前沿探讨|基于数字化技术提升短剧制作效率的可行性研究

近日AI话题成为新的社交潮流。ChatGPT等产品的盛行带动各行业对其投以积极关注，探讨其能带来的产业影响。影视层面也不例外。

如何利用数字化技术来促进影视行业升级，目前已有平台和影视公司进行了一些积极探索和尝试。基于这样的背景，德塔文邀请专业IT从业人员“少司命”进行交流。他对于行业如何将AIGC工具应用于短剧领域提出了自己的看法，作为他山之石，以供行业交流探讨。

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前言

ChatGPT席卷全球已有多日，在爆炸式的信息传播下，从业者乃至于更多的“圈外人”乐此不疲地去测试它的文本对话能力，惊叹于它“成熟”的答案。它将科技和人工智能的创造性重新引入大众眼帘，带动用户重生对科技的无限想象。而将其应用于工作场景中，人们的讨论也渐渐演变成哪些职业最有可能率先被AI取代？抑或说，它能为解放人类双手做到何种程度？

更早的时候，人类画师利用AI工具Midjourney生成的艺术作品在艺术比赛中获奖，引起轩然大波。AIGC(人工智能生成内容)毫无疑问地成为了新的技术潮流，它的潜力仍值得人类去不断发掘。

在国内，因为无法直接接触到ChatGPT等首发的技术平台，百度推出的“文心一言”就成了万众瞩目的新生婴儿，虽然目前其推出后的效果未能达到用户预期，但发布会上有关它的主要应用场景之一即为文案创作，未来或也能够向剧本延伸。

图源：impakter.com

以ChatGPT等产品为引，我们不妨展望，AIGC作为趁手工具，在当下或者更久远的未来，能为影视行业带来什么样的革新？

2023年3月1日，中国企业家杂志发表了对于爱奇艺CEO龚宇的采访。这次的主角固然是《狂飙》，此剧被他称为是“我们成立近13年流量最大、收入最高、影响力最大的一个剧”。但在《狂飙》之外，龚宇在这篇采访中也提及了AI在剧本评估和项目开发上的辅助作用，称它不仅能避免在评估阶段碍于人情世故方面的不客观评价，也能通过大数据和模型训练不断提高在项目初始阶段的决策能力。

爱奇艺对于AI应用于影视行业持有尤其积极的态度。2月15日，爱奇艺宣布与百度达成合作，将全面接入百度“文心一言”，将AIGC技术应用于爱奇艺内容搜索、内容宣发、内容创作工具、小说创作等业务，拓展其在影视内容创意、制作效率、用户体验等方面的生产能力。这种举动的背后，也为AI在影视行业的实际应用意义带来启发。

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影视行业的专业AI

影视行业是否有催生专业AI的可能性？

目前我们经常讨论的ChatGPT 等AI属于通用型AI，它的训练内容不区分行业，在全网进行抓取。而当我们在探讨某个特定行业，尤其是需要一定专业知识的领域时，一个通过行业内部大数据训练而出的AI就必不可少。这也是ChatGPT等通用AI产品后续商业化的主要思路之一，譬如教学AI、金融AI、翻译AI等等。

具体到影视行业，可能会有以下几个大数据+AI产品的可行性：

<1> 剧本大数据 + AI剧本专家

将丰富的剧本内容通过大数据训练后，AI或许能达成两种成效：一即是前文所提及的剧本评估作用，摈弃人情影响，将更为客观公正地评价剧本；二即是通过AI生成初始剧本，为编剧行业和影视内容提供新鲜创意、提升工作效率。

但要实现产品本土化的前提，是要有丰富的剧本内容。目前各影视制片公司的剧本内容分散，市面上能见的剧本内容不足。若要提高训练量，以及令剧本生成更符合当下思维逻辑，或还需要达成行业共识，通过平台、公司、高校的联盟，将有条件公布的剧本资源共享，用以训练。

<2> 电视剧大数据 + AI电视剧专家

通过建立一个包含幕后从业人员、排播、平台、演员、播出效果等多数据维度的数据库，对影视内容进行多样化分析，比如推荐合适的排播时间、播放平台等。

<3> 从业人员大数据 + AI推荐系统

过往的演员/团队选择多数时候依靠经验判定，而一个包含演员/团队各项数据的大数据集，能够帮助平台和制作方在选择幕后人员和演员时，更快定位选择范围、更精准有据地选择演员及团队。

