簡答。 AIGC視頻製作的未來並非一個完全自動化的電影工作室，而是一個更加軟件驅動的生產系統，在該系統中，生成式視頻、虛擬製作、AI輔助剪輯、合成語音、數字人和多模態模型降低了媒體創作與版本管理的成本，而人類導演、編劇、設計師、表演者和剪輯師仍需負責內容的意義與品味。最大的變化將是工作流的整合：AI將從一個獨立的創新工具，逐步融入前期製作、製作、後期製作、本地化以及內容運營的各個環節。
為什麼生成式視頻會成為常規制作的一部分？
最大的變化可能是不可見性。團隊將不再問一個項目是否是AI視頻，而是直接選擇在具體創作環節中使用生成工具。一個製作項目可能會在預可視化、背景創建、複雜轉場或針對特定市場的版本製作中使用AI，而其他場景則仍採用傳統拍攝方式。
這類似於CGI如何被嵌入電影和廣告中。製作方法本身變得不那麼重要，關鍵在於最終結果是否令人信服、高效且恰當。
參考驅動的生成如何改變電影製作？
早期的生成式視頻在自由視覺創作方面表現最強。專業製作則需要更多控制。因此，參考圖像、角色資產、產品渲染圖和風格系統正逐漸成為製作工作流的核心部分。
隨著模型在保持身份和藝術方向方面的能力不斷提升，生成式視頻將更適用於持續性的品牌活動、系列內容和品牌角色，而不再僅限於單次的超現實鏡頭。
虛擬製作與AI的未來是什麼？
虛擬製作已經將拍攝的演員與最終環境分離開來。生成式AI可以通過更快地創建環境、場景變體、預演和後期製作元素，擴展這一邏輯。
霍普克里克（HP）的僧侶團隊關於生成式AI的公開案例研究描述了一種結合生成式技術、虛擬製作和真人演員的混合工作流程，這是這些製作模式融合的早期範例。 Monks案例研究
人工智能輔助剪輯將如何改變後期製作？
剪輯軟件將自動化更多機械性工作：搜索素材、創建初選、生成字幕、調整畫幅比例、移除物體以及提出版本。但編輯員的核心職責——決定觀眾在時間維度上應看到什麼、感受到什麼——仍是一項創造性責任。
很可能的結果是迭代速度加快。編輯員將花費更少時間在重複性的準備工作中，而更多時間用於優化結構、情感和品牌影響力。
合成語音和數字人將如何定位？
合成語音和數字主持人目前已在培訓、內部溝通、解釋性內容和本地化方面具備實際應用價值。隨著自然度、用戶同意管理及治理機制的提升，其作用將進一步擴大。
HeyGen和Synthesia均將企業級AI視頻定位在可擴展的主持人、虛擬形象和多語言工作流程上，展示了數字人已從實驗階段走向實際運營。 HeyGen Enterprise Synthesia Enterprise
多模態模型將如何改變創意工作流程？
一個多模態生產助手最終能夠貫穿整個項目上下文：項目需求說明、劇本、分鏡、參考圖像、初剪版本、語音、音樂以及品牌文檔。團隊不再需要為每個工具分別編寫提示，而是可以向一個系統提出請求，以在各個階段保持意圖的一致性。
- 當前工作流程
- 可能的未來工作流程
- 為每個工具單獨編寫提示
- 工具間共享項目上下文
- 手動在資產中搜索
- 對已批准的品牌資產進行語義檢索
- 獨立的文本/圖像/視頻生成
- 從單一創意需求說明實現多模態生成
- 人工質檢清單
- 基於品牌和連續性規則的AI輔助檢查
- 本地版本手動重建
- 帶有人工審批的自動化版本管理
人工智能會減少生產團隊的規模嗎？
部分任務將需要更少的人力，尤其是在重複性資產創建和版本管理方面。同時，圍繞AI方向、模型/工具選擇、合成媒體治理、質量審核和工作流工程將湧現出新的崗位。
一個可能更重要的變化是，小團隊現在可以嘗試過去需要龐大生產規模才能完成的工作。這擴大了創意的可及性，但也增加了對審美和決策能力的要求，因為可以更快地生產更多內容。
為什麼人類創造力仍將處於核心地位？
人工智能可以生成許多看似合理的選項，但豐富性並不會產生觀點。人類創作者仍然決定故事的含義、哪些圖像值得保留、什麼在文化上是合適的，以及當技術上令人印象深刻的內容在創意上卻是錯誤時如何判斷。
Tool為一則AI廣告發布的製作過程明確將人工智能視為一個更大人類主導的創作流程的一部分，該流程包括創意指導、剪輯、視覺特效、音樂和音效。 Tool製作過程
哪些企業風險將變得更加重要？
生成媒體的版權和來源追溯問題。
合成語音和肖像的同意問題。
因生成產品或聲明不準確而導致的品牌誤導問題。
未發佈資產進入AI系統中的安全性問題。
難以追溯最終資產是由哪個模型和提示詞生成的。
由於生成成本低廉，導致低質量內容過度生產。
當本地化完全自動化時，會喪失本地文化細微之處。
美國版權局的AI倡議和C2PA的來源追溯工作，與這些治理問題密切相關，隨著合成媒體在商業生產中的普及程度越來越高。美國版權局AI倡議 C2PA
創意領導者現在應該為哪些方面做好準備？
應將AI融入現有的生產治理流程，而不是將其視為一個孤立的實驗。
創建經過批准的角色、產品和品牌參考資產。
明確哪些內容需要人工創意審批。
對重要工作進行模型、源資產及權利信息的追蹤。
開發多語言問答能力。
培訓編輯、設計師和製作人員使用生成式工具。
在完整的生產工作流中衡量時間與質量，而不僅限於生成速度。
關鍵要點
- 生成式視頻將演變為一種常規的資產創建層級，而非獨立類別。
- 基於參考的模型將提升角色、產品和風格的一致性。
- 虛擬製作與生成環境將日益融合。
- AI輔助編輯將自動化初步工作，而人類則保留敘事控制權。
- 合成語音和數字人將實現由主持人主導並本地化的視頻內容規模化生產。
- 多模態模型將能夠同時理解腳本、圖像、視頻片段、音頻及品牌資產。
- 內容供應鏈將從一個已批准的創意系統中生成更多版本。
- 人類創造力將更加集中於方向、品味、表演和治理層面。
資料與進一步閱讀
- HeyGen Enterprise.
- Synthesia Enterprise.
- 工具 - 《Forever Is Made Now》的誕生過程。
- 美國版權局 - 版權與人工智能。
- C2PA.