與AI技術在各行各業中深入應用一樣，AIGC（人工智能生成內容）技術正在深入電影創作的各個環節。隨著數字影像資產的內存擴容與視覺垂類大模型的日漸成熟，AIGC技術在劇本內容構成、數字人物設計和后期音效配置等方面展現出強大的輔助能力。更重要的是，AIGC在審美場景上的極速生成對電影創作產生難以預估的深遠影響。通過數據調用和圖景任務銜接等技術，AIGC大幅度提高了創作效率，幫助電影創作者在視聽效果和情感表達等多個層面實現創新，極大豐富了電影藝術手法的可選項。

生成算法和場景設計工具，持續產出與創作意圖更相契合的場景。在當前電影創作實踐中，AIGC應用已逐漸被部分創作者熟悉并接受，在場景設計、審美形式和情感融匯等多個方面進行實際操作。創作者快速突破了傳統電影制作中的技術限制，在極速涌現的生成式圖景中高效實現了自我創作意圖。尤其是對于電影制作中的短片而言，相對便利的AIGC技術保障了創作的靈活度與自由度，時間成本與投資成本顯著低于傳統制片，使AIGC短片成為電影創作者的新理想實驗場，這在場景設計和審美成效方面，成果尤為突出。機器學習邏輯為AIGC技術提供了幾乎沒有數量限制的數字圖像資產，藝術作品、電影影像和攝影手法構成大數據集成，不同風格特點、不同形式效果的視覺場景能夠在較短時間內反復生成并改換。創作者在給出一連串指令后，就能夠迅速獲得古往今來的各種風格類型，無論是現代主義、后現代主義、超現實主義，甚至是未來主義、數字故障主義等，獨特的畫面語言總能連續不斷地輸出在屏幕上。

2025年8月，中國首部AIGC微電影《音符中的密碼》在長春電影節上發布，影片由長春電影集團領銜出品，長12分鐘，全部由AI生成。在這部微電影中，AIGC的技術賦能使得場景設計的創作空間得到極大擴展，也為老長影人的演員形象數字化提供了夢幻般的再造可能。李亞林、劉世龍，這兩位曾經在中國電影歷史上塑造過眾多角色的表演藝術家，借助AI數字人技術，再次表現出他們藝術生命的生動一面。另外，該片由國產可靈AI提供深度技術支持，以12分鐘的片長濃縮了一個超長歷史跨度的代際故事，歷史場景更是包含了多次轉場。1949年前的北平與改革開放后的首都北京，城市街景在人物視野中已經表現出較高的區分度與辨識度，場景圖式與人物的情感走向也密切呼應。

具體來看，根據《音符中的密碼》所特有的創作需求，AIGC技術構建了多個既富有歷史現實感，又部分帶有情感表現色彩的故事場景，以視覺效果的多樣性有效烘托了人物的內心刻畫，增強了短片的情緒感染力與藝術感染力。要知道，傳統電影創作中的勘景、取景與選景往往需要花費大量前期準備時間和制片成本，而在進入實際創作階段后，又可能受限于實際的空間條件，現實環境變化和不可預知的物理因素共同構成阻礙拍攝的不可抗力。AIGC通過有針對性的生成算法和場景設計工具，有助于快速實現創作者的預期，完成個性化的場景構建，并根據劇本內容發展、情節變化以及人物情感的走向，在自動化生成的過程中，持續產出與創作意圖更相契合的場景。

結合個性化指令，實現穩定而連貫的一致性影像生成。根據《音符中的密碼》場景構建經驗來看，AIGC在涉及連續影像的生成時依然面臨一系列新技術難題，重點在于如何確保影像在大致細節和主線情感上的一致，做到主題連貫且風格穩定的持續輸出。

目前，AIGC短片中的連續場景難以保持前后一致。由于生成時長的差異，或者個性化指令間的細微差別，畫面間存在色調不銜接、光影不統一、視覺效果不連貫等問題。另外，由視覺算法生成的物體形象或角色形象在不同的鏡頭關系之間還可能出現波動，甚至因為AIGC在空間智能方面的缺失而出現明顯不符合物理規律的變形或動作不協調的運動。繼而，隨著情節推進，AI生成的數字人影像也因為不具有自身運行的情感邏輯脈絡，而難以有效地步步增加角色情感變化，阻礙了觀眾對電影敘事的共情與投入。

針對上述新技術影像難題，AIGC技術的研究者和開發方做了大量行之有效的新實驗，攻克重點主要包括：以時間序列和機器記憶來提高鏡頭間的連貫性，以物體追蹤和情感驅動來保持場景與角色的穩定性。

通過構建時間序列的學習模式，AIGC能夠捕捉到一幀一幀影像中的變化規律，通過識別并記得上一幀的內容，再根據其中的關鍵信息來生成下一幀，由此避免了敘事中角色和場景的突兀變化。同樣，通過物體追蹤技術，能夠使生成連續影像的AIGC更為精準地跟蹤和定位角色和物體在空間中的位置，根據物理規律來計算并模擬角色的動作路線，根據角色的情感變化來調整畫面的光效細節。在表現場景切換與角色移動時，AI則根據上一幀的位置關系來推測角色在下一幀的精確位置和合理姿勢，以此實現動作的自然、流暢、連貫，并保證不同鏡頭中的要素一致性。

未來，AIGC可以更加廣泛地生成高質量影像，為創作者賦能，根據個性化的創作需求來調整視覺風格、場景布局和情感表達等。尤其在克服現有影像連貫性與穩定性輸出等新技術難題后，有望將更多的電影創作者帶入更加流暢，也更符合預期的實際創作中。

（作者系復旦大學影視美學教授，本文系國家社科基金藝術學項目“數智時代AI賦能影視藝術創新研究24BC066”階段成果）