《现代电影技术》｜刘梦雅等：影视虚拟场景智能优化方法研究

本文刊发于《现代电影技术》2025年第10期

专家点评

虚拟场景即通过数字技术搭建的可用于拍摄的虚拟空间。虚拟场景参与影视制作的工作流程主要包括设计、建模、渲染、合成、后期等环节。从早期的蓝幕/绿幕数字合成到以StageCraft为代表的LED虚拟摄影棚，再到影片《阿凡达：水之道》式的全沉浸虚拟摄制，虚拟场景在影视拍摄中所占比重日益增大。借助虚拟场景，创作者可为作品提供完全独立于现实之外的发生场域，同时，虚拟场景的建构性质也使创作者能够随心所欲地调整出最理想的场景。随着UE、U3D等实时渲染引擎和硬件设备的不断迭代升级，以及云渲染、渲染农场等配套技术与基础设施的进一步发展完善，虚拟场景的重要性将持续提升。此外，近年来以GPT、DeepSeek等为代表的大语言模型在自然语言理解、逻辑推理等方面展现出的惊人潜力，也为人机协同工作的新模式提供了可能。《影视虚拟场景智能优化方法研究》一文从虚拟场景优化着手，依托于大模型的语义理解、多模态感知等能力，构建了由表达单元构建、意象生成、一致性评估、反馈调节四个环节组成的虚拟场景优化流程，并通过原型系统展示了这一优化流程的可行性与生成效果。本文的研究实现了基于自然语言对虚拟场景意象的自动优化，有助于推动影视内容制作的智能化发展，尤其在体量庞大、协作程度较高的项目中更具应用价值与发展潜力。

—— 贾云鹏

教授

北京邮电大学数字媒体与设计艺术学院院长

【项目信息】2024年北京市超高清视听产业发展支持项目“国产化超高清中国元素影像生成大模型技术的创新应用”（JLZJ2024040100062）。

作 者 简 介

刘梦雅

文强

北京电影学院数字媒体学院院长、教授，主要研究方向：数字媒体艺术。

北京电影学院数字媒体学院讲师，主要研究方向：虚拟仿真。

闫大鹏

摘要

虚拟场景已成为当代影视制作中表达视觉意图的重要手段。然而，面对高复杂度的语义表达与风格一致性需求，依赖人工经验的传统参数调节方法效率低、反馈路径弱，难以支撑高质量影视内容生成。本文提出一种融合大模型感知能力的虚拟场景智能优化流程，通过构建表达单元、生成图像、评估一致性并反馈调节，形成语义目标与虚拟场景影像效果之间的自适应闭环。该方法利用语言-视觉多模态大模型进行语义评估和参数修正，实现从自然语言描述到视觉效果输出的高一致性表达，为面向语义目标的智能创作生产提供了可推广的流程机制，为影视内容生成注入更强的自动化与智能化能力。研究表明，基于虚幻引擎（UE）的原型系统在受控场景下实现稳定的闭环运行，呈现出良好的语义一致性与风格统一性。

关键词

虚拟场景；大模型；智能优化；感知反馈

1引言

虚拟场景作为数字视听内容生产的重要基础设施，已逐步嵌入影视工业的各个环节，成为支撑高质量影像创作、特效生成与镜头构建的关键手段。例如，在电影《阿凡达：水之道》〔图 1（左）〕中，制作团队构建了高度复杂的海底虚拟生态系统，包括珊瑚地貌、海洋生物、悬浮粒子等多种三维元素，通过精细的体积光照、水体折射与动态材质控制，实现了沉浸感极强的视听体验。这些虚拟场景完全在数字空间中搭建，不仅需满足极高的真实感需求，还要求与动作捕捉数据高度同步，构成一套高度参数化、控制精度极高的镜头生成系统[1]。类似地，在动画长片《蜘蛛侠：纵横宇宙》〔图 1（右）〕中，创作者围绕多个风格迥异的虚拟世界分别搭建了抽象城市、手绘纸面、立体涂鸦等风格场景，每一类场景均需定义独立的色彩模型、几何构成规则与动态响应方式，实现镜头语言与叙事语义的高度一致[2]。

