采访 / Pel 
协力 / 六木 
排版 / Lizzie 

“过去我们需要500人花费5年时间才能做出一部世界级的动画电影……但我认为今后只需要10%（的人力和时间）。”

前段时间，出品《怪物史莱克》《功夫熊猫》等知名动画电影的梦工厂创始人杰弗瑞·卡森伯格谈及人工智能（AI）时发表的上述言论，在海外动画界引发了轩然大波。

随着AIGC（生成式人工智能）一路高歌猛进闯入大众视野，以Midjourney、Stable Diffusion为代表的「文生图式AI绘画」收到尤其广泛的关注。

有人尝试、有人拥抱、有人厌恶：从批量生成美少女的玩物，到大厂竞相投资的新风口，再到反对者口中只会拼凑的“尸块”——短短一年时间，AI绘画呈现出许多复杂的面向。

正因如此，动画学术趴此前对AI绘画的报道也颇为谨慎，在AI相关资讯已经多如牛毛的互联网环境中，我们不希望一味传递焦虑情绪。但另一方面，AIGC相关技术应用持续演进，正在切实地影响个体和产业，也是所有人不得不面对的现实。

前段时间，承蒙两点十分动漫的邀请，笔者前往中国科学技术大学全程参与科技传播系「未来媒介创客训练营」，并分别与来自游戏、动画、广告三个行业的四位「已经将AI用于实际工作」的从业者展开了深度对话。

– AIGC火爆一年之后，究竟怎样改变了动画、游戏、广告等创意领域的实际流程和行业生态？ 
– 该如何思考AIGC的原理、利弊和影响？ 
– 第一批尝试AIGC的美术从业者，现在都怎么样了？

01 游戏产业 – 提升对齐效率？

“648氪出来的‘老婆’是AI图，你能接受吗？”

游戏美术行业资深从业者赵璐曾先后供职于Epic中国、莉莉丝和字节跳动担任美术总监，参与研发《战争机器》《剑灵》等知名游戏项目，后离开大公司创业，开设了个人工作室（B站个人账号：H2o工宇艺湛）。

作为国内最早一批游戏美术，从业十余年来，赵璐给NDS游戏点过像素，为网络游戏做过建模，也曾创作3A游戏的概念设计，乃至牵头领导整个美术团队。在他眼中，伴随着国产自研游戏的营收能力的提升，开发规模越来越大，中国游戏美术行业经历了一个分工不断细化、逐渐走向“工业化”的转变。

“过去概念设计（在国内）可能根本不存在，找几张参考图就说是概念设计了（笑）。而现在，我们不光有概念设计，还有世界观设计等分工。”

谈及AI绘画对游戏美术业界的影响。赵璐认为大致可以“分几个阶段看”：

“刚开始的话，偏2D设计、原画的工种其实比较排斥；偏3D设计或者策划会觉得AI绘画还挺方便的，能快速出一些接近我们想要的图……但是原画从专业角度上，会觉得AI绘画跟自己比‘差得远’”。

“但是随着AI技术的不断进步，产生效果不断变强。越来越多的（二维美术）从业者慢慢也被AI的表现力给‘屈服’了，逐渐开始使用帮自己提升效率完成工作……最近的话，我知道的几个大厂都在要求员工使用AI绘画，不光美术要用，策划也用，他们觉得这个东西就是生产力。”

要理解这种“屈服”，或许还是要回到游戏美术作为一份工作的本质。

不同于商业动画这类以叙事内容作为目标的行业，游戏美术虽然负责了游戏的整体视觉效果，但也只是属于游戏前期多项工序的其中之一。

服务于整体游戏项目的他们，要构想创意、倾注劳力、一笔笔绘制和雕刻，一款游戏大作所需要的美术资源十分庞杂，更不用说还需在开发迭代过程中不断修改返工。

赵璐给我们举了几个生动的例子：

“（过往）我记得最离谱的需求，是策划要求设计一把可以‘变化八种形态的枪’，每种形态下部件拆分还要尽量合理化……光这一个需求，我们的一个原画设计师就弄了三个月，修改次数不计其数，整个人都‘麻’了。”

再比如，“策划要做一个活动需要宣传页，有时说了半天（需求）也说不清楚，美术吭哧吭哧画了几天又被策划说不对……有个办法是找参考，但如果追求设计新颖，又很难找到参考，（这时候）其实消耗的就是人力，不断画新的效果图不断让策划看，很费时间。”

