No. 227·精读

对话叫兽易小星&粉墨:人人都能用 AI 拍电影了?

嘉宾|易小星,导演。 嘉宾|李晨,AI创作者,粉墨团队导演。 主播|刘飞,内容创作者,产品经理。

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三个人的团队,一个月生成,十分钟成片。《女娲之死》在 B 站 AI 创作大赛拿了个三等奖。同样长度的粘土定格动画,按传统流程要走两年。这届比赛奖金池 300 万,77 个奖项,参赛者海量。

片子的导演之一叫易小星,1984 年生,土豆网时代戴着面具做视频,后来去拍喜剧电影。另一位导演是李晨,粉墨团队的导演,团队四个月做了 18 部短片,这次比赛投了 9 部,《女娲之死》是他亲自上手的那一部。主持人是刘飞。

这期节目没有停留在「AI 太神了」的惊叹里。三个人聊的是具体的活儿:为什么非要死磕粘土风,一条镜头到底怎么设计,抽卡师和 AIGC 艺术家差在哪,为什么 AI 写不出喜剧,以及一个听起来有点扫兴的结论:技术平权之后,门槛没消失,只是挪了地方。

一个粘土女娲,和一条硬标准 1:14

《女娲之死》讲的是女娲怎么死、为什么要死。人类忘了自己的母亲,这个命题本身够大。李晨的团队试过好几种视觉风格,最后定了粘土定格。理由很实在:那会儿 Seedance 2.0 还没出来,用当时的工具做真人,塑料感压不住。女娲用泥巴造人,泥巴质感跟故事内核也对得上。

易小星当时只有一条标准:AI 作品要尽量做得不像 AI 作品。他去问李晨,粘土动画能不能做出真粘土动画的质感,李晨说有信心,那就开干。

AI 作品一定要尽量做得不像 AI 作品。

这条标准在两年前几乎是行业共识。工具不成熟的时候,让画面抖一点、旧一点、往 80 年代画风上靠,观众就不容易挑出毛病。Seedance 2.0 出来之后,情况变了。李晨的判断是,它主要解决了真人部分的真实感,写实质感跟现场实拍已经很接近。复杂运动镜头还有问题,但简单的固定镜头、简单调度,肉眼几乎分不出来。

易小星第一次被震到是 Sora 刚出来那阵。现在回头看,那批片子背景老在变,画质也糙,可它不再长六根手指,不再是一团抽象的东西,它开始模拟真实世界,而且模拟得还行。他当时的判断是,这东西一定会从拍段子的玩具,走向工业级、院线级、广播级的应用。现在电视台片头、广告片,甲方已经开始接受整条片子由 AI 生成。

他自己总结,从觉得可怕到拥抱,也就一年。圈子里很多人嘴上抵触,私下都在用。

一个拍不起的 demo,和两个人的甩锅协议 8:50

李晨的起点跟艺术野心没关系,跟预算有关系。他手上有个长篇剧本项目,推进得很艰难。Veo 3 出来的时候,他想给自己做点视觉小样,拿去给资方看概念能不能成立。

剧本里有一场戏:北方下雪的冬天,一片苍茫草地,一个人从水里冒出来。这种设定在 AI 之前基本不现实,为一个 demo 跑到北方等雪、调设备、下水,成本完全不成比例。AI 让这件事变得可能。做着做着他发现,可能性超过了自己的预期,画质当时还很粗,但他真的看见了自己写的东西长什么样。

易小星这边的动机更个人。他是从一个人手搓所有东西的年代过来的,混剪、定格动画、二维动画都做过。对一个社恐型创作者来说,一个人能完成很多事、不用跟人反复沟通,本身就是巨大的诱惑。他自陈是 INFJ,镜头前能侃侃而谈,私下不太爱说话。拍真人戏的时候,导演有一半是项目经理,演得不好不能骂,得哄,演员才在状态。对着 AI 不用考虑情商。

即便如此,他这次没敢单干。他的说法很坦诚:AI 工具他用了不少,但 AI 创作的经验没那么丰富,找个有专业经验的搭档,两个人的经验拼一下,谁也不吃亏,作品不好还能互相甩锅。

另一个原因更真实。参赛者里一堆 00 后,他一个 84 年的人站在里面,老脸有点挂不住。后来拿了三等奖,他编排了一套自我安慰:一等奖会被说黑幕,二等奖显得屈居人下,三等奖刚好,站在后面给年轻人鼓掌,做你们坚实的后盾。刘飞在旁边笑,说被安慰到了。