图 1　 《阿凡达：水之道》（左）和《蜘蛛侠：纵横宇宙》（右）中的虚拟场景

这些实践表明，影视虚拟场景的构建早已超越背景渲染或简单合成的范畴，逐步演变为集视觉风格控制、图像表现优化与高精度参数调节于一体的综合生成系统[3]。但随着影视创作规模与表达复杂度不断提升，当前的虚拟场景构建流程仍面临多重瓶颈[4,5]：一方面，影视虚拟环境通常包含大量可调节参数，如环境光照、材质响应、粒子系统与氛围配置等，构成高度耦合的参数空间，调试效率低、反馈路径弱；另一方面，面对多样的艺术风格与语义表达需求，现有工作流程过度依赖创作者经验与主观判断，缺乏明确的语义闭环机制，导致结果难以稳定复现，表达一致性受限。这使创作者在进行风格营造、气氛控制与语义一致性表达等高阶任务时，常陷入“调参—渲染—评估”的重复试错循环，制约创作生产效率与整体视觉质量的提升。

近年来，快速发展的多模态感知与生成技术为解决上述问题提供了新的技术路线。相关研究表明，具备语义理解能力的智能系统能够对图像结果与目标语言描述之间的匹配度进行分析[6]，并反向推导图像生成策略，从而打通“结果—语义—控制”的闭环路径。已有方法在图像生成、风格迁移与语义优化等任务中取得初步成果，例如，3D 高斯泼溅（3DGS）以可优化的各向异性三维高斯表示场景并通过快速光栅化实现实时辐射场渲染，显著降低多视角一致性与交互预览的计算开销，为迭代式参数调控提供在线预览基础[7]；语义感知的场景表征对齐对象级语义与视觉特征，支持基于语义的区域约束与表示一致性维护，为面向目标语义的可控生成与优化提供结构化支撑[8]。然而面向高质量影视虚拟摄制的实际场景中，尚缺乏统一的系统机制，能够将目标语义、场景反馈与参数控制进行有效联动，进而满足创作流程对表达准确性与调控效率的双重需求。

为此，本文提出一种面向影视虚拟场景的智能优化方法，通过构建感知闭环机制，实现虚拟环境从视觉结果到语义目标的自适应优化。该方法以语义感知为核心驱动，通过引入反馈路径提升调控精度与风格一致性，在保持创作者主动性与艺术表达空间的同时，提升调参效率与场景质量控制水平。本研究旨在为影视虚拟场景的智能生成与高质量表达控制提供理论基础与方法路径，推动面向语义的内容生成范式在影视制作领域的落地与发展。

2虚拟场景优化的相关理论与技术基础

2.1影视虚拟场景构建流程控制

影视虚拟场景作为支撑高质量数字影像创作的关键基础设施，其构建体系需满足极高的视觉还原度、风格表达能力与控制精度。不同于一般的虚拟现实（VR）或游戏场景，其系统结构体现出多层次的专业化协同：在场景建构层面，包括高精度几何建模、复杂材质系统、精细光照模型与物理粒子模拟；在渲染控制层面，依托多通道渲染、层级遮罩与后期合成控制构建镜头级别的表现能力；在内容生成层面，则需支持语义驱动的风格映射与参数模板化调用。这种集成化、多模态协同的架构，是实现影视级表达能力的技术基础。不同于以交互性与实时性为主的游戏或VR场景，影视级制作强调每个参数节点的语义清晰、状态可调用与版本可恢复性，以支撑复杂镜头结构与批量化输出的需要[9]。

2.2 参数空间的结构性与表达一致性建模

影视虚拟场景优化的核心挑战在于参数控制的复杂性与表达一致性的双重要求。参数空间维度高，涵盖光源属性、镜头参数、材质细节、粒子行为与环境特征等多种变量，这些因素间通常存在显著的非线性耦合关系，使调控过程繁复且敏感[10]。在缺乏有效建模的情况下，通常采用“逐项微调+渲染回看”的经验式流程，例如反复改动光照强度与色温、相机曝光与后期曲线、材质粗糙度与金属性等，常以人工网格搜索或二分试探推进，既耗时又难以形成面向全局目标的统一优化策略。另外，影视级图像输出对表达一致性的要求远超其他应用场景，其不仅包括场景风格与构图的协调，还涉及语义层面的一致性、美学趋向的稳定性以及与镜头语言的契合性[11]。例如，在风格化影像中，镜头视角的变化不应破坏场景整体的美术风格与语义连续性，这就要求参数变化对视觉输出的影响可控且可预测。

