《现代电影技术》｜叶思成等：AIGC短片数智联创工作流探析——以创新影像《树苗的蜕变》为例

本文刊发于《现代电影技术》2025年第5期

专家点评

中国创新影像大赛作为引领影像创作技术变革的创新平台，自创办以来一直聚焦“技术驱动艺术”的核心理念，成为展示前沿技术应用与多维艺术表达的重要舞台。参赛作品类型从AI生成、虚拟影像到沉浸式体验，充分彰显了大赛对多元化创作生态的推动力。人工智能生成内容（AIGC）已经成为重构影像创作范式的核心驱动力，其技术应用已从工具革新迈向全流程范式转移。《树苗的蜕变》作为中国创新影像大赛一等奖作品，通过AIGC技术实现生态主题的视觉叙事，体现了科学技术与人文关怀的协同创新，成为AIGC赋能影像创作的标杆案例，以及创新大赛“发掘新质生产力”目标的典型实践。《AIGC短片数智联创工作流探析——以创新影像〈树苗的蜕变〉为例》一文，以扎实的案例分析与跨学科视角，为行业从业者与研究者提供了兼具实用价值与理论深度的参考，值得作为AIGC影像创作的范式指南认真研读。文章以《树苗的蜕变》这一创新影像为切入点极具代表性，通过对于这一典型案例的数智联创工作流分析，层层递进，让读者能循序渐进地理解复杂内容。在作品的前期策划中，生成式AI辅助剧本分镜与场景设计；中期制作通过LoRA模型优化视觉风格，结合深度学习算法实现动态渲染；后期则利用AI批量生成特效素材，显著提升效率并降低成本。这种“数智联创”模式打破了数字影像制作的传统流程，使创作者能够更聚焦于创意表达而非技术限制，文中对工作流各环节的拆解细致入微，结合具体操作步骤和技术原理，使理论知识变得通俗易懂，增强了文章的可读性和实用性。中国创新影像大赛呼吁更多的参赛佳作，同时希望能有更多这样对于作品创制实践的总结与分析。

——韩强

正高级工程师

中国电影电视技术学会秘书长

作 者 简 介

叶思成

北京广播电视台二级录音师、编辑，中国传媒大学音乐与录音艺术学院硕士生导师（校外导师），主要研究方向：广播影视创作生产（智能生产）、媒介声音研究。

中国传媒大学音乐与录音艺术学院教授、硕士生导师、博导组成员，主要研究方向：声音科学与艺术、数字媒体与数字人文。

袁邈桐

金恬田

浙江华策影视股份有限公司AIGC应用研究院编导，主要研究方向：人工智能媒介内容生产研究。

摘要

为探究基于人工智能生成内容（AIGC）技术的“人工智能+视听”影视内容生产机制，本文以创新影像《树苗的蜕变》为例，系统解析数智联创工作流模式在AIGC短片创作中的应用路径。该工作流基于人机协同理念，构建“创意策划—智能生产—数字制作”三模块全链路解决方案，通过AI技术实现视听素材的自动化生成与风格化处理。案例分析表明，AIGC短片通过“智作+制作”协同模式，验证了数智联创工作流在提升创作效率、统一风格质量及拓展艺术表现力等方面的实践价值。本研究亦为AIGC技术驱动下影视创作的流程优化与范式革新提供了理论参考与实证支持。

关键词

AIGC；数智联创；工作流；人机协同；视听创作

1引言：新质生产力赋能创新影像创作实践

生产力的提升作为人类改造世界能动力增强的一个重要方面，预示着人类改造世界的力量正得以强化。高质量发展背景下，影视内容供给侧正以大力发展新质生产力为契机，把握以人工智能（AI）为代表的新兴技术带来的重要机遇，积极试水影像质态创新与内容生产机制变革，相继生产了一大批佳作。2025年《政府工作报告》提出，持续推进“人工智能+”行动[1]。本文将围绕新时代影视生产议题，探究当前人工智能生成内容（AIGC）助力视听内容制作融合创新范式，结合数智联创工作流导引，探究如何更新视听创作样态、创新制作方法，总结并提炼出具有实践指导意义的经验范式，进而助推新时代影视行业创新发展。

