在影视行业，"改稿到凌晨" 曾是编剧的日常，"分镜绘制拖周期" 更是项目推进的常见瓶颈。如今，华策影视的 AIGC 技术彻底打破了这一困境 ------ 其自研的 "有风"" 国色 " 垂直模型已实现剧本创意激发、评估优化到分镜自动生成的全流程赋能，让剧本创作效率提升 50% 以上，分镜制作周期从周级压缩至小时级。本文结合华策的技术实践，拆解影视 AIGC 的落地逻辑与产业价值。
一、技术内核：垂直模型撑起创作全链路
华策影视 AIGC 能力的核心，是基于影视行业专属语料训练的 "有风" 与 "国色" 两大垂直模型，通过 "文生文 + 多模态生成" 双引擎构建创作闭环，彻底区别于通用大模型的泛化输出。
1.1 剧本创作：从 "单点灵感" 到 "系统赋能"
传统剧本创作往往陷入 "创意枯竭 - 反复修改 - 市场预判失准" 的恶性循环，而华策的 AI 系统通过三层能力实现突破：
- 创意激发层：针对古装、现代、大女主等不同题材，提供预训练的风格化素材库。编剧输入 "民国谍战 + 双女主设定" 等核心需求，模型 10 分钟内即可生成 3 套差异化剧情大纲、人物小传及关键对白模板。
- 评估优化层："影视剧本智能创作辅助系统" 可在 30 分钟内完成 120 万字内容的精准评估，通过自然语言处理技术解析情感脉络，自动标注情节冲突点与人物关系图谱，甚至结合历史剧集数据预测关键情节的市场接受度。
- 多轮交互层：支持编剧以对话形式迭代修改，例如针对 "女主黑化情节不合理" 的反馈，模型可即时生成 5 种转折方案，包含动机补充、伏笔设计等细节建议。
1.2 分镜生成：多模态技术落地视觉化表达
分镜作为 "可视化剧本"，曾需导演与美术团队耗时数周协作完成，而华策的 AIGC 流程将其拆解为三步自动化实现：
- 脚本解析：基于 NLP 技术拆分剧本场景，自动识别关键情节、角色动作与场景氛围，生成包含镜头序号、景别、时长、画面描述的分镜文本脚本。
- 视觉生成：调用多模态生成模块，根据分镜文本匹配风格模板（如电影级光影、动画风线条），1 小时内可生成整集剧集的分镜参考图，支持直接导出 PSD 格式供美术精细化加工。
- 动态预览：通过简易动画渲染技术，将静态分镜转化为带镜头切换逻辑的动态预览片，帮助团队提前预判叙事节奏与视觉效果。
1.3 技术架构：模块化设计适配产业需求
为支撑工业化应用，系统采用类似阿里云函数计算的 Serverless 模块化架构：
- 核心模块：剧本生成（NLP 引擎）、分镜设计（多模态生成引擎）、风格适配（垂直领域知识库）
- 扩展模块：AI 多语种翻译、海报生成、先导片剪辑
- 部署优势：按需调用资源，避免传统渲染的高硬件投入，中小团队也可通过 API 接入核心能力。
二、实战价值：效率与质量的双重突破
AIGC 在华策影视的落地，已从初期的 "点状试用" 进化为 "工作流闭环"，在多个项目中验证了其产业价值。
2.1 效率革命：从 "周级周期" 到 "小时级产出"
以一部 12 集微短剧为例，传统流程与 AI 辅助流程的对比堪称震撼：
| 创作环节 | 传统流程耗时 | AI 辅助流程耗时 | 效率提升幅度 |
|---|---|---|---|
| 剧情大纲迭代 | 5 天 | 8 小时 | 86% |
| 剧本评估修改 | 3 天 | 30 分钟 | 97% |
| 分镜设计制作 | 2 周 | 1 天 | 93% |
| 前期筹备总周期 | 4 周 | 5 天 | 82% |
