# 对话叫兽易小星&粉墨：人人都能用 AI 拍电影了？ > 三五环 No. 227 精读 - 发布日期：2026-07-28 - 主持：刘飞 - 原节目：https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6a63814f6356eb2d9be7eafe - 网页版：https://35huan.qiaomu.ai/ep/6a63814f6356eb2d9be7eafe.html - 精读字数：约 6125 字（阅读约 14 分钟） > 本文为 35huan.qiaomu.ai 基于节目转写的 AI 整理精读，不是逐字稿；引用请注明出处并链接网页版。 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。