他脑子里存着不少一直拍不出来的点子,比如一边滑雪一边端个不锈钢盆吃面条。这种画面 AI 生成得很真。他的说法是,电影本来就是造梦的艺术,AI 把梦的门槛拉低了,而且没有沟通成本。

人定美学,AI 执行 17:35

两个人的分工很清楚。易小星出创意和脚本,李晨拆解成可执行的镜头,团队里的生成同学负责把画面做出来。

李晨不太喜欢「抽卡师」这个称呼。血汗工厂式的 AI 漫剧工厂里,确实有人把提示词往里一贴,抽吧抽吧,抽到差不多就收工。但他们的工作流不能这么干。得先明确知道要什么,再想清楚怎么跟 AI 表达,最后才是在那几帧里抽几次卡,挑一个最好的结果。

这有点像实拍:一条镜头拍五六七八遍,但机位在哪、光怎么打、构图怎么排,开拍前就定好了。他们管这个岗位叫 AIGC 艺术家。门槛在原画审美,每个画面得手搓,光影调子自己先定,再喂给 AI 生成连贯画面。

有些画面压根不好看,脏、晃、丑,但故事在那个时间点需要它出现。每一秒该出现什么,是人想出来的,AI 只负责把它实现出来,只是实现的方式换了一条路。

时间账很说明问题。剧本开发大半个月,实际生成一个月左右。中间还在改剧本,觉得结尾不对,删镜头重新生成。对比一下:十分钟的定格动画,传统流程两年起步。李晨说这个速度快得可怕。

另有一笔账更值得记住。李晨说,从 0 做到 80 分,AI 可能一周就够了;从 80 分做到 85 分、90 分,那 10% 的提升,可能要乘 10 倍的时间去打磨细节。及格线越来越便宜,及格线往上越来越贵。想要更专业的调色师介入,就得算清楚那 5% 的差距值不值得投人、投时间、投钱。很多观众根本看不出这 5%,但它决定作品是不是完整。

《女娲之死》整部片子,导演加两个小伙伴做画面生成,三个人做完了十分钟。

摄影机变成算力,先被冲掉的是腰部 22:24

易小星把 AI 比成当年的无敌兔。胶片时代拍电影要胶片机、要洗印,一套专业流程;数码时代,一台万把块的机器能拍出几千万电影的画面;再往后连一万块都不用,两千块的手机就能拍 vlog。创作权一路下放,创作者越来越多,内容通货膨胀。

但他补了一句关键的:通货膨胀之后,冒出来的优质创作者始终就是那么些人。观众不在意你用什么机器、什么出身,只在意那 90 到 120 分钟里有没有得到情绪上的享受。

特效也是同一条曲线。大特效稀缺的时候,《阿凡达》的水、大鲸鱼、小蓝人让人惊叹;等外星人大战地球人、宇宙飞船满天飞变成常态,返璞归真反而稀缺。他提到《纸手机》,那条片子没有任何特效,极度逼近写实,在一堆雪山酱板鸭里显得珍贵。创作者要做的,是在时代的缝隙里找到最稀缺的东西。

李晨补了另一面:像《纸手机》这种写实片,实拍其实非常贵,不比商业大片省钱,受众和商业价值还更小。所以在没有 AI 的年代,这类片子从商业逻辑上就不太可能被做出来。AI 给文艺向、写实向的创作者腾出的空间,可能比做奇观的人更大。选角就是例子,要挑一个演技到位的小演员,得花多少精力。李晨说,AI 那个小演员演得太好了。

他的判断是,AI 的表演能力已经超过了很多真人实拍能达到的层次,但最顶尖那批真人演员的上限还是更高。易小星说得更直接:腰部以下的演员,演不过 AI。所以最先被冲击的是短剧和网大。

他对竖屏短剧本来就悲观,早在行业喊「影视革命」的时候就说过,它跟网大一样,是过程中的产物。能穿越周期的东西才值得追。胶片到数码、数码到短视频,最好的那批创作者一直没被落下。一味追周期,是舍本逐末。

