AI生成的影像第一次有了进入百花奖的专属通道。
8月8日，第38届大众电影百花奖AIGC推优单元在北京揭晓结果，这是百花奖创办以来首次设立AIGC影像专属征集通道。
自6月30日启动征集以来，一个多月时间里共有2038件作品参评，30部作品进入终审。最终，《壹梦》《来世录》《鲸鱼之歌》等作品获奖。
作为本届AIGC推优单元的独家AIGC技术合作伙伴，即梦AI为参赛作品提供视频生成工具、投稿通道及算力积分等支持。
该单元备受关注之处在于它集中呈现了AI参与影像创作的过程。
从最终入围的作品来看，过去AI影像中较为常见的人物失真、动作不连贯和情绪割裂等问题正在减少。人物的表情、眼神和细微动作开始变得更加可控，创作者可以进一步尝试镜头调度、节奏和情绪表达。
这一变化在获得最佳技术作品的《鲸鱼之歌》中表现得较为直观。
据华尔街见闻在百花奖现场与《鲸鱼之歌》主创钟淇玲、陈烁交流，这部短片采用了“罗生门”式叙事，围绕不同人物展开。片中大量使用人物近景和特写，即便镜头贴近面部，皮肤仍然保留着颗粒和纹理，眼泪、眼神以及细微表情也没有明显的AI生成感。
《鲸鱼之歌》
主创团队表示，相比复杂的镜头运动，《鲸鱼之歌》更看重人物表演上的细节。Seedance 2.0推出后，模型对于这类细节的理解能力已经有了明显提升。
手应该如何移动，人物的眼神处于怎样的状态，一个动作应该以什么样的节奏完成，这些过去需要导演在片场与演员、摄影反复沟通的内容，现在开始可以进一步拆解成提示词交给模型。
例如片中一个人物望着鱼缸出神的镜头，团队给模型的描述会细化到“缓慢地把手放下，盯着鱼缸愣神，眼神空洞，带着一丝绝望”。
按照主创团队的实际使用体验，只要把动作、表情和节奏描述得足够具体，模型已经能够理解并完成其中相当一部分要求。
但《鲸鱼之歌》的创作过程也显示，随着模型对人物、动作和镜头语言的理解能力不断提升，一部完整的AI短片依然远远没有变成“一句话生成”那样简单。
这部作品从今年3月开始构思，仅剧本就打磨了一个多月，此后的制作又断断续续持续了约两个月。相比最后的视频生成，团队主要将大量精力放在剧本、人物和分镜阶段。
人物生成就是最典型的一环。
主创会先把身高、发型、服装等人物信息交给AI图片生成模型，一次生成多个版本，再从中挑选符合预期的人物。
选定角色之后，团队还会进一步修改图片，调整人物皮肤纹理、颗粒感以及面部细节。有时AI生成的人脸过于光滑和完美，他们反而要给人物增加一些“不完美”，让画面更接近真实摄影中的质感。
前期准备得越完善，进入视频生成阶段后的“抽卡”次数也就越少。
《鲸鱼之歌》团队测算，一个普通视频片段平均需要生成6至8次，镜头调度越复杂尝试次数还会进一步增加。整部短片最终花在AI生成上的成本约为3000元。
主创认为，能够把成本控制在这一水平，一个重要原因就是他们在前期花了足够多时间。图片越接近最终需要的构图、人物和质感，进入视频模型之后需要反复生成的次数就越少。
但模型目前也存在清晰的能力边界。
《鲸鱼之歌》中大量镜头选择单个人物的近景和特写，而较少出现多人长时间同框。
一方面，这符合影片本身希望通过单个人物制造压迫感和“审判感”的叙事需要；另一方面也考虑到了现实的生成成本。
当一个画面同时出现多个人物时，经常会出现一个人物符合要求，另一个人物却出现问题的情况，这意味着整段视频需要重新生成。减少多人镜头可以规避一部分这种不确定性。
模型的能力边界，由此开始直接影响创作者最终选择怎样的镜头。
一个复杂的调度无法稳定生成，创作者就需要考虑拆镜；人物同时出现容易失控，就用单人镜头和剪辑重新建立关系；推镜速度太快，也可以截取满意的首尾画面重新连接，通过拉长生成时长控制镜头节奏。
整体来看，成本门槛的下降为更多年轻创作者提供了进入影像创作的可能，但被AI压缩的主要是把想法转化成画面的执行成本。
导演判断、审美和叙事并没有因此消失。当摄像机、演员、场景、美术乃至部分声音工作都可以被模型调用之后，过去分散在一个剧组不同岗位里的大量决定，开始更加集中地落到少数创作者手中。
AI可以把创意变成画面，但创意本身仍然来自创作者。
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