AI技术认知不足，而AI工程师缺乏影视艺术素养，存在一定"技术不懂艺术，艺术不解技术"的割裂感。两个领域可能难以建立有效对话机制，所以很难形成标准化技术流程，当下仍然在一个摸索阶段。
“我们面临是一个市场上的‘三无’状态，也可以说暂时没有这个市场环境，没有这个数据，也没有经验，甚至不知道应该创作什么样的题材故事。”
所以，当前AIGC创作仍然是"作坊式"的。民间技术社群被称为“聚玉堂”，他们正在进行碎片化探索，缺乏数据资产管理、技术流程暂时也还没有系统性的架构。比如目前，AIGC生成的素材风格不统一、多模态内容协同比较困难、跨平台数据流转损耗严重。
在商业模式上，现有变现路径主要集中于广告宣传片制作、知识付费培训两个维度：前者目前仍然受制于传统广告业思维，AIGC被当作低成本替代方案；知识付费的模式则多出现"199元限时课程"的流量变现陷阱。
成熟AIGC影视内容产品的商业闭环还有很远的路要走，创作者还在面临投入产出失衡的风险压力，尽管AIGC势头很猛，但现状仍处于摸着石头过河的阶段。
《35岁社畜默示录》
实际上，目前AIGC在人才技术、内容生产、技术落地等方面，存在着明显的痛点。
正如丁宽提及，兼具艺术审美能力与技术理解的新型创作者依然匮乏，现有从业者多呈现"两极分化"特征：影视背景的人才还在摸索表层的技术应用，技术人员则尚且缺乏镜头语言理解能力，丁宽团队三名"00后"应届生拥有动画专业背景，但也是从零开始手把手接受技术培训的，而在目前的教育环境中，系统化的培训方式尚未成型，多数从业人员也都是在凭借自学摸索。
“未来 AIGC 人才，或者说 AIGC 导演，需要兼顾艺术跟技术两个维度。”
显而易见，AIGC影视创作面临着一些矛盾：一是类型化探索与市场验证的脱节，过往案例多停留于技术Demo阶段，缺乏商业成功样本参照；二是历史数据尚且不足，还无法构建有效的创作决策规律；三是审查机制与技术特性的适配难题，自动生成内容在版权归属、价值观把控等方面还存在一些潜在风险，在这个方面还需要人力介入进行筛查。
此外，现场从事研究视频生成大模型的模型美学的观众提出了一个问题，“AIGC动模态对于空间来说，能力是有限的。但从创作者的角度来讲，影视作品对运镜的控制要求很高，所以要如何用创意去弥补技术缺陷？”
这恰是AIGC面临的技术落地的痛点，“因为模态本身的局限，空间运镜，模态能完成的只有两三成，剩下八成目前只能用土办法去做。”
同样在技术层面，龙新远发现AIGC在影像技术对于人物一致性以及场景的空间位置表达还存在比较大的bug，这也是目前的大难题。
“无论用哪种模型，要做连续叙事画面都会觉得很头疼，AI 它能够解放生产力，但目前它就像一匹脱缰的野马，需要去强控制。”
对此，龙新远的应对方式是通过不同模型之间的优点跟劣势去相互补强。用大语言模型进行文生图之后，他会对图片做二次处理，处理人物一致性、空间位置场景的bug等问题，涉及到近十个 AI 模型的相互组合应用。
所以，在龙新远看来，要做出一部能让观众接受的作品，仍然需要导演及团队的强控制，其依然消耗不少的人力、时间成本。
AIGC短剧创作流程接近动漫？
AIGC大爆发接近临界点？
在丁宽看来， AIGC 影视的创作流程和动画类似，它本质上就是动画在影视行业。在影视行业，画分镜的人相对位置没有那么高，剪辑师位置很高，但在动画行业是反过来的，画分镜一般是执行导演或者导演自己画，所以动画很多时候要做非常详细的动态预演，这个过程和AIGC内容制作的流程很像。
当他做完分镜脚本之后，细分到团队每个人去做一小段，最后粘合，产出一个完整的AIGC作品。
但区别在于，丁宽认为，整个影视行业整体氛围比较浮躁，像饺子那样五年打破一部作品的可能性较小，AIGC创作流程较之于传统动画行业，没有过于复杂流程，小团队的闭关创作还会是未来比较持续、常见的模式，在相对较短的时间内，大家会去拼效率。
这意味着AIGC作品的推出和更新也会更快，同时竞争可能会更激烈，呈现一个线性比拼的形式。
丁宽的下一步是在中国本土语境上去做出产品，他把目光投向了女频的仙幻赛道。
展望AIGC短剧产品形态的发展，丁宽认为，可能眼下做一部 AI 短剧的成本也不太会比一般的横竖屏短剧低，但为什么这种产品还是会出现发展？就是因为当去对标奇幻、魔幻、玄幻、科幻、仙侠、怪兽等题材的内容，发现依然具有极大程度的降本增效。
“可能它就是实拍的一两成左右成本，所以基于商业逻辑的成立就会诞生很多作品，它就会逐步的形成一种美学范式，就是由 AI 所营造的这种视觉美学的体系。”
“ AI美学是继动画跟真人影视两种美学之后诞生的一种新的美学，这种美学是我们在接下来要去探索的。”丁宽表示。
龙新远是2023 从北京回到广东的，这一年他开始接的触AIGC，到2024 年的时候，他感受到一次大爆发，“AI生成视频变得活灵活现”。从“开荒期”进入到现在，龙新远见证了技术的变化，从有着繁琐的操作步骤，到现在越来越简化。
他感到整个 AI 不断下沉，未来会到一个全面开发的状态，今年他已经能在下沉市场里看到这种生产力解放。
“作为早先做出作品的人，提供了一个样本，随着技术的步，我做每一个画面的术的指标跟那作环节越来越少的时候，让一个有想法的人都能够打开创意，这就是真正的 AIGC大爆发。我觉得我越来越踩在这个临界点。”
尽管规模化的市场尚未形成，但在龙新远看来，AIGC终将迎来一个“全民创作”的时期，这不仅意味着市场的成熟，也可能意味着个体的创意将被放大呈现。
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