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23天靠AI短片赚100万!非科班出身逆袭影视区,郭帆导演拍手叫好

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邓思邈 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

我真的慕了。

当我还在吭哧吭哧跟AI磨合写稿时,已经有人凭借AI生成的短片,美美到账100万了。


△DiDi_OK创作AI视频《牌子》

还都不是影视科班专业出身的:

一个是学3D动画的广告人,另一个是01年的生物学硕博连读生。

以《牌子》这部7分多钟的视频为例,制作周期23天,在B站上线一周,收获1000多万次播放,80多万点赞,30多万投币。


△DiDi_OK短片最新播放情况

《流浪地球》导演郭帆评论转发点赞,在油管也获得大量好评:



他们拿到的100万奖金,都是B站给颁的首届AI创作大赛一等奖奖励。据悉,这次比赛有超8300份作品参赛,77个获奖席位,总奖金池超300万元。

那么问题来了,同样是和AI打交道,凭啥是他们能脱颖而出夺得大奖?



既然模型是“疯”的,你就要当那个最清醒的“疯子”

很多人看完那些获奖作品,第一反应就是满世界打听他们用了什么神仙模型,甚至幻想着能讨要到“一键出片”的万能Prompt。

但把这些创作者的流程拆开,会发现这些人的出发点很“笨”,甚至有点原始。

这种原始感首先体现在对“表达欲”的近乎残酷的拷问上。

“开放赛道”一等奖得主DiDi_OK在动手之前,会先反复问自己:这件事有没有必要说出来?

如果这个表达不说出来,你会难受到睡不着觉,那才继续往下走。



接着是第二层筛选,这个表达对别人有没有意义?是让人产生负担,还是能带来一点有意思的新东西。

当表达站住了,再来考虑怎么呈现,也就是形式设计的问题。

DiDi_OK把做片子比作“请客吃饭”,你手里攒着的那点儿极其私人的表达,就像是一道重口味的家乡菜,直接生冷地怼到观众脸上,大概率只能换来人家的反胃。


△DiDi_OK创作AI视频《牌子》

所以需要先铺垫语境,让观众慢慢进入你的节奏,然后在某个节点,把真正想表达的东西递出去。

而好的形式往往是极简的,理解成本通常很低,观众不用费劲就能看懂你在干嘛。

尤其在AI时代,一旦你把形式搞得过于繁杂,模型那不可控的随机性叠加进去,画面瞬间就会崩盘,观众也会秒出戏。

再往下走,DiDi_OK抛出了一个很现实的判断:你做不做得完?

AI创作对连续性的要求很高,一旦中断,很难再回到原来的语境。所以DiDi_OK会果断砍掉那些周期不可控的想法,哪怕它再诱人,“如果单位周期内无法完成,我个人的情绪就会散掉”。

事实上,DiDi_OK这部不到8分钟的短片,剧本大概花了一个半月时间,视频制作周期是23天


△DiDi_OK创作AI视频《牌子》

不过更关键的是,这一套折腾下来,你想表达的东西还在吗?

他引用了姜文的话——“我就是为了这盘醋才包的饺子”,饺子包完醋如果没了,那这顿饭他宁可不请。

如果说前面更多是来自创作者的直觉和经验,那“三体赛道”的一等奖得主半吊子Bill_的方法更偏向工程思维。

他拒绝被工具牵着鼻子走,把AI直接拆回了传统动画的生产线——剧本、分镜草稿、人设、场景、配音配乐音效,一个都不能少。但区别在于,人类只保留最关键的部分,把重复劳动工作交给AI。

剧本和分镜是核心。他会先在iPad上手绘分镜草稿,即便是画成很粗糙的“火柴人”也没关系,只要能表达清楚人物位置、动作关系和构图。



然后把草图喂给AI,让它在这个结构里生成画面。相比纯文字的提示词,这种方式对AI的约束会更强。

在视频生成时,半吊子Bill_喂给AI的提示词是分层的三段式

先定下整个分镜的大基调,再精准拆解每一张图对应的台词细节,最后才去补足氛围和主角性格。



至于大家最在意的如何去“AI味”?

半吊子Bill_的处理方式是提示词尽量避免模糊描述。比如不要说“二次元风格”,而是直接指向具体某部动画作品的视觉体系。

再叠加摄影语言,比如调整拍摄视角(仰拍还是俯拍)、控制画面色调随场景变化的路径(从灰到冷到暖再到血红)。



角色设计上也是同一套逻辑,通过使用活泼的人物角色、夸张表情和饱满情绪,这会让观众默认背后有一个真实有血有肉的人在表达,从而更容易代入其中。

还有一个很多人忽略的控制变量是BGM。很多人的AI短片画面很满,但声音是空的。

半吊子Bill_擅长在音效里埋钩子,靠渐强或低频的震动去勾兑那种汗毛倒竖的紧迫氛围感。

DiDi_OK视频里的BGM收到了很多夸奖,但他说自己其实“五音不全”。因为喜欢《巫师3:狂猎》配乐里那种古波兰女声吟唱的荒凉感,所以先让Gemini拆解其背后的文化脉络和历史典故,再把这股子底蕴写成prompt喂给Suno。