AI 在真人电影里最先解决的痛点,是群演。五百个、八百个群演,盒饭、纪律、配合表演,全是麻烦事。现在一句话的事。

真正工业化还差两个坎:可编辑性,以及与实拍画面的结合。比如三个人坐在这儿实拍,让 AI 在背景里加一只恐龙。这两件事解决了,易小星估计两年之内,每一部电影至少 50% 以上的画面会有 AI 参与。但他也认为,真人实拍和 AI 创作会长期并存,像数码和胶片争了这么多年,诺兰还在用 IMAX 胶片,99% 的人用数码。

圈内的态度,他观察是沉默且观望。不排斥,也不表态。表态容易被观众说偷懒、说不是手艺人了;还怕融梗、怕抄袭争议。该用的时候偷偷用。他的解释是,做电影的人思维都不僵化,僵化的做不了电影。

审美成了那道软门槛,喜剧还在门外 28:10

刘飞提到一个反直觉的现象:AI 变强之后,最先受冲击的群体里,有一批是提示词工程师。以前那些 tricky 的小技巧、小咒语,随着模型对自然语言的理解变好,需求急速萎缩。几十万人的群体,日子不好过。

李晨的结论很清楚:产品迭代的方向就是让所有人都能用,创作的门槛从来不在怎么用工具,而在审美和你到底想表达什么。

易小星用印刷术打比方。印刷术之前,识字读书是贵族的事;印刷术之后,老百姓也能买书看书写书。好作家的书卖得更多、读者更多,同时作家也变多了,这两件事相辅相成。

他的焦虑有两种。一种是观众胃口变刁之后,自己过去的积累还能不能撑住。另一种更隐蔽:怕自己真的掌握不了这东西,怕这玩意儿属于年轻人。

这次比赛他看到两类人做得好。一类是李晨这样,有广告经验、审美在线,只是以前没机会被看见;另一类是纯 AI 原生,觉得片子就该这么拍,还会反问「拍片子为什么还要找真人」。但原生一代也需要审美积累。最终打动观众的是旧瓶装新酒,新老结合。

说到喜剧,两个人都很确定。易小星说,电影导演协会开发过一个编剧 AI,把类型和创意框架输进去就能出剧本。他翻了一遍类型列表,犯罪、历史、传记都有,就是没有喜剧。他去问开发者,对方说喜剧这东西 AI 弄不了。

他的判断一样。让 AI 出包袱、出梗,它能出,中规中矩,也算好笑,但都是统计里已有的动机。喜剧靠的是预期违背,是那一下意料之外、又刚好在你能理解的范围里。AI 不犯错,所以它给不出那种「故意的错误」。

AI 就是不犯错,那它就没办法。

刘飞补了「气口」,易小星补了相声里的「尺寸」。他举的例子是 B 站晚会,于谦讲完一番致辞,说接下来我要用一句英语结束今天的发言,拜拜。这个 timing,AI 可能写得出词,写不出停顿的长度。所有错位都得刚刚好。

他还留了个观察指标:如果哪天模型的可编辑性到了能对 AI 演员说「你这节奏紧一点」「这儿多停 0.2 秒」,喜剧演员的饭碗才算真被碰了。现在片场的化学反应,本质上也是抽卡,只不过那张卡可控。

真人演员也一样。你很难跟演员说「0.1 秒之后露出一个淡淡的微笑」,但你可以说「台词说紧一点」。紧多少,靠感觉,靠配合度。AI 现在听不懂「紧一点」是什么意思。

差异化这块,刘飞举了个特别中国的例子。他让 AI 出短剧选题,出来的都是婆媳关系、农村逆袭。他去平台上一搜,有个选题是山东姑娘发现自己其实是北京户口。这个角度只有人能想出来,它扎中的是山河四省观众的心。AI 知道所有东西,但它太平均了。

李晨补了技术侧的一条边界:AI 很难生成它从没见过的画面。他们做过一条片子,结尾需要一个很有艺术感的奇观,因为此前没有人类创作者做过类似表达,怎么生成都不对。

故事板、账单和幻觉 39:52

李晨的工作流偏动画:先出故事板,把每个镜头的图生成出来,再用图去生视频,然后进剪辑。出图常用 Midjourney 和 Nano Banana,视频按需选模型。

他的体感是,可灵在影像质量和表演的细腻感上做得好,做人物表演时优先用它;Seedance 2.0 擅长动作和物理反馈,表现动态更自然,但影像质量有一种很塑料的感觉。所以他会尽量不用 Seedance 做大部分生成。《女娲之死》大部分镜头是可灵生成的,最后一场机器人爬行的戏,可灵生成得很奇怪,换成了 Seedance 2.0,那会儿 2.0 刚出来。