在实际的工作环境中，从业者往往面对冰冷的需求文档和绩效考核，一旦各部门协调不到位，就会极度耗费时间和精力。在赵璐看来，这种场景下，AI的作用是“把抽象的理解具象化”

“人当然可以画，但效率和AI比有着十几倍的差距……可以用AI一天出100张图，美术从中挑20-30张，再让策划从中挑选想要的方向，然后再让美术细化。”

也就是说，并非直接将AI绘画结果用作商用，而是利用它快速批量产出创意，确定大致方向后再以人工细化绘制完成。在这种情况下，使用AI绘画变成了一种和客户/上级/同事快速“对齐”的工具。

这种使用方法似乎在很大程度上绕过了AI绘画所面临的争议。“毕竟过程中的文件不需要展现给玩家。（游戏公司）可能都会用AI辅助，但大家不敢‘完全用AI’，怕被人吐槽，怕影响用户情感——‘648买的老婆怎么能是AI？？’（笑）”

不过，抛开从业者的身份，作为创作者的赵璐虽然惊叹于AI的能力，但在实操使用时，也总能感受到它的“怪异之处”：

在赵璐看来，即便是目前功能最丰富的主流AI绘画工具Stable Diffusion，其交互逻辑对创作者来说还是不够友好。原因在于底层的思维模式不同：“艺术创作者的很多东西偏感性，我在画之前更多想去‘表达一些东西’，会有一个很抽象的概念，然后一步一步给它细化出来。但是AI绘画目前的操作是‘反’的，给的越具体，画得越好，这跟创作者的思维逻辑有差别。”

艺术创作更像从抽象到具象，而AI绘画更像从具象到抽象，赵璐这种“抽象-具象”的倒错感，其实恰恰指向了AI绘画的原理：通过学习记录为图像添加噪点的过程，再根据提示词逆向从噪点开始“扩散”生成图像。

相比于Photoshop、ZBrush、Blender等软件“工具”，用微软强推的“副驾”（copilot）这一概念描述AIGC确实更精确——一个源源不断回应人类并涌现想法和建议、提升效率的助手。而它正满足了上文赵璐所提到的，国内游戏公司对“工业化”的渴求。

当笔者问及AI技术和行业应用的加速，将从长远来看对从业者带来何种影响，赵璐坦言，一场冲击不可避免。

看重设计的、高附加值的项目虽然想必也会用AI，但仍需要专业美术深度介入把控和细化。对行业中下游来说，情况会更加严峻，“中国游戏发展过程中，其实相当一部分项目就是在‘快速换皮’，不需要想自己的创意，然后大量产生了‘工具人属性的美术’——让ta做原创的设计（反而）不会。只能给ta一张图然后重画稍做改动，只是为了避免法律问题——这部分人AI最容易替代。”

02 动画产业 – 融入集体作业？

（AI）学习的对象还是人……人是活的，而且是即时的。

不同于游戏美术这一工种，动画行业的生产管线涉及前中后全流程，往往更线性，也更劳动密集。

3D动画制作流程示意两点十分动漫成立于2007年，员工数超500人，旗下业务囊括动画剧集、CG短片、品牌跨界、动画电影、虚拟人、技术研发等，是国内较早一批接触AIGC的动画公司。研发总监谷鸽与虚拟偶像业务负责人麦克接受了笔者的采访。

“（AIGC的趋势）从去年前年就开始有了，GitHub上各式各样的小玩意我们经常会拿来测试。后面当ChatGPT出来后，整个AIGC行业都被炒了起来……AI生图、生视频，基本每周都有新能力出来。”谷鸽对笔者说道。

在谷鸽看来，AIGC在行业内引发宛如“革命”的趋势。就在和笔者见面的前一晚，他还在向同行的同事演示如何使用AIGC工具Runway，让两点十分小黑猫吉祥物的静帧图片变成五秒左右的动画视频，整个过程非常简便，“马上就可以实验，不需要团队生产流程，一个人可以掌握。”

“我们也经常在公司的群里去分享一些AI能够实现的东西……（员工们）每个人知道它可以做到什么，我们至少是一个‘敞开’的状态去了解这个东西。”

在交流过程中，他们也对AI潜在的争议有足够清醒的认知，不会直接把有侵权风险的AI绘画用作商用。相对来说，两点十分更在意AIGC为动画生产带来的“提效思维”，走一条“研发技术 – 整合工具 – 融入流程”的道路。通过流程革新和提效，动画从业者能够将更多时间用于学习和思考，将更多精力投入内容创作。