2.3 感知驱动的场景评估机制与多模态协同方法

在场景优化过程中，关键环节是快速而准确地获取图像反馈，以指导参数调节与表达调整。传统评价方法侧重于物理准确性或渲染效率，无法覆盖创作者对风格表现及语义一致性的主观判断[12]。而近期的技术发展表明，多模态感知模型[13,14]具备成为反馈中枢的潜力。以对比语言-图像预训练（Contrastive Language⁃Image Pre⁃training，CLIP）大模型为例[15,16]，该“视觉—语言”联合训练模型能够衡量图像与文本描述之间的语义匹配度，被广泛用于无监督图像—文本相似度评估和图像风格偏差检测。在虚拟场景构建中，CLIP 为“图像—语义—参数”闭环提供了量化指标，可用于自动触发调参节点。此外，一些面向视频的多模态模型[17]使用时空一致性评估增强了对镜头连贯性的反馈，为多镜头场景质量监控提供结构性输出。在美学层面，Aesthetic Predictor 等基于视觉特征的模型[18]能够对图像进行美学评分，分析色彩、构图、视觉吸引力等因素，为表达质量提供定量评估依据。这种美学判断机制可作为流程中额外维度的反馈，为风格统一性和表达符合性提供辅助。多模态技术的发展也使语言描述、图像风格、语义结构三者之间的互通成为现实，为语义驱动的参数调优奠定了技术基础。

2.4 相关研究的局限性

尽管当前图像生成与风格控制相关技术在静态图像处理与审美迁移等方向取得了一定进展，但其多聚焦于非流程化的内容生成场景，缺乏针对影视级虚拟场景构建所需的结构性流程支持。在多数已有方法中，参数调节往往以试错方式进行，缺乏对场景生成逻辑、镜头一致性及语义合理性的系统建模，导致表达结果难以追溯与稳定复现。此外，现有研究普遍忽视参数空间与语义目标间的联动机制。在实际影视制作中，创作者通常面对的是一个高维度、强耦合的参数系统，其调控不仅关系到视觉风格，还直接影响画面语义表达与镜头表现力。然而，传统的“逐项微调+渲染回看”的经验式流程多依赖主观判断与静态评分，难以构建可泛化的反馈通路，也无法满足复杂创作任务对精度控制与表达一致性的双重需求。

3虚拟场景语义感知优化流程

围绕影视虚拟场景的智能优化任务，本文提出一种基于大模型语义感知能力的优化流程（图 2），该流程构建了由表达单元构建、场景意向生成、一致性评估与表达单元优化四个阶段组成的感知闭环，通过多阶段反馈实现视觉结果与语义目标之间的自适应映射与动态调控。在保证创作者艺术表达主动性的前提下，该机制以语义驱动为核心，系统联动参数构建、场景生成与语义反馈过程，为实现高一致性、高精度的虚拟场景生成提供了具备流程化与可迭代特征的技术路径。

图 2　虚拟场景语义感知优化流程示意图

3.1 表达单元构建

优化流程的起点在于构建表达单元，目的是在高维参数空间中明确生成任务的语义目标与控制边界，为后续的优化建立可量化、可执行的结构化输入基础。表达单元包括目标描述语义、初始控制因子、生成边界等关键信息，其形式上可表示为多元组，如式（1）所示。

式（1）中，

T

表示语义目标，通常以自然语言的形式表达，用于描述场景所需传达的视觉语义或情绪氛围；

C

表示控制因子集合，用于约束生成参数的初始空间，包含光照方向、镜头视角、材质类型、动态要素等初始可调维度；

B

表示边界约束，包括空间布局、风格限定、时间节奏或资源规模等生成范围限制。为确保表达单元具备足够的生成效能与质量保证，还需引入一组高可信度的虚拟场景要素作为基础支持，这些要素通常包括经专业美术设计验证的三维模型、可控材质库、风格化光照模板以及结构化环境元素等。