2研究背景：“人工智能+视听”创作范式的兴起

近年来，AIGC技术发展突飞猛进，不断影响着传媒生态并重塑媒体生产格局。以“人工智能+视听”为代表的创新影像，正引发行业内外的广泛关注。2021年11月，国家电影局印发《“十四五”中国电影发展规划》指出，“充分应用传统摄制、虚拟摄制、云端制作、智能制作以及计算机动画等多元化电影摄制技术手段，推动建立电影创作、内容和数据共享技术体系”[2]。同年10月，《广播电视和网络视听“十四五”发展规划》亦指出，积极推动运用人工智能等技术，创新内容选题、素材集成、需求组合、创作生产等，发掘创意空间，深耕内容制作，创新节目形态，让个性化定制、精准化生产更好为提升作品质量、满足人民需求服务[3]。2023年12月，工业和信息化部等七部门联合印发了《关于加快推进视听电子产业高质量发展的指导意见》，提出“促进视听技术、产品与应用场景融合创新，加快与新技术融合发展”‌，明确推动产业“向高端化、智能化、绿色化发展”‌，同时鼓励“推动生成式人工智能赋能智慧生活视听场景，优化家庭影音、互动游戏、健康养老和生活服务等体验” ，为AIGC在音视频生产中的场景化应用以及创新驱动影视工业范式升级‌提供了宏观政策支持‌[4]。2024年7月发布的《北京市推动“人工智能+”行动计划（2024—2025年）》具体指出，广电传媒行业要“利用大模型创作能力，集成文本创作、视频生成、影视特效处理等功能，加速AIGC创作丰富内容，在影视领域形成一批新型工具和创新成果，丰富影视作品创意，提高创作效率和质量”[5]。

面对AI发展浪潮，以主流媒体为代表的影视制作机构在智能技术应用和创新传播方向上不断追求“向前一步”，包括中央广播电视总台、北京广播电视台、上海广播电视台等广播影视制作机构陆续启动AI实验室建设[6—8]，各类型AIGC作品在短时间内呈现出迅猛发展态势。北京广播电视台抓住AI发展重要机遇，以AIGC技术研发与创新制作为抓手发展新质生产力，积极试水节目质态创新与内容生产机制变革，推出了一批创新影像佳作。2024年起，北京广播电视台开启AIGC内容生产相关研发工作，聚焦AIGC短片等体裁，探索媒介内容创作新形式，发掘媒体融合创新新样态，开辟创新影像生产新模式。

面对AI内容创作发展现状，当务之急是要着手探究智能视听内容创作生产过程中的规律性特点，探寻AIGC技术与影视内容生产耦合机制，进而对影视创作提质、传播增效等举措提出实用、有效的策略，助力推动影视行业在内容生产及数智影视传播上取得良好效果。与此同时，如雨后春笋般的AIGC视听内容正悄然影响着亿万大众的欣赏习惯，通过对主流传媒机构及其所作的案例作品开展分析研究，不仅可深化对新质内容生产过程中运作机制的理解认知，而且透过管窥典型创作案例还可进一步揭示其智能化生产过程中蕴含的规律性特点，从而为新样态内容研发与创作工作等提供参考指引。

3数智联创：一种对AIGC影视内容创作生产工作流模式的探索

AI与数字技术的深度融合悄然影响着影视内容生产的流程与效率，结合笔者创作实践，本文提出一种新型创作模式——数智联创工作流。数智联创的底层逻辑是人机协同，即通过人类创意驱动AI实现意图耦合，进而由AI将抽象创意转化为具象内容。概念上，工作流（Workflow）是一个业务过程的全部或部分自动执行‌[9]。其整体是一个数字化的故事讲述，以AI和人类协同的形式完成“文本-图像-动画-声音”的视听多模态叙事目标[10]。工作流模式在智能生产中具有流程标准化、结果可预测和稳定性高等优势。数智联创工作流（图1）以创意策划、智能生产和数字制作三个主要工艺模块为基础，构建了从创意构思到最终视听作品交付的全链路数智化解决方案。该流程具备以新质技术赋能创意、以AI驱动生产要素的重要优势，缓解了创作成本投入过高等客观阻碍，显著提升了内容生产效率并基本确保了生产质量的稳定性，一定程度上适用于视听创作领域。