他还有一句反事实的假设:如果这个项目是等 Seedance 2.0 出来才启动,他可能会更倾向于做真人,有信心用真人做好。

花费没有想象中吓人。易小星每个月几百块,李晨一两千。最大的一笔,易小星是 Sora 刚出来那晚猛充了 500 多块积分,到现在还没用完。李晨是某个工具黑五打折,被反复弹窗逼着买了两年的折扣套餐,几千块。他后来发现产品迭代之后反而没以前好用,也不知道找谁哭。易小星吐槽,充值那一瞬间会觉得自己是时代的引领者,很先锋,其实跟报班没什么区别。

幻觉这块,易小星的教训很具体。他让豆包生成自己的资料,对方胡写一通。所以豆包只用来问不重要的事,关键信息得用 GPT 或 Gemini 交叉验证。要是这种东西进了电影,麻烦就大了,他要求团队开会查资料一律交叉验证。

李晨印象最深的一次,是一个看起来极简单的镜头:一群人往后倒下。做了好几天,AI 老是给出僵尸跳一样的画面,人咚咚咚一个个倒。还有一次让杯子爆炸,镜头对准杯子,效果不理想,下一个镜头 AI 突然来个猛推,呜一下怼上去再爆炸。他的解法是在提示词前面加一句「请保持镜头画幅不变,比例不变」,后面加感叹号,默认加感叹号它会认真一点。

易小星说,这些是技术很快能解决的:控制镜头的准确运动,以及对自然语言的理解。

乐观派和谨慎乐观派,最后落在「别报班」 42:00

李晨是谨慎乐观。数码相机出现之后,电影制作成本降了很多,可今天一部电影的成本并没有比胶片时代低。钱只是从摄影机变成了算力,该难的地方还是难。他把 AI 的作用形容成大门变宽了,但门后面还堵着一扇小门,那扇门的门槛没被砍掉多少。更专业的人、原来就在行业里的人,反而更会用新工具,把那扇门站得更死。

大门变得宽了一些,但后面还是有那扇小门。

易小星不同意成本那笔账。胶片时代的贵不止洗印,还有胶片的保存、运送、提前排练,一整套流程走下来,两千万的数码电影换成胶片可能四千万都打不住。他给了一个更乐观的论据:胶片时代数得上来的大师一只手能数完,进入数码时代之后,优秀导演的数量多了太多。AI 时代可能不会再冒出多少大师,但会冒出一大批优秀的匠人导演。

至于「卷会不会让内容变好」,两个人也没统一。李晨觉得卷只会让东西更平庸、更便宜,易小星觉得供给大量产生之后,大家会被迫追求品质。他拿电影刚出现时被当成「文学的降级」举例,早期确实粗糙,后来还是发展起来了。

给新人的建议,易小星的说法是道法自然。把它当成生活的一部分,不用特别用力。观众想看到的是你的想法,不用背思想包袱,担心这片子会不会火。也别去学什么标准化的工业流程。千万别报班。他自己公司就有同事花五万块报短剧制片人班,年初又报 AI 学习班,问他到底是爱学习还是钱多。那种状态叫「佛魔」,怕被时代落下。

李晨的建议更朴素:比起报班,不如多学点英语。有些工具在语言上的准确性还是差一截。

快问快答里,两个人的答案挺有意思。易小星最常用的三个工具:豆包日常解惑,一个拍抖音段子顺手的工具,Claude 用来开会和头脑风暴。李晨是 ChatGPT 打底,Midjourney 和 Nano Banana 出图,视频用可灵和另一个模型。用三个词形容和 AI 的关系,易小星说奴隶、朋友、拥抱,从主人变成朋友再变成拥抱。李晨说牛马、伙伴、可能性,本来想让 AI 当牛马,结果自己还是牛马,只是多了个小牛马。给刚入门的人一句话,易小星说坚持创作不要停;李晨说,每个人都能讲五分钟脱口秀,那每个人也能做五分钟 AI,别报班。