“我们希望动画制作者不要那么辛苦，主要精力能放在自己的梦想实现和职业创作上，重复和无意义的劳作是可以通过其他方法解决的。”谷鸽说。

比方说，两点十分正在研发的3D模型软件，就将3D人体模型的骨骼、肌肉、服装等种种元素进行拆分，再重新定义这些元素的参数，高矮胖瘦各有对应，每次建模无需从头开始。

ChatGPT等AIGC工具的火爆，也在某种意义上改变了人类与机器交互的逻辑，引领了从“点选-反馈”演化至“提示-生成”的趋势。两点十分自研软件在做的，就是对3D建模中的元素进行标记，做到输入参数即可生成定制模型。

新的AI技术、新的应用方式、新的创作成果……对于全球范围内迅猛的AIGC发展势头，两点十分始终保持关注，并有专人测试和验证市面上各种技术和产品。在谷鸽看来，现有AI技术的产业应用还远远没有到达极限，对资源整合和工具应用的挖掘其实是滞后的。

举个例子，有次两点十分正在做一部内部测试的短片，其中有一段持续数秒的仰拍镜头，导演认为成片的主角脸型不够美观，但回到中期流程修改模型会耗费大量时间精力。

针对这种情景，他们的技术团队用极短时间探索出了如何用AI“走捷径”完成这一修改：因为背景相对简单、人物轮廓明确，他们用遮罩单独提取出角色主体，再通过操作Stable Diffusion上的EbSynth插件实现修型，该插件原本的用途甚至并非专门修型，只是通过逐帧重绘转换视频画面样式。

两点十分相信，像上文这样能够“拆解需求”进而用AI工具提效的应用场景还有很多。

另外，笔者和谷鸽麦克还探讨了目前所谓“AI动画影片”的两个方向。

第一种方向，如Runway、Pika，偏向于文生图、图生视频的逻辑，往往采用固定构图，动态变化的幅度有限，某种意义上像是“会动的概念图”，缺陷是较难形成连贯的叙事。

第二种方向，如短片《石头剪刀布》，则偏向于视频生视频的逻辑，用逐帧重绘的方式将原有素材改为“动画风格”，某种程度上像是“画风滤镜”，缺陷是目前难以处理多个运动主体的画面，以及很难避免画面的变形抖动。

笔者和受访者都认为，目前这两种“AI动画”都还是小规模的实验或特定风格的短片，距离影视级别的大规模商用还有一定距离。

“（如果）不需要太多的内容和叙事，只是让画面动起来还是很容易做到的。但考虑到故事性、前后的动作分解、角色的连续性，AI目前还很难胜任。”

不过，或许这些不成熟的走形也将成为特定风格？谷鸽没有否认这种可能性。“就像日本动画，最初为了省成本所以帧率不高，卡顿的缺陷反而成为了风格。”

“如果市面上都是同质的AI（动画）作品的话，那个时候市场一定也会去淘汰一部分没有想法创意、太雷同的东西，那个时候自然会要求（动画）有新的突破……所以我也挺期待能更简单地做动画的。”麦克补充道。

除了动画制作和研发，虚拟人业务也是两点十分重要的一部分。负责人麦克对于虚拟人与AI的结合也充满了期待。跟上文赵璐描述的情况类似，他们也有跟外部客户高效“对齐”的需求。麦克在做提案时最看重效率与创意，ChatGPT、Midjourney等AIGC工具就可以通过大量的生成辅助前期的创意测试。甚至有的客户自身也已经在用AI绘画表达需求，大大提高了工作效率。

而谈及虚拟人业务与AI的交集，两点十分旗下虚拟偶像“点赞仙”今年早些就已与酷狗音乐“凌音引擎”合作推出了AI歌手功能，不同于初音未来背后的VOCALOID，“点赞仙AI”并不是要成为一款音乐创作工具，而是运用AI语音模型成为一个“即点即唱”的“真·AI歌手”。

在麦克看来，目前真正与AI绘画等技术深度绑定的虚拟人依然相当有限，原因在于物联网、大模型、动画引擎、交互系统等技术的发展水平和集成程度还不足够。他对虚拟人的未来有更加宏伟的愿景：除了虚拟主播等不必循规蹈矩的职业还需要中之人，“能够独立运行”的虚拟人将成为社会重要的一部分，定位类似于今天的AIGC工具，负责管家、顾问等辅助性的工作。