在具体实现过程中，语义目标可由用户以自然语言进行描述，通过大模型的多模态解析能力，将其转化为可操作的嵌入向量或逻辑条件；控制因子则通过虚拟环境创作工具由用户交互式设定，部分参数可从历史模板中继承或自动建议生成。该阶段的关键任务是构建具备语义清晰性、调控可操作性与结构完备性的表达单元，为后续的场景生成与一致性评估建立稳定的输入基础。

3.2 场景意向生成

表达单元设定完成后，虚拟场景生成系统需据此构建图像内容。该阶段依托虚拟制作工具将结构化目标解析为场景元素的配置方案，涵盖几何形体、材质风格、光照模型与构图方式等视觉要素，并完成图像渲染。可形式化地表示该生成过程为函数映射，如式（2）所示。

式（2）中，

G（·）

为场景生成函数，输出图像

是对表达单元

U

的响应性映射。此阶段不仅涉及参数到视觉内容的转换，还体现出表达意图在空间构成与风格体现层面的物化过程。在实际操作中，为确保生成图像具备初步可用性，需结合一定的模板库与默认构图策略，从而保障生成效率与内容完整性。

3.3 一致性评估机制

针对虚拟场景图像质量的评估，是构建语义感知优化闭环的关键环节。在本研究提出的方法中，该任务由具备语义理解能力与多模态感知能力的大模型自动完成。其核心目标在于判断当前生成图像是否满足表达单元中设定的语义意图，并提供稳定、量化的反馈信号，以驱动下一轮优化。评估涵盖几个主要维度：语义一致性检测、目标偏差分析与美学质量评估等。评估机制的目标在于衡量当前生成图像是否满足表达单元中设定的语义目标，并为后续表达单元的优化提供可量化反馈。形式上，设生成图像为

目标为

T

，则评估函数定义如式（3）所示。

评估机制依托大模型的跨模态对齐能力与上下文理解能力，在无需人工干预的情况下即可完成全自动计算，具备高一致性、稳定性与可重复性。其输出结果直接传递至表达单元优化阶段，驱动表达控制要素的更新迭代，实现从感知反馈到表达调整的闭环链路。

3.4 表达单元优化

在获得一致性评估结果后，系统需基于偏差分析自动修正表达单元中的控制变量与目标设定，实现优化闭环。优化可视为对控制因子的更新迭代，如式（4）所示。

式（4）中，Δ

C

为大模型依据评估结果反馈的调节因子，反映当前场景图像与语义目标间的偏离方向与幅度。同时，在某些情况下需对表达目标

T

进行更新以适应更高层次的语义抽象或表达调整，从而形成新的表达单元，如式（5）所示。

在整个迭代过程中，大模型不仅参与语义分析与质量评估，更承担调节建议的生成任务，形成自动化表达优化通路。最终，系统在数轮迭代后将收敛至语义一致性较高、美学评分优越且构图合理的高质量场景，完成从目标设定到场景优化的全流程智能调优。

4虚拟场景优化分析

围绕所提出的语义感知驱动优化机制，验证其在影视虚拟场景优化任务中的实际应用效果。通过构建大模型接口，在表达单元与场景结果间建立闭环反馈关系，实现语义目标、控制因子与边界约束间的协同调控。为验证该机制的可行性与表达能力，我们选取天空效果的构建作为分析示例，展示优化流程在图像风格一致性、语义还原准确性及表达细腻度等方面的性能表现。

4.1 优化流程构建与表达设定

实验平台基于虚幻引擎5（UE5）构建，集成Sky Atmosphere、Volumetric Cloud、Directional Light等模块，以构成参数驱动的生成体系。通过在UE内部构建通讯接口，并结合Python API实现与大模型的双向通信，系统支持表达单元的输入传递、图像结果返回、评估反馈解析与控制因子的自动化调节，形成闭环优化流程。在技术结构上，表达单元