在具体工具的使用上,获奖者们的做法是把每个模型的“性格”摸清楚,然后让它们各司其职。

粉墨工作室的生图流程是先用Midjourney出那种有艺术感的底图,再拿这张图喂给Nano Banana去抠细节。


△粉墨Morpho创作AI视频《饵》

而在DiDi_OK看来,视频模型里谷歌Veo对嘴型的控制很强;可灵做伪纪录片质感更好,镜头有那种沉重的细腻感;Seedance 2.0的手持晃动感更真实。

看下来会发现这些获奖者并没有什么独门绝招,他们只是用一套传统创作的方法,把AI塞进了工作流里。

前面是表达,后面是结构,中间那段看起来最炫的AI生成,其实只是执行层。但如果前后两端是空的,模型再强,也只能生成一段看起来很努力的空话。


△DiDi_OK创作AI视频《牌子》

也正因为AI工具在快速普及,真正决定作品上限和差距的东西,开始从模型能力重新回到创作者本人

AI正在加速你完成前10个“垃圾作品”

以前大家还能把问题推给工具、团队、预算,或者一句“条件不允许”。现在这些借口在一点点失效。

第一个变化,是“做自己”这件事,从风险变成了一种放大器

听起来有点虚?且听DiDi_OK这样说:

我认为世界上不应该有人因为做自己而受到惩罚,这是不对的事情……AI出现之后,我发现我某些窘迫和奇怪的点是可以被接受的,因为它们可能在某个层面上存在真正的价值。

AI帮助创作者大大降低了试错成本。以前你想验证一个想法,可能要投入几年时间,甚至一整个团队。


△DiDi_OK创作AI视频《牌子》

现在你可以快速把你前十个“垃圾作品”做完,丢出去,看看有没有人回应,然后根据市场反馈快速迭代。

(“前十个垃圾作品”源于游戏圈公认为“行业圣经”的 《游戏设计艺术》(The Art of Game Design: A Book of Lenses),原话是:“你的前十个游戏都会烂透了——所以赶紧把它们做完吧。”)

不过,AI工具可以把表达放大的前提,是你得真的有东西

第二个变化,是工具越强,注意力越往“人”这边收缩。

半吊子Bill_提到,每当一个新模型出现,大家会先沉迷于各种“奇观”,巨物、灾难、视觉冲击……

这些以前成本高昂的画面突然变得唾手可得。但这种兴奋感很快会消退,因为所有人都能做。

一旦工具变得足够好之后,人就不再盯着工具本身,而是开始看内容本身。“就像一把锤子,当它顺手到不需要思考,你不会再研究锤子,而是开始关心钉子钉得怎么样。”


△半吊子Bill_创作AI视频《墨滴计划》

导演易小星讲得更直接一点,他说工具只能提供选项,真正做决定的还是人脑——你看过多少片子,读过多少书,对人性有多少观察,这些东西不会因为模型升级而被自动补齐。

AI写不了喜剧,因为它不犯错,而恰恰是“错误”让文艺作品迷人。

第三个变化,是创作这件事,开始重新依赖清晰的流程和前期设计

粉墨工作室提到,AI并没有改变对编剧这个工种的要求,反而让一些想象力被释放出来。

比如以前很多场景写都不敢写,因为做不出来,现在只要能描述,模型大概率可以给到你一个版本。

但这并不意味着可以随便写。相反,你需要更早地理解模型的边界——哪些东西它擅长,比如奇观、动作、特效;哪些东西它还很吃力,比如细腻的人物微表情和复杂长对白,这种理解会反过来影响你的剧本结构。


△粉墨Morpho创作AI视频《饵》

DiDi_OK说AI更像一个黑盒,输入你想要的,输出接近你想要的,中间发生了什么你并不完全掌控。所以你能做的,是把输入端设计得更清晰,把输出端的筛选标准建立起来

创意、剧本、审美,这些东西没有被替代,反而被推到了更前面的位置。

工具负责把东西做出来,人负责决定做什么,以及要不要。

One more thing

1000万播放、100万奖金的例子你看了觉得很遥远,但“1万”或者“10万”的机会兴许已经满大街了。

据悉,B站AI创作大赛后续将长线落地,专门面向UP主的AI原创动画剧集激励计划——“AI动画剧场”也已正式启动。

给钱、给流量扶持。

担心你上手太难,B站还为UP主们攒了个AI创作助手,叫updream



它能记住你的创作风格、习惯、节奏。包括你创作过程中积累的个性化的审美、风格、操作偏好等,统统可以在这里存为Skill沉淀下来。

所以做吧,先把你手头那“10个垃圾”做出来,没准儿做到第3个的时候,你就发现自己突然被看见了。

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