但另一方面，他也并不认为AI将接管一切，“首先，AI的学习对象还是人；第二，只有喂养AI新的东西才能产生内容。但人是活的，而且是即时的。人的短期反馈和长期预测是可以跟‘当下所有东西’有效结合的，产出的内容跟AI完全不一样。”

03 广告产业 – 重塑个人创作？

当时去看《流浪地球2》，里面有个‘倒计时’……我感觉我的眼睛里也有个倒计时。

从高校教师，到普通美术，再到知名广告公司有门互动的创意群总监，近10年的创意工作中，林晨主导过许多行业优秀案例，取得旁人羡煞的成就。

2022年，AI绘画作品《太空歌剧院》在海外美术比赛中获奖，在创意行业引发了极大的震动。林晨记得他也感到“新鲜”和“冲击”，但彼时，他还并不认为AIGC能快速在产业落地。

真正改变林晨认知的，是三个月后，与ChatGPT同期发布的Midjourney V4。这款文生图工具由旧金山一家仅有11名员工的实验室开发，基于游戏开黑平台Discord服务器搭建，在V4版本的更新中，Midjourney能够处理更加复杂多样的语义提示，图像的分辨率和逼真程度也进一步提升。

“Midjourney V4生成内容的精致级别已经让我感叹了，因为我只是花了几秒钟，说了几个关键词而已……可以把简单的语言变成惊艳的画面，而且很完整地表达出来，然后风格还可以随着关键词再进行变化。”

林晨一度感到迷茫，AI这么强，“我的前路在哪里？”以往媒体行业最重要的三项生存法则——创意、审美、人力——都将在不远的未来被AI挑战、乃至颠覆。

“过年的时候当时去看《流浪地球2》，里面有个‘倒计时’，距离星球爆炸还有多久之类的，好像所有的事已经发生了，你只是在默默等倒计时结束而已。那时候我感觉我的眼睛里也有个倒计时……从来没有过那么强的冲击。”

不同于上文受访者认为AIGC更有利于项目需求“对齐”，林晨反而认为，对高度依赖产出创意的传统广告行业而言，AIGC的落地将会是“困难且痛苦”的。

以提案为例，“当你做了一个内容提报以后，在当下这个新环境里，客户绝对会让你提出更多的选择，因为他会觉得（AI）很快。这其实对整个行业生态来说是不健康的，过多的选择会带来什么？只会带来犹豫，只会带来不确定。”

这些冲击和思考很快转化为动力，2023年初，林晨决心离开传统广告行业，成为AIGC艺术家“土豆人”。在小红书、抖音等社交平台发布AIGC作品不到半年，粉丝便超过3万，并受美团、兰蔻、联想等品牌邀请创作。

土豆人主要选择以建筑为AI绘画主题，而不是最常见的人像创作领域。他专注创作那些现实中并不存在的“概念建筑”。

“我觉得建筑装置是‘大艺术’，就像电影一样，容纳度非常高，我的内容易于被大众接受，可以很轻松地连接艺术与商业，这是建筑装置所带来的一些特性，所以我早先会以这个为命题为主。”

而在方法论上，他用“结果迭代”形容自己的新工作流，像是下方受美团邀请创作的这一幅“江上咖啡”，“只是这一张图我就做了不止1000遍，因为前面很多在找方向，在看整体的构图效果。”用AI绘画找到方向之后，再根据自己的审美不断调整和重新生成新的作品。

http://www.xiaohongshu.com/explore/646670aa0000000013004d27

▲林晨将起稿到成稿过程中的1000余幅画面进行记录，生成了一条30s的短片▲

以下方这副巨型小熊软糖的AI绘画为例，这幅图大约花费12小时制作成，后期手动精修的工作至少占成品的30%，“它没有办法通过AI直接生成，里面有很多人的主观因素和后期过程”。

这幅图的具体工作流是这样的：

① 用“审美能力”较强的Midjourney打底，在几十上百次的提示和选择当中拟定构图；
② 用Photoshop等设计工具二次处理，例如修正细节瑕疵、修改画面主体结构、增删所需的元素轮廓（例如小熊是否喷火焰、头顶是否有犄角）；
③ 进入Stable Diffusion渲染生成；
④ 根据生成效果，修改提示词或用ControlNet等插件手工操作，进一步修改质感、轮廓、景深（例如小熊采取何种透明质感、背景的细节布局、画幅的大小）
⑤ 加入自己的水印。