这期节目最值得带走的东西,大概有三条。

  • 把 AI 当成摄影机,不当成老虎机。先定美学、定光影、定每一秒要出现什么,再让它去执行。抽卡只发生在最后那几帧。
  • 算清楚 80 分到 90 分的账。及格线已经很便宜,往上每 5 分都要乘十倍的时间,先问自己那 5% 值不值。
  • 审美的门槛没降,反而更显眼。技术把设备和钱的门槛砸碎了,专业的人涌进来之后,做得精的那道软门槛更高了。

如果真想动手,别先花钱。把手上那个一直没做的点子做成三分钟,做完再看要不要报班。

嘉宾|易小星,导演。
嘉宾|李晨,AI创作者,粉墨团队导演。
主播|刘飞,内容创作者,产品经理。
【本期属于 B 站 AI 万象谈节目专题】
差不多两年前,我们还在讨论 AI 生成的视频为什么总是有六个手指,或者背景里的人脸为什么一直在融化。那时候,AI 创作更像是一个技术极客的玩具,大家看的是猎奇的画面,聊的还是「恐怖谷」。
一晃眼,AI 视频模型已经迭代到了 Seedance 2.0 甚至更强的版本,画质和物理规律已经逼真到让人分不清虚实。但新的问题也随之而来:当技术不再是瓶颈,我们是不是反而拍不出好故事了?当人人都能用AI做电影,导演的价值还剩多少?当「抽卡」变得太容易,审美的门槛是不是反而变高了?
这次,我和两位专注于实践的老师聊了聊,一位是大家熟悉的导演易小星,另一位是粉墨团队的李晨。他们合作的作品《女娲之死》拿了 B 站创作大赛的奖,当然也踩了不少坑。
我们探讨了为什么他们坚持用「粘土风」来对抗 AI 的塑料感,剖析了为什么 AI 永远写不出好的喜剧段子,也畅想了当算力变成新的「摄影机」,电影工业的 iPhone 时刻到底还有多远。当然,我们还聊到了一个很现实的问题:当 AI 能轻易生成完美画面时,我们该如何守护那些粗糙但真实的「人味儿」?
内容索引
01:14 Part 1 既然什么都能生成,为什么还要死磕粘土风?
* 探讨在「人人都能拍」的时代,如何用特定的美学风格对抗AI的塑料感,贴合故事内核。
* 拆解AI电影工作流:告别靠运气「抽卡」的玄学,明确「人定美学,AI执行」的原则,把AI当成一台高级摄影机。
* 从80分到90分的代价:当基础制作变得极其简单,想要把作品打磨到精品级别,反而需要投入更多的人工精调。
14:25 Part 2 当摄影机变成了算力,好故事成了唯一的稀缺品
* 易小星将AI比作当年的「无敌兔」相机:技术平权带来了「内容通货膨胀」,当人人都能拍电影,好创意成了唯一的稀缺品。
* 影视生态的降维打击:低成本、高概念的文艺片迎来了春天,但依赖初级表演的短剧、网大,正面临AI演员在成本和表现力上的双重替代。
* 影视圈的「薛定谔态度」:剖析业内既想用AI又怕被贴上「偷懒」标签的观望心态,以及AI作为基础工具融入日常的必然趋势。
28:10 Part 3 为什么AI永远写不出好的喜剧段子?
* 拆解审美在线的传统创作者与「AI原生」年轻一代的碰撞,探讨「旧瓶装新酒」的融合趋势。
* 深入探讨基于人性洞察的「预期违背」和微妙的节奏感(「尺寸」),这是算力无法跨越的鸿沟。
* 李晨的冷思考:AI虽然砸碎了资金和设备的硬门槛,但专业创作者的涌入,反而让制作精良内容的「软门槛」变得更高。
42:35 Part 4 在完美的AI时代,如何守护粗糙但真实的「人味儿」?
* 未来电影工业的形态预测:未来可能有超过50%的画面由AI参与制作,但真人实拍与AI创作将长期并存,而非绝对替代。
* 给新人的避坑指南:不要为了学AI而学AI,应将其视为生活的一部分,先把手头那「10个垃圾作品」做完。
* 回归创作本质:无论技术如何平权,观众最终想看的永远是你的想法,粗糙的「人味儿」才是创作者真正的护城河。
制作人:噗噗猫
片头:Where Are You Going (Live) - 海龟先生
片尾:万万没想到 - 叫兽易小星/白客
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