图1　数智联创工作流路径图

3.1 创意策划域

创意策划域是工作流的起点，承担从无到有的创意孵化与叙事框架搭建。其核心任务包括构建故事内核、梳理叙事线索、制作分镜头脚本、设计视觉表达框架等，为后续的数智生产环节提供明确的目标大纲。以基于语音叙事的故事文本为例，讲故事的方式依托独白叙事展开，随即对应设计可执行的分镜头脚本。而后分镜头脚本方案则对照故事大纲（独白逻辑），将故事叙述拆解为具体的镜头语言，包括场景构图、角色动作、镜头运动等要素；同时，分镜头脚本需设计符合叙事逻辑的镜头序列，明确每个镜头的时长、景别及转场逻辑，形成可视化蓝本，进而为后续生产智能影像与声音素材提供逻辑支撑。

3.2 智能生产域

2025年3月，《〈关于促进虚拟现实电影有序发展的通知〉政策问答》指出，“虚拟现实是近年来高新技术发展的重要前沿方向，随着人工智能和虚拟现实技术的发展，其极强的临场感、沉浸感，为观众提供了崭新的视听体验，部分作品已经在市场上引起了强烈的反响”‌[11]。通过AIGC技术，智能生产域实现影像素材与声音素材的自动化生成，解决传统生产流程中人力成本高、迭代周期长等痛点，实现AI驱动下视听素材规模化生产及内容风格化处理等目标。该模块分为影像素材与声音素材两条生产线，二者通过统一的工作流相互协调实现协同工作。

3.2.1 影像素材生产

一方面，近年来AI技术在分镜头脚本与场景概念图生成方面的应用发展迅速，以文生图（Text⁃to⁃Image，T2I）模型为代表，其基于Transformer、生成式对抗网络（GAN）和卷积神经网络（CNN）等关键技术，可根据剧本内容自动生成分镜头脚本，还能根据场景描述生成符合剧本情境的概念图，展示不同光线、色调和环境下的场景氛围，提供直观的视觉感受[12]。另一方面，以T2I技术为基础，并进一步结合经特定风格数据集预训练的LoRA模型与动画生成算法，快速产出符合分镜头需求的高分辨率图像。基本步骤如下：

（1）提示词（Prompt）的生成与优化及初步图像（一创图像）生成。基于创意策划脚本，生成用于AI影像制作的提示词；同时，可进一步利用大语言模型（LLM）作为AI提示词优化工具，通过对比学习框架优化语义匹配度，完成提示词迭代，提升画面构图的可控性与后续制作效率。（2）风格化LoRA模型渲染。利用预训练的LoRA模型基于文生图对图像进行渲染，转绘为具有统一视觉风格的风格化图像（二创图像）。LoRA作为一种轻量化模型微调技术，能将特定艺术风格高效地嵌入基础生成模型。例如，通过在预训练模型的权重上添加低秩矩阵，以实现特定风格的低成本迁移；同时，如大批量一创图像采用同一类型LoRA进行技术渲染，可基本确保渲染后的二创图像素材的风格统一性与稳定性。另外，在图片素材生成阶段，创作者可通过AI交互界面实时调整提示词及渲染参数，直至输出满意结果。（3）采用图生视频（Image⁃to⁃Video, I2V）技术，结合提示词实现图像到动态影像的转换。特别是静态生成的二创图像需通过首尾帧补间处理转化为动态影像，由AI视频生产平台通过智能分析挖掘首尾帧的关键帧数据，自动生成中间过渡帧。例如，若分镜要求展示“镜头从全景场面推进至场景中的某一人物的特写”，系统将计算镜头运动轨迹，确保生成内容与指定关键帧无缝对接，生成顺畅的缩放与平移运动镜头。

