AI加持下的CGI特效，电影工业迎来新纪元
AI加持下的CGI特效，电影工业迎来新纪元
2024年，AI技术在电影行业大放异彩，从完全由AI生成的电影到AI在传统电影制作流程中的应用，从动画电影的创新到电影声音制作的突破，AI正以前所未有的速度改变着电影行业。在电影特效领域，AI技术的应用更是带来了革命性的突破，尤其是对CGI（计算机生成影像）的影响尤为显著。
AI重塑电影特效制作流程
AI技术的融入，正逐步重构电影行业的创作生态。从最初的灵光一现，到最终银幕绽放，每一步骤、每一个细节，无不彰显着智能化浪潮的深刻烙印。在前期策划阶段，AI通过大数据分析洞察市场偏好，为故事选材和剧本打磨提供科学依据；进入角色塑造与场景设定环节，AI凭借其强大的图形处理能力和深度学习技术，创造出令人叹为观止的虚拟角色与沉浸式环境；而当摄影机启动，AI更是成为导演的得力助手，无论是精准控制镜头运动，还是实时调优光影布局，都展现出其无可比拟的优势；后期制作阶段，AI则担任起剪辑大师和特效工程师的双重角色，不仅能够智能匹配镜头顺序，营造紧凑连贯的故事节奏，更能高效生成复杂特效，赋予影片以视觉震撼。
AI提升CGI特效质量的典型案例
在CGI特效领域，AI的应用不仅提升了特效的真实感和细腻度，还大幅缩短了制作周期，降低了成本。以《阿凡达》系列为例，该片广泛采用面部捕捉技术，创造出栩栩如生的潘多拉居民。AI精准跟踪并转换演员表情至CGI角色，提高了动画效果的真实性。在《复仇者联盟》系列电影中，大规模战斗场景借助AI技术实现，AI生成复杂特效，如爆炸、流体动力学模拟等，节省了高昂的计算资源。
DreamFusion：AI在3D建模和视觉效果生成中的突破
DreamFusion是Google研发的一种结合了深度学习和光线追踪技术的3D模型生成工具。它使用神经网络将文本描述直接转换成复杂的3D模型，无需传统的3D建模过程。DreamFusion的核心技术基于两大主要部分：神经辐射场（NeRF）和大型语言模型。NeRF是一种用于构建高保真3D场景的技术，它通过训练一个深度神经网络来预测光线通过场景时的颜色和密度。在DreamFusion中，首先使用大型语言模型（如GPT或BERT）解析文本描述，捕捉其语义信息。然后，此信息被用来指导NeRF生成符合文本描述的3D结构。
DreamFusion的工作原理涉及几个关键步骤和技术，主要包括文本理解、场景构建和细节渲染。通过这种方式，DreamFusion不仅能够理解复杂的文本描述，还能够将其转化为高质量的3D视觉表现，开启了一种全新的视觉内容创作方式。
AI改变电影创作流程和思维方式
AI的出现不仅优化了电影制作的技术层面，更重要的是改变了电影人的创作思维。正如导演李少红所说，AI的出现改变了拍摄、表演、制作等各个创作环节。新技术拓宽了艺术创意的想象空间，在虚实关系的表现方法上提供了更多灵感。导演俞白眉也提到，AI注定会打破人类在所有创作领域的定式，视觉领域也不例外。过去时长约两个小时的电影形成了很多定式，例如有着泾渭分明的前中后期划分，剧本创作属于前期，拍摄是中期，视觉呈现在后期辅助文本。AI的出现把三个阶段完全打乱。
未来展望：AI与人类创意的协同作用
AI在电影特效领域的应用，标志着一个以高效、创意和技术融合为核心竞争力的新纪元正在到来。在这个舞台上，每一位参与者都将拥有更大的舞台施展才华，每一部作品都有可能成为时代的见证者与记录者，而电影本身也将继续作为连接人心、传递价值的重要媒介，在AI的赋能下绽放出更加耀眼的光芒。值得注意的是，AI并非要取代人类创意，而是作为工具，帮助电影人实现更具挑战性的创意构想。未来，电影工业将实现人机协作的新高度，带来更多令人惊艳的作品。