U

被转化为嵌入结构，通过JSON协议与大模型完成往返交互，形成完整闭环。采用三元组结构

U

T

C

B

}表达创作意图与控制逻辑，

T

描述期望视觉情境的语言指令，例如“稀疏云彩的清晨”或“雷雨来临前的低沉”；

C

为控制因子集合，涵盖光照角度与强度、云层密度与分布函数、雾效浓度、天空渐变色结构等可调变量，同时包含高质量数字资产配置，确保生成内容的表现力与细节质量；

B

则为边界约束，用于限定分辨率、渲染时长、构图风格、所用物理模板等条件，以保障生成效率与整体合理性。

在生成环节，系统依据表达单元中设定的

C

值，自动将控制参数注入至UE的天空组件中，完成高质量虚拟场景的渲染，输出图像

为标准静帧格式。随后，图像被传输至大模型进行一致性评估，并依据语义目标与图像输出间的偏差结果，反向优化表达单元中的关键控制参数，驱动下一轮的迭代生成，实现以语义感知为核心的闭环优化机制。

4.2 场景优化结果与表达一致性分析

针对设定的语义目标，系统通过表达单元构建后批量生成数百张场景结果截图，并由大模型自动评估其语义一致性与美学得分，最终选取语义还原度高、视觉表现力强的图像样本用于分析与展示，体现大模型在虚拟场景生成中的感知判断与优选能力。

如图3所示，针对“稀疏云彩的清晨”这一语义目标，系统在表达单元初始设定下，自动生成并迭代多轮场景图像样本，最终选出数张在云量、晨光色温与构图层次上更符合表达意图的场景。图中展示的样本即为大模型评估后筛选出的典型结果，其色调柔和、云层疏密适中，体现出清晨轻盈氛围的感知还原能力。

图 3　基于“稀疏云彩的清晨”语义及场景要素优化过程中场景截图

同样，在图4中，系统面对“雷雨来临前的低沉” 这一融合天气状态与情绪表达的场景语义时，调控体积云密度、天光亮度与雾效分布等关键因子，并通过大量场景图像批次生成与反馈评估，筛选出能够准确展现沉郁压抑氛围的代表性画面。相比初始随机生成的样本，这些优选场景效果可更有效地实现从自然语言描述到视觉风格表达的闭环映射。

图 4　基于“雷雨来临前的低沉”语义及场景要素优化过程中场景截图

通过上述流程，系统不仅能自动扩展表达单元对应的场景图像空间，还具备对多轮结果进行感知驱动，为高质量虚拟场景优化提供稳定高效的支撑机制。

5结论与展望

随着虚拟摄制技术在影视工业中的深入发展，如何实现高质量、语义一致、风格统一的虚拟场景生成，已成为视觉表达与技术控制融合的重要方向。语义感知驱动的优化机制，在提升表达精度与生成效率方面展现出广阔潜力。一方面，借助大模型对语言与图像的理解能力，可将语义目标映射为可操作的控制因子，并基于图像反馈动态调整生成参数；另一方面，各类虚拟场景生产平台提供的可编程接口和高质量渲染能力，为闭环流程的执行与迭代优化提供了技术基础。

这一机制有助于改善传统虚拟场景优化流程中效率低、风格难控、表达一致性弱等问题，适用于复杂视觉语境下的快速构图、风格调和与语义还原。通过构建表达单元与大模型的联动，能够实现以语义为导向的自动优化，减少创作者在高维参数空间中的试错负担，增强场景优化与创作意图间的耦合度。

尽管本文提出的优化流程取得一定效果，但其适用范围仍受到一定限制。一方面，高质量的数字资产与结构化场景要素是实现精细表达的基础，缺乏稳定素材支撑时，场景优化空间受限；另一方面，表达单元中控制因子的数量较多或耦合关系复杂时，模型在反馈路径中对关键因素的识别能力将下降，易导致优化方向不明确或调整幅度不足。此外，当前流程对于动态镜头的连贯性、时间一致性与风格保持能力仍缺乏系统性机制，难以直接应用于长时序内容生成任务。

未来的研究可从三个方面展开：其一，构建更具模块化、可组合性的数字资产体系，以提升在复杂表达场景下的生成精度与灵活度；其二，融合具备时序建模能力的大模型，扩展至连续镜头、场景迁移等动态内容的表达控制；其三，引入半自动或人机协同的表达单元构建机制，在保障创作主动性的同时提升初始设定质量，增强优化流程的整体稳定性。

影视虚拟场景的构建过程，正逐步从经验驱动转向语义驱动、从静态设定迈向动态反馈。面向语义一致性的优化机制不仅为影视复杂镜头的构建提供了技术支持，也为未来影视智能创作流程的演进奠定了方法基础。

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