3.2.2 声音素材生产

聚焦文生语音（Text⁃to⁃Speech, TTS），通过深度学习（DL）模型（基于对人声开展数据采样并训练通用语音模型）实现文本到语音的高质量转换。基于TTS的语音合成技术采用端到端的语音合成模型，将独白解说词转化为自然流畅的语音。即创作者将文本输入至语音合成引擎，生成角色人物对话或独白等音频素材；同时，大多数AI音频生产平台均支持多语言及情感化语音输出，在一定限度范围内创作者可通过调节参数（如语速、音调、情感强度）控制人声的表现力，以实现高度拟人化的语音输出。除语音智能生成外，智能音效、音乐正广泛试验于影视前沿生产中，基于对语音内容的语义及情感标签的分析，AI音效合成平台从音效数据库中自动匹配环境声、动效、音乐等声音素材。例如，当故事线涉及“雷雨夜”描述时，系统将优先加载雨声、雷鸣与低沉的环境音效，并通过动态混音算法自主调整动态平衡，与此同时相关AI音效合成平台亦为人工干预保留了调节空间。

此外，伴随TTS技术的持续迭代升级，近年来语音克隆技术在算法精度与应用广度层面实现突破性进展。该技术依托神经网络对目标语音样本进行特征解构与模式识别，通过多维度声学建模实现说话人音色、韵律及停顿模式、情感表达等方面的精准复现。在当前的实际应用中，语音克隆技术辅助人声标准化生产，已呈现出较高的生产效率与不俗的表现能力。

3.3 数字制作域

该阶段聚焦于将智能生产的多模态素材进行视听资料整合与后期处理。影像数字制作方面，在结束智能生产域的各项工作流程后，针对影像素材的数字剪辑制作工作仍遵循了数字影视制作操作规范，即这一过程参照分镜头脚本、导演剪辑逻辑线索和叙事方式展开制作，从而更精准地表达主创意图并尽可能多地传达导演的设计意图。声音数字制作方面，为确保影视作品的艺术性，主创团队沿袭传统数字音频后期制作工艺，通篇精细化的音响设计为动态画面注入活力；同时，AIGC影视作品在符合故事情景的基础上可采用文生音乐方式生成音乐素材，然而从当前创作实际来看，采用基于电子音乐制作工艺的原创音乐仍然是最能贴切、完整、准确地表达主创意图的创作方式。

4短片《树苗的蜕变》对数智联创工作流的应用

中国电影电视技术学会首届中国创新影像大赛专业组AIGC赛道一等奖作品《树苗的蜕变》[13]系北京广播电视台“节约”IP系列短片三部曲之一。《树苗的蜕变》采用微短剧式剧作构思进行故事设计，短片以树（纸张）的视角，讲述了树苗从生长到化身为纸，再到呼吁人类节约用纸、保护生态的故事，较为深刻地传达了环保理念与生态责任的重要主题；同时，该短片通过树苗的自述，巧妙地将树木的生命历程与人类文明的发展进程紧密联系在一起，既体现了树木自身在自然环境下的生生不息与生命顽强的景象，又深刻反思了人类活动对自然资源的过度索取及其可能带来的生态危机问题。短片体现了强烈的社会责任感和人文关怀，较为深刻地阐述了人与自然和谐共生的深刻理念[14]。

4.1 《树苗的蜕变》的数智联创工作流

作为AIGC视听制作技术在影视短片生产中的一次成功实践，《树苗的蜕变》在工作流设计上，采取了基于语音文本为蓝本设计视听分镜头脚本，即以独白所述的故事线索与讲述的节奏为参照，按分镜头脚本逐一开展AIGC分镜头画面生产（表1），进而开展视听内容智能生产。具体而言，系以数智联创工作流模式开展工作，针对视觉素材与人声素材开展全流程AI视音频内容素材生成，而后对智能生成素材进行数字剪辑制作，有效形成了一套面向AIGC短片的多模态数智生产范式。