上面的案例并不是全部，而且也只是一种理想化的期望。目前，成立一个内容丰富的行业性基本知识库+AI模型需要面对的难题，一是在于当前的数据集并不全面，需要系统收集；二是在于各平台之间的数据集并不互通，难以资源共享。但各长视频平台都已掌握相当体量的影视剧内容，在平台内部去尝试基于现有内容+已开源的GPT模型来做训练开发的先决条件已经具备。不过研发成果或难以公开。

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为什么短剧是最适合的试验类型

相比于普通剧集，短剧/微短剧有以下几个特点：

● 集数少，剧集时间短

● 制作周期短，成本低廉

● 短剧数量供应每年持续上涨，需求缺口更大

● 短剧类型更固定，更易于系统化生产

从技术尝新的角度出发，这些特点决定了微短剧将是AI创新最合适的阵地。内容时长少，意味着AI所能生成/审核的效率更高；成本低，供应多，意味着试错成本低，验证结果快速出现。相较于长剧市场，在微短剧中，AI能够管理的内容占比将更高，甚至有希望独立完成，人工只需要参与审核环节。

下面我们将从一部短剧的生命周期出发，探讨有了AI工具的辅助后，影视制作在各个阶段将迎来怎样的效率提升。

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AI生成剧本

ChatGPT的对话能力来源于它从互联网上抓取的海量内容，而当我们将相关模型应用于一定数量的存在剧本时，一个智能的剧本专家就诞生了，它所能做到的事情包括但不限于：

●检索特定剧本所需的专业知识，比如基于真实历史的剧本，需要在细节上精准无误，那么AI可以提供专业的资料检索服务

● 对于特定剧情片段，AI可以提供部分剧情生成能力

●根据keyword/主题生成剧本

在可预见的短暂未来，上述能力都只能作为专业人类编剧的辅助。那么对于现有的从业人员来讲，合理利用AI工具，无疑能极大提升创作效率。

最简单的一项，便是资料的检索能力，尤其是对于非架空的古装剧。当剧本要求在真实历史上的设定要尽量保证准确时，ChatGPT的通用模型可以充当一个“历史专家”的角色，用来回答相关的细节问题，譬如人物生平，建筑细节，重大事件等等。这与编剧去查询书本或者在特定图书馆/资料库分词检索相比无疑会巨大提升效率。此时的AI模型，作用更像上世纪时出现的专家系统，只不过其智能化程度更为成熟。

再进一步，当编剧对于特定场景和片段的描写没有思路时，可以通过Keyword和简化描述让ChatGPT来生成剧情片段，譬如给定两个人物、一个“爱情”主题、各自的性格特征，那么ChatGPT模型可以生成大量有启发性的具体对话。这便是目前ChatGPT通用模型最为广泛的应用方式，即对于人类对话者提问词语的完善，这个功能的潜力是无穷的，也会在后面提到的其他部分功能时涉及到。

当有了一定数据的剧本数据集之后，通过训练便可以生成一个具体自主创作能力的剧本AI，国外已有许多同类产品出现。

图源：gigazine.net

这一类软件是使用大型语言模型通过「分层故事生成（hierarchical story generation）」方法，分层生成脚本和剧本的系统，用户可以在分层产生的任何阶段进行干预。这也是可预见的未来内，编剧与AI最主流的协同方式。

即使AI有能力生成完整的剧本，但它离成熟的产品仍然有一定距离，需要人工编剧的干预和微调。

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剧本医生

如果说上述剧本工具解决的是从无到有的问题，那么剧本医生这个领域，要解决的便是从不可用到真正可用的过程。目前行业主流的剧本医生仍然需要专业人士参与，所谓的智能工具只能做粗筛和简单的定性分析，在项目初期筛掉大部分不合格的作品，这也是龚宇在采访中着重提到的。但在ChatGPT等产品的编剧模型成熟之后，一个真正接近“智能”的剧本医生就是很有可能的事情了。

一方面，基础的剧本数据集需要扩充，不能只包括剧本本身，而应该也将以下资料囊括进来：

● 互联网基础知识库，譬如文学名著，历史著作等其他专业知识库

● 网文IP库，用于判断是否有更适合同类作品

● 剧本在后续的流程中发生的变更和修改记录

● 电视剧在完成后的播出效果

数据维度越多，在剧本评估阶段AI便能做出更为准确的判断，除了最基本的定性分析和定量分析，AI剧本医生可以和人类专家一样，提供修改建议（供后者参考）。

目前互联网上因为社交媒体的割裂，不同社群对于剧情的反馈可能呈现出不同的结果，这在过往已经有很多案例，严重的会直接导致整个电视剧项目的溃败。不同社区的TGI, 流行思潮，对于特定话题的观点等等，都是影响因素。而在风险评估上，依赖于编剧个人经验去规避可能的“雷点”，将会越来越吃力，这也是AI编剧医生所擅长的领域，通过不间断地抓取不同社区的热搜数据（和其他数据），去形成精准的社区用户画像，并通过这些数据来对剧本中的风险点进行概率计算、推荐修改方式，从而使整个项目的结果更为可控。

