最新的生成式模型非常适合用于演示，但它们真的即将改变人们制作电影和电视的方式吗？据影视制作和视觉特效专家称，短期内不会。但从长远来看，这些变化可能超乎我们的想象。
在丹佛SIGGRAPH的一个小组讨论中，Nikola Todorovic（Wonder Dynamics）、Freddy Chavez Olmos（Boxel Studio）和Michael Black（Meshcapade，马克斯·普朗克研究所）探讨了生成式AI及其他系统改变当今媒体创作方式——但不一定使其变得更好——的潜力。他们的共识是，虽然我们可以合理质疑这些工具在近期的实用性，但创新速度之快意味着我们应随时准备迎接此后可能出现的剧烈变革。
当前视频生成器的不切实际之处
Todorovic 指出，“人们对 AI 存在一种误解，认为它是一键式解决方案，能直接产出最终的视觉特效镜头，而这实际上是不可能的。也许我们终将实现这一目标，但如果你缺乏可编辑性，这个‘黑盒’就没什么用处。目前我们看到的是用户体验（UX）仍在探索中——这些研究型公司开始了解三维技术和影视制作的术语。”
Black 指出，语言从根本上缺乏描述视觉创作中一些最重要方面的能力。
他说：“我的意思是，像瑜伽姿势、芭蕾姿势这类事情——我们有一些经典且已有名称的姿势，可以对其进行定义，但我们所做的绝大多数动作都没有特定的名称。”“这背后有充分的原因：因为人类内部实际上拥有一种行为生成模型。但我脑海中并没有一个图像生成模型。如果我想向你解释我所看到的，我无法从眼球中投射出来，而且我也不是足够优秀的艺术家来为你画出来。因此我必须使用语言，而我们有许多词汇来描述视觉世界。但如果我想向你描述某个特定的动作，我不需要用语言去描述它——我只需做给你看，然后你的运动系统看到后就能活跃地理解它。所以我认为，由于生物学原因和神经科学原因，我们并没有为所有动作赋予名称。”
这听起来可能有些哲学意味，但其结果是：基于文本提示的图像系统在可控性方面存在根本局限。即使是在片场和后期制作中每天使用的数百个技术和艺术术语，也显得不足。
AI带来的机遇与潜在风险
Chavez Olmos 指出，由于他来自墨西哥，他几乎没有机会参与影视制作行业，因为所有的资金和专业技能都集中在洛杉矶。但他表示，AI 专业知识（以及对其的需求）分布更为广泛。“我不得不离开墨西哥，因为那里没有机会；现在我看到，那些不需要出国的人也能拥有同样的机会。”
然而，Black 担心，突然获得对这些工具的访问权限可能会在短期内带来意想不到的后果。
“你可以把一辆强大的汽车交给某人，但这并不意味着他就成了 F1 赛车手，对吧？我们现在的情况有点类似。人们都在谈论，每个人都会去拍电影。说实话，他们只会搞得一团糟，”他说。“民主化正如 [Chavez Olmos] 所说的那样，其力量在于，也许某些新的声音将有机会脱颖而出，否则他们将无法获得这样的机会。但在我看来，真正拍出好电影的人数仍然很少。”
未来娱乐形态与观众接受度
他继续说道：“真正的革命，也就是我们在 AI 中所看到的真正力量，将是催生出一个全新的娱乐类型，我不知道它具体会是什么样子。我预测它将介于电子游戏、电影和现实生活之间。电影行业是被动叙事：我坐在那里观看，就像看戏剧或听播客一样。我是被动的娱乐接受者。但在我们的日常生活中，我们彼此讲述故事，聊聊周末做了什么等等。这是一种非常主动的交互式叙事。”
不过，在那之前，Chavez Olmos 表示，他预计 AI 生成的图像和演员将经历一个更传统的接受曲线。
“我认为，它的反应会和我们当初看到第一部《最终幻想》电影或《极地特快》时一样——起初总觉得还差那么一点，但人们会逐渐开始接受这类影片，”他说。“而不再是全CG电影，而是全AI电影，我想我们今年年底就能看到。我认为大家会跨过那道坎，就像‘好吧，这是AI’，人们会接受这一点。”
布莱克另外表示：“重要的是，皮克斯非常清楚地告诉我们：一切在于故事。一切在于与角色建立情感连接。关键在于用心。如果电影有灵魂、有温度，无论角色是AI还是真人，我觉得观众都会喜欢这部电影。”他说，“这并不意味着人们就不想要人类演员了。知道银幕上是我们这样真实的人，而且比我们更出色，能看到人类在巅峰状态的表现，这会激励我们所有人，而这种吸引力不会消失。”