表1　《树苗的蜕变》部分视听分镜头脚本纲要

在创意策划域，《树苗的蜕变》以树苗的蜕变历程作为故事主线，揭示了树木蜕变为纸的背后所要付出的生态代价，进而提出节约用纸、珍惜树木的紧迫性，呼吁社会要对绿色发展、可持续发展问题加以重视。在讲故事的方式上，短片以树苗（纸张）为第一视角开展叙事，通过角色代入（拟人化）及平顺的角色蜕变转换等处理方式，有效拉近了短片与观众的心理距离。这种叙事手法不仅可搭建起角色与受众的情感通道，更通过具象化的成长轨迹折射普世情怀，实现故事内核与呈现形式上的双重共鸣，从而达成更深层次的传播效果。

对于影像素材智能生产（图2），《树苗的蜕变》综合利用Midjourney、Runway、Luma、可灵AI等国内外智能技术平台完成画面生产，依托文生图、图生视频（结合提示词）等AI技术制作路径渲染、生成视频素材，而后开展画面数字剪辑。另外面对AI影像生产，创作者一是要做好工作流“规划者”，二是要做好AI生产平台“训练者”，三是要做好AI素材成果“把关人”，具体工作流分为以下三个环节：

图2　《树苗的蜕变》影像素材智能生产路径细分图

（1）基础图像生成环节。该短片主要基于Midjourney平台，通过输入提示词生成动画风格关键帧，以快速构建场景基础视觉框架，从而确定构图、色彩和光影等关系。

（2）风格化渲染环节。该短片基于粘土风格LoRA模型工具开展进一步的二创图像生成工作（图3），为影像增加粘土材质的颗粒感、强化手工制作的质感、优化光影层次表现。

图3　《树苗的蜕变》基于粘土风格LoRA渲染生成二创图像效果图

在技术原理上，《树苗的蜕变》选择数智联创工作流模式的核心优势在于工作流能确保智能生产素材以及作品创作全流程的稳定性与可控性，较大程度保障导演意图顺利落地，减少人对创作的不可控程度。与此同时，智能生产在第一阶段需先专注于对内容（即生成一创素材）的构建上，鼓励创意的自由发挥与多样性输出，暂时不拘泥于风格统一，以避免因早期风格限定而干扰创意的发散与生成。待初步素材积累完成后，再通过基于风格化 LoRA 模型的智能加工流程，在保留原始构图框架的基础上，实现视觉模态风格的高度统一。另外，确保图像风格一致性方面，建议固定随机种子（Seed）值和采样器类型，同时使用提示词矩阵(Prompt Matrix)以保持多帧间的描述一致性，并进一步添加统一风格化的LoRA以强化风格的统一性。

（3）视频生成环节。该短片涉及两类图生视频智能生成方式：其一为基于Runway Gen⁃2平台采取“直接序列生成”方式开展影像素材生产，采用直接序列生成视频的主要优势是生成画面的连贯性较高、画面中的人物及其他物体的运动稳定性较好；其二为基于Luma、可灵AI采取首尾帧补间动态影像生成方式开展影像素材生产（图4），具体工作流大致细分为生成起始帧和结束帧、通过AI补间生成中间帧、对中间帧进行时序平滑处理三个步骤。而选择首尾帧补间动态影像生成开展视频生成的设计策略在于其适用于镜头运动简单的场景，能够实现画面自然转场，实现类长镜头的空间运动变化。首尾帧工艺的选择既是意在丰富影像表达手段，避免AI影像呈现过分单一的蒙太奇风格，同时也在尝试建立一种具有AI运动特征的影像表现风格。