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团队（演员）智能推荐系统

短剧目前出于成本控制等因素，一般在团队和演员选择上，自由度其实更高。相较于高成本制作的长剧，短剧不依靠高知名度主演，而是可以从整个演员从业者中选择各式演员。

在这个阶段，智能工具所能发挥的主要作用，便是基于多维度的数据库（包括演员、幕后团队等），针对剧本做智能推荐系统。

相较于过往基于人工的推荐或者熟人关系网络，大数据推荐更能寻找到最为合适的项目团队和表演人员，在时间成本控制和播出效果上也会更有优势。

目前提到的三个阶段，都需分为两个重要步骤，一是数据库建立，一是模型建立。二者同等重要。尤其是数据库，对于团队和演员的数据库如何去量化，如何通过数据模型描绘一个复杂的从业人员，包括但不限于风格、经历、作品、表演方式。

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数字化对于置景和服化道打造的实际意义

ChatGPT类产品最为革命性的成果并不是它在对话方面的智能，而是它可以成为所有AIGC工具的入口。所有的AIGC工具，都需要人工尽可能精确地描绘需求。以midjourney为例，当人力试图通过midjourney完成一幅精美画作时，必须使用非常冗长齐备的keywords列表；而在需求点不清晰，或用户缺乏需求拆解能力时，这又成了新的门槛。ChatGPT的出现便解决了这个问题，它可以对用户的提问进行“增益”和修饰，用户通过提问在ChatGPT等工具上生成Keywords，并将Keywords应用于其余AIGC工具，形成一条产业工具链。

图源：midjourney

而具体到短剧领域，不同AI工具链的结合也可能会产生革命性的成果。

在项目筹备阶段，参与人员可以不止基于剧本去评估整个项目，而是可以通过剧本相关的内容，使用不同的AI工具，去生成人物立绘、场景展示、服饰打样，甚至视频POC等内容。

譬如，我们可以将剧本中关于人物形象的阐述输入Midjourney或者stable diffusion等工具，生成关于人物形象的参考；同样的操作也可以应用于包括服化道设计、场景打造等维度。而在视频POC层面，目前市面上的AI生成VIDEO的工具也不少，只是功能未成熟到可供参考的地步，但足以让我们对未来做积极展望。

再结合上述的演员智能推荐系统，若是将这两种工具接驳，直接根据剧本人物描述智能推荐合适的演员，都未尝不是未来的可行方向。

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档期排播与智能推荐

目前国内微短剧产业面临一个核心问题：如何走向前台，和普通剧集一样成为观剧群体首选？

对于短视频平台（如抖音），微短剧存在的意义在于给用户更多高质量的内容选择。短视频用户量已经见顶，普通人的创作能力逐渐趋同，更高质量的优质内容需求应运而生。而专业团队的入驻，可以通过借鉴长视频的经验，帮助生产优质的微短剧，强化微短剧在普通用户中的吸引力。

对于长视频平台而言，应对短视频平台带来的冲击，把握和抢占微短剧头部资源，掌握整个影视市场话语权同样十分重要；而在这一前提下，如何让更多平台内外用户意识到微短剧的存在，满足用户快餐需求，同样是难以规避的难题。

具体到现有的推荐系统上，对于长视频平台和短视频平台，由于上面提到的内容倾向差别，推荐系统的优化方向也应该有所侧重。

长视频平台中，用户的过往行为记录显得尤为重要，可以根据用户的观影习惯、题材偏好、演员偏好等等，推荐相似题材、演员特征的微短剧类型，周期上侧重于刚经历过完整追完长剧的时期。

短视频平台发展到今天，下一步考虑的应该是怎么去采纳长视频平台的优点（反过来同理），在自己擅长的生活、搞笑、MCN等同质化内容之外，引入精品的短剧内容。根据用户原有的从普通短视频中提取出的兴趣偏好，譬如甜宠、校园、反转、复仇、职场等等，推荐类似的优质短剧内容，进而将短剧这个门类在短视频平台推到一个重要的前台位置（单独的menu 条目等）。

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IP衍生开发

国内对于电影和电视剧的衍生品已经有了一些成果，但均未到非常成熟的地步，微短剧在这方面更有极大的提升空间。国内IP开发不够成熟的一个主要原因在于整个链条上文化行业的不完善，尤其是游戏行业。国外一些开发完善的IP，譬如哈利波特等，从书籍到电影、音乐剧、主题乐园、主机游戏，互相增加影响力，最终大大延伸了IP本身的生命力。