“1-4月（刚接触AI绘画）的时候，其实基本上都是有大概文字想法，让 AI 帮我转换成画面，再进行二次精修。但是从4月份开始，当我掌握了Stable Diffusion以后，更多时候就是脑子里明显有很明确的画面感了，再通过AI帮我把画面实现。”林晨这样描述自己使用AI绘画工具的变化。

如今，林晨的兴趣进一步拓展至视频，也开始制作起AI动画。他称其为“AIGC生成式短片”，专门利用“变化生长”的特性制作短片。

“就好像是个发散性的思维在思考，像是有生命力的东西，所以我特别喜欢这种变化当中的演绎感。（我会）不断地添加关键词，添加一些镜头语言的描述，用插件调度这些镜头。”

以下文的兰蔻短片为例，林晨使用了开源模型加上自己训练的LoRa微调模型，实现符合特定需求的画面，例如口红的样式、蝴蝶的颜色，“都是我专门训练过模型的，才能保证蝴蝶会有‘金丝’的感觉，（才能保证）口红慢慢地生成回来，跟那个产品对上位。”

https://www.xiaohongshu.com/explore/64d507150000000012019434

▲灵感来自于兰蔻「翩然心动」限定礼盒的AIGC概念短片，丝绸化为金蝶，落印在口红之上，带着万千爱意穿越巴黎到中国▲

辞职不到一年，林晨俨然完成了身份的转变，不再是以前那个接设计委托的广告人，“有明确需求brief反而我不会去做”，即便与品牌展开合作，林晨也更多将其体现为艺术家的联名项目。在将个人主观表达与品牌元素融合在一起过程中，推广的是“土豆人”这一个人IP。

04 结语

在机械不止复制的时代，在AIGC的大潮面前，其实发生剧变的又何止是工作方式，我们对待艺术的态度也又一次变得可疑而模糊，关于AI绘画“没有灵魂”“扼杀人类想象力”的质疑不绝于耳。因此在和受访者交谈最后，笔者也统一问了这两个问题：

① 争议：如何面对反对AIGC群体的质疑？如何避免风格同质化？如何规避版权风险？

② 担忧：对年轻的画画人而言，形成自己的风格会不会越来越难了？

四位受访者无一例外认为，“使用AI模仿某一特定（尤其ACG领域）艺术家风格”必定会引起版权争议，也是对于品牌的伤害。因此他们使用AI的方式，更多是将AI的特性融入原有工作流，或在AIGC基础上添加强烈的个人印记。

至于版权问题，训练私有模型或将成为企业的普遍做法。因此，像迪士尼那样拥有大量图像版权的企业会变成富矿；另外，像两点十分那样由专业公司研发和整合现有技术服务垂直领域的路径也将有更多想象空间。

在赵璐看来，随着更多艺术家下场，AI绘画作品的风格会越来越多样，AI工具会越来越方便操作，游戏美术行业的晋升通道和学习路径也会有所改变。

但从根本上，赵璐并不同意所谓“AI替代论”，在他看来，许多人本能地赋予AI主体，把AI和人类对比，其实反倒陷入思维陷阱。他认为，AI像是一把999屠龙宝刀，小白和大神都能用它强化自己，但没有必要主动把自己“物化”去跟这把刀作比较。

而作为曾经的大学教师，林晨认为，AIGC强大的生成能力面前，院校和教师或将面临“难以评判学生”的困境。但这反而呼唤教育回归过程本身，审美能力、表达能力、处理信息的能力未来会更加重要。

“年轻学生不管恐惧AI还是拥抱AI，一旦没有自己的主观辨识力，没有ta的审美准则，没有对美好事物的感知时，很容易被AI所裹挟……至于学习二维绘画、3D（这些基本功）是否重要？我觉得未来是一个‘综合业态’……我今天创作的内容，也得益于以前我的PS玩得非常好，看到一张画面，我完全可以知道怎么复刻，脑子里的流程很好地和现在的AIGC工作流结合在一起。”

在林晨看来，面对各大企业都将全面接入AI的市场环境，年轻的创作者除了掌握基础技能，也一定要了解现在 AI 的动态跟动向；但另一方面，审美和技巧的提升很大程度上恰恰来源于重复和试错，人们也需要克服AIGC快速生成的“诱惑”，踏实地锻炼自己——“要知道哪些地方需要AI，也要知道自己个人的价值在哪里。”