图4　《树苗的蜕变》首尾帧补间动态影像生成效果图

关于AI声音素材生产，《树苗的蜕变》使用通用人声语言模型（中文男童声）开展语音智能生产，将AI技术运用于语言内容的音色设计与故事叙事。作为AI音频技术在视听创作领域的常见应用范式，TTS语音合成技术通过构建多维参数调控体系，实现了对语音物理属性（语速、音高、响度等参数）与情感语义特征（情感类别、强度等参数）较为准确的控制。创作者可基于内容类型（新闻播报、专题解说、情感故事等）与受众画像（年龄结构、文化背景、收听场景等），动态调配音色的表现参数，高效生成兼具自然度与情感表现力的语音内容。

关于影像和声音数字制作，《树苗的蜕变》在完成AI影像素材生产流程后，数字影像剪辑环节仍遵循传统影视工业化制作方式，以分镜头脚本所示的逻辑架构与叙事框架为制作基准，通过对各素材镜头进行组接并把控剪辑节奏，以精准反映作品的设计意图。与此同时，短片的声音后期制作部分则继续沿用数字音频声音设计、剪辑、混录工艺开展工作。

4.2 创作生产中存在的问题及改进方向

尽管AIGC技术在视听内容制作领域展现出巨大潜力，但在实际应用中仍存在不尽如人意之处。在影像智能生产方面，当要反映快速运动中的镜头目标时，受限于当前智能读取及反馈水平，AI影像生产难以详尽捕捉并呈现出所有细节，特别是对动作幅度大、速度快的焦点对象，AI影像处理时出现画面模糊、人物（或景物）运动状态不自然等问题，导致AI影像在展现某些动作的动态美感和细腻技艺时显得力不从心。此外，AI影像生产高度依赖于输入数据（如图像、文本等资料）的质量及物料的多样化水平，若训练数据不够丰富或存在理解偏差，AI生成的影像内容可能会出现不准确或误导的情况。

声音智能生产方面，TTS语音合成技术在情绪化处理方面仍有较大提升空间。其在模仿再现如快乐、悲伤、愤怒等常规情绪时效果尚可，在精细化模拟人类语言情感变化方面，尤其是对于怀旧、讽刺、幽默等相对细腻、复杂，甚至是难以捉摸的微妙情感上，表现力明显不足，智能平台处理结果亦显得生硬。在音频模型训练方面，迫切需要进行充分的数据训练以及定制化训练开发。

5 结语

将AI视为新质生产力的一部分，意味着我们已认识到AI技术在推动社会进步和经济发展中的重要性[15]。AI为生活的方方面面带来了令人兴奋的创新，并在各行业创造了新的机遇；与此同时，其对真实、伦理和责任方面的影响也引发广泛担忧[16]。人们对艺术创作的认识往往体现为艺术家在不受拘束的环境下独立完成的创作，AI时代下影视创作应当如何继续，便成了这一新发展阶段亟需响应的一道命题。亦有业界人士表示：“AI永远是辅助手段，而非创作主体；同时，任何技术手段都不能完全替代人类的情感表达与创意深度”[17]。 AI大模型具有对任务的学习与泛化应用的能力，每一次创作生产任务对大模型而言都是一次学习过程，但机器输出的结果理想与否，最终依然需要人类进行把关。数智联创工作流正是通过“创意策划—智能生产—数字制作”三模块工艺流程依序递进，将人类创意与AI算力深度融合，在显著提升内容生产的效率并丰富艺术表现样态的同时，探索规划出了一条影视创作生产新路径。《树苗的蜕变》作为AIGC在影视内容生产领域中的一次创新实践，展现了立足“智作+制作”的创新影像风貌。而数智联创工作流中的各阶段功能各有定位，智能工艺、数字工艺之间无谓孰优孰劣，实则是发挥各自优势协同完成创作目标。未来，随着多模态大模型生成及实时渲染、合成技术的进一步发展，智能生产制作流程或将向更个性化的方向不断演进，亦将为影视创作创造更多可能性。

※ 本文系中国电影电视技术学会首届中国创新影像大赛一等奖作品《树苗的蜕变》支持技术论文。

参考文献

（向下滑动阅读）

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【项目信息】2021年中国传媒大学亚洲传媒研究中心科研项目“后媒体时代听觉空间的文化建构研究：基于亚洲的视角”（AMRC2021-7）。