国内的IP衍生链条还较为单一，仅停留在小说-漫画-动漫-影视等层面，音乐剧、主题乐园以及主机游戏等尝试都尚处于浅尝辄止的状态。尤其是游戏领域，目前国内虽然有古装剧与手游等联名，但均是以资料片的形式做扩充，不算完整的IP衍生。

图源：midjourney

ChatGPT通用模型的强大功能，也在游戏行业掀起了巨大浪潮，而当其与电视剧IP相结合，或许能迸发出更多的可能性。它强大的文本创作能力及联动其余AI的绘图能力，足以极大缩短各类电视剧-游戏IP的开发周期。甚至上述的电视剧项目筹备期，AI生成的立绘、视频以及剧本本身，都可以直接移植于游戏IP之上。同样，目前电视剧联名周边中常见的服装与玩偶类别，也能通过ChatGPT+AI绘画功能大大缩短设计周期。

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互动剧集的开发

互动剧集算是比较新鲜的类型，国内外均有一些探索。目前其主要应用场景还是以儿童市场为主，因为儿童本身的探索欲和参与感都更强。

不过，针对成年人市场的互动剧集，不管是国外的《黑镜》、国内的《破事精英》，还是B站的互动视频，都取得了相对不错的反馈，说明这仍是一个值得重视的细分市场。

而短剧集数短、成本低等优势，或许更能够成为互动剧集的培育土壤，检验这一类作品的市场空间。

与普通剧集的剧本类似，AI也可以提高互动剧本的开发效率。

在与人类专家的协同工作中，AI除了可以像普通剧本一样生成剧本情节片段之外，也更容易生成对于剧本内容的多维度分析数据，譬如角色对话数据、行为数据、场景数据等。基于此类数据，就能够生成更为合理、更加多样化的互动剧情分支以供参考。同理，这种效率提升也可以应用到对现存普通剧本往互动剧本的改编上。

同样，互动短剧集与游戏领域的关联或也能成为未来关注的一个方向。

目前主流主机RPG游戏的剧情均可视为“互动剧情”，玩家的对话/任务/行为选择会决定故事线的结局。近年来，游戏本身的开发方式也与电影/电视相趋同，真人建模、配音、动作捕捉，甚至衍生出来了电影游戏这个细分门类，其中著名的有《奇异人生》《艾迪芬奇的记忆》等等，这种游戏的特点就是传统游戏里的战斗需求减少，而主要是基于对话的剧情推进。在国内，谍战题材的《隐形守护者》也在steam上取得了不俗的成绩，它是由真人出演，用户通过选择对话分支的方式来决定剧情走向。

这种电影游戏与互动剧集的高度相似性，也让我们相信，未来作为游戏IP衍生品的互动剧集（动画或者真人剧集），会更加常见。而AI工具在这个过程中，将会大大加速开发过程。通过对游戏对话的分析、游戏文案的整合，自动形成完整的可供参考互动剧集剧本，并且提取游戏中人物和剧情相关的音乐与人物形象数据作为辅助。

图源：3DMGAME-隐形守护者

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结语

上面提到的种种AI技术和电视剧行业融合的可能性，并不是什么遥不可及的事情。技术的发展总是爆炸性的，尤其在出现了临界点之后，而ChatGPT很有可能就是AIGC这个领域的临界点。业内的各方人员，不管是长视频平台、制作公司、电视台，有的已经在这方面有所探索，并且投入使用，而更多的可能尚未开始。德塔文作为业内专业研究电视剧行业的第三方公司，也早早注意到了AIGC技术对于整个行业的可能的革新能力，并且也已经实验性质地做了一些探索，敬请关注。

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附录

作者简介：少司命，互联网行业资深从业人员，熟悉游戏文化、互联网文化、社区研究、影视数据等领域，对传播学、社会学技术领域有一定研究，致力于捕捉技术潮流，跨领域研究问题和现象。

参考资料：

1.

2. AI画作拿下比赛一等奖惹怒人类艺术家，主办方：照常颁奖：

https://new.qq.com/rain/a/20220906A06UYO00.html

3. DEEPSTORY.AI：

https://deepstory.ai/#!/

4. DEEPMIND 剧本AI工具介绍：

https://www.sohu.com/a/616587097_129720

5. Co-Writing Screenplays and Theatre Scripts with Language Models(paper)：

https://arxiv.org/pdf/2209.14958.pdf

撰稿：少司命

责编：雨涵

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