某古装微短剧项目负责人透露，借助 AI 生成的分镜参考图，美术团队的精细化绘制时间从每天 3 张提升至 8 张，且因前期预览充分，后期修改率下降 60%。
2.2 成本优化：从 "人力密集" 到 "人机协同"
影视行业的创意成本与试错成本长期居高不下，AIGC 通过 "基础工作 AI 承担，核心决策人类主导" 的模式实现成本可控：
- 人力成本：减少剧本助理、初级分镜师等基础岗位的重复劳动，使核心创作人员专注于风格定位、情感表达等价值判断环节。
- 试错成本：在项目初期即可通过 AI 生成多个创意方案与视觉样本，避免传统模式中 "拍摄后发现问题再返工" 的高昂成本。某网剧项目通过 AI 提前预判 3 处情节漏洞，直接节省后期补拍费用超 200 万元。
- 衍生成本：AI 生成的分镜素材可直接复用至海报制作、先导片剪辑等环节，实现 "一次创作、多端复用"，例如某项目的 AI 分镜经简单调整后，直接生成 12 套宣传物料。
三、行业启示：AI 不是替代者，而是 "创意放大器"
面对 "AI 将取代编剧、导演" 的担忧，华策影视的实践给出了清晰答案：AIGC 的核心价值是 "降低创作门槛，提升专业价值"，而非取代人类创意。
3.1 人机分工的黄金法则
华策明确界定了 AI 与人类的职责边界：
- AI 负责 "效率提升"：承担创意生成、素材处理、数据分析等重复性、耗时性工作，例如 30 分钟完成百万字剧本评估、批量生成分镜素材等。
- 人类主导 "价值判断"：把控剧本的价值观导向、情感真实性与风格独特性，例如从 AI 生成的 5 套分镜风格中选定符合剧集调性的方案，对 AI 创意进行艺术化加工。
这种分工在某都市情感剧项目中得到充分体现：AI 生成的 10 版分手戏对白均逻辑通顺，但编剧最终选择了最贴合角色性格的版本，并补充了 "指尖颤抖" 等细节描写，使情节更具感染力。
3.2 技术迭代的生态逻辑
华策的 AIGC 系统并非闭门造车，而是通过 "内部应用 - 外部反馈 - 模型优化" 的循环持续进化：
- 首先在集团内部项目中验证工具有效性，收集编剧、导演的修改意见；
- 开放部分功能给业内创作团队尝试，获取多元化场景需求；
- 将反馈数据纳入模型训练，不断优化创意匹配度与视觉生成质量。
这种 "实践反哺技术" 的模式，使模型对影视行业的理解精度远超通用大模型，例如针对 "古装剧礼仪细节" 的生成准确率从初期的 62% 提升至 91%。
四、未来图景：AIGC 重构影视工业化体系
华策影视的实践只是起点，随着技术迭代，AIGC 正推动影视行业从 "线性生产" 向 "柔性创作生态" 转型：
- 创作端：实现 "千人千面" 的定制化内容生产，例如根据不同平台受众偏好，AI 可自动调整剧本节奏与分镜风格，适配短视频平台与长视频平台的差异化需求。
- 制作端：与数字人、虚拟拍摄技术深度融合，AI 生成的分镜可直接驱动虚拟摄影机运动，实现 "分镜 - 拍摄 - 剪辑" 的无缝衔接。
- 伦理端：建立 "AI 生成内容标注" 机制，明确区分人类创作与 AI 辅助成果，同时通过知识库过滤低俗、违规内容，坚守内容创作的价值底线。
结语：技术赋能下的创作回归
华策影视的 AIGC 实践，本质上是用技术解决 "效率瓶颈" 与 "试错风险" 两大行业痛点，让编剧从熬夜改稿的疲惫中解放，将更多精力投入到情感表达、人性挖掘等核心创意工作中。正如其强调的：AI 永远是工具，真正决定作品价值的，仍是人类对生活的洞察与对艺术的追求。在这场技术革命中，懂得与 AI 协作的创作者，终将成为影视行业的新核心力量。