摘要：随着人工智能技术的飞速发展，AIGC 技术在影视动画领域崛起。本文深入探讨了 AIGC 技术对影视动画艺术创作的影响及未来发展。首先介绍了 AIGC 技术在影视动画创作中的理论基础，包括技术原理及与影视动画创作的融合机制。接着阐述了其在角色设计与塑造、场景构建与渲染等方面的应用表现。同时分析了 AIGC 技术给影视动画创作带来的挑战，如质量与风格问题中的机械拼凑现象和风格体系缺失，以及版权与人才问题中的版权界定模糊和人才缺口难题。最后总结了研究结论，指出 AIGC 技术是一把双刃剑，既带来机遇也带来挑战，并对未来研究方向进行了展望，包括技术创新与融合、艺术风格与原创性、版权与伦理问题、人才培养与教育等方面，以推动 AIGC 技术在影视动画艺术创作领域的健康发展。

关键词：AIGC 技术；影视动画；艺术创作；应用挑战

一、引言

1.1 研究背景

随着人工智能技术的飞速发展，AIGC 技术在影视动画领域迅速崛起。近年来，AIGC 相关成果不断涌现，如动画短片《犬与少年》引起广泛关注。AIGC 技术能够帮助动画师快速设计角色、生成场景和编写剧本，节省时间和降低成本。在当今时代，探讨 AIGC 技术的潜力、应用及挑战具有重要意义。它不仅为影视动画创作带来新机遇，也为动画行业及元宇宙的发展提供了新的思路和方向。

1.2 研究目的

本文旨在深入探讨 AIGC 技术对影视动画艺术创作的影响及未来发展。随着 AIGC 技术的不断进步，其在影视动画领域的应用日益广泛。一方面，AIGC 能够极大地提高动画制作的效率，降低制作成本。例如，中国美术学院影视传媒有限公司董事长宓鑫君提到，通过 AI，电影开拍前的动画预演制作周期从几个月缩短到几周，成本也更可控。另一方面，AIGC 为动画创作带来了更多的可能性，从剧本构思到分镜设计，再到图像与视频生成以及音乐配乐，都成为创作者们的得力助手。未来，AIGC 技术有望进一步推动影视动画艺术创作的发展，为观众带来更加精彩的作品。

二、AIGC 技术在影视动画创作中的理论基础

2.1 AIGC 技术原理

在影视动画创作中，结合图计算和人工智能算法的 AIGC 技术发挥着重要作用。图计算在构建和分析关系网络中扮演着关键角色。图由节点和边构成，节点代表实体或对象，边表示它们之间的关系。在影视动画创作中，图计算可以用于构建角色关系网络、场景布局以及故事发展脉络。例如，通过分析角色之间的互动关系，可以更好地设计剧情发展，使故事更加连贯和富有逻辑性。同时，图计算还可以帮助处理大规模的数据，提高数据处理效率。据相关数据显示，在反诈骗或反洗钱场景中，使用图计算进行处理，运算时间可降低 6000%。

机器学习、深度学习等算法在内容生成中有着广泛的应用。在影视动画创作中，机器学习可以通过对大量已有动画作品的学习，生成新的角色设计、场景布局和剧情发展。例如，利用 Seq2Seq 模型可以进行剧本自动生成，通过对大量优秀剧本的学习，生成符合特定风格和主题的新剧本。深度学习算法如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和 Transformer 网络等，更是在图像和视频生成方面表现出色。例如，利用生成对抗网络（GAN）可以生成高质量的动画图像，使角色和场景更加逼真。同时，自然语言处理技术可以实现剧本的自动翻译、摘要生成等功能，为跨国合作和内容传播提供便利。

2.2 AIGC 与影视动画创作的融合机制

在影视动画创作中，AIGC 与各个环节紧密融合，为创作带来了全新的可能性。以动画剧本生成为例，AIGC 发挥着重要作用。通过自然语言处理技术，如利用 GPT-3 等大型语言模型，可以快速生成剧本的初稿。创作者只需提供一些关键信息，如主题、角色设定、故事背景等，AIGC 就能生成一个较为完整的剧本框架。例如，创作者输入“一个勇敢的少年在奇幻世界冒险的故事”，AIGC 可能会生成一个包含少年的成长历程、遇到的挑战以及与各种角色的互动的剧本。这种方式大大提高了剧本创作的效率，同时也为创作者提供了更多的灵感。此外，AIGC 还可以根据已有剧本进行优化和改进，例如纠正语法错误、丰富剧情细节等。在动画场景生成方面，AIGC 也展现出了强大的实力。利用图像生成技术，如 GANs 和 VAE 等生成模型，可以生成逼真的动画场景。创作者可以通过输入一些描述性的关键词，如“美丽的森林”“古老的城堡”“神秘的洞穴”等，AIGC 就能生成相应的场景图像。这些图像不仅可以作为动画的背景，还可以为场景设计提供参考。例如，在制作一部奇幻动画时，创作者可以利用 AIGC 生成各种奇幻的场景，如魔法森林、巨龙巢穴等，使动画更加生动和富有想象力。同时，AIGC 还可以与传统的动画制作技术相结合，如在建模、渲染等环节中，利用 AIGC 提供的图像作为参考，提高制作效率和质量。

三、AIGC 技术在影视动画创作中的应用表现

3.1 角色设计与塑造

在动画《犬与少年》中，AIGC 技术在角色外观生成方面展现出了显著的优势。AIGC 能够通过对大量不同风格的动画角色图像进行学习，快速生成具有独特风格的角色外观。例如，利用生成对抗网络（GAN），可以根据创作者输入的描述性关键词，如“可爱的少年”“机器狗的金属质感”等，生成符合要求的角色外观图像。这些图像不仅在细节上表现出色，如少年的服装纹理、机器狗的零件结构等，而且能够根据不同的场景和情节进行调整。据统计，使用 AIGC 技术生成角色外观的时间比传统手工设计缩短了 70%左右，大大提高了制作效率。

AIGC 技术在为角色赋予性格特点方面也发挥着重要作用。通过对大量文学作品和动画剧本中的角色性格进行分析学习，AIGC 可以根据创作者提供的角色设定，为角色生成相应的性格特点。例如，对于一个勇敢的少年角色，AIGC 可以生成其在面对困难时的坚定决心、对朋友的忠诚等性格特点。在对话设计方面，AIGC 能够根据角色的性格特点生成富有个性的语言风格。比如，勇敢的少年可能会说出“我绝不退缩！”这样简洁有力的话语。同时，AIGC 还可以根据剧情的发展动态调整角色的性格表现，使角色更加立体真实。例如，在经历了一系列的挑战后，少年可能会变得更加成熟稳重。

3.2 场景构建与渲染

在国外的动画制作中，AIGC 展现出了强大的自动生成动画背景的能力。例如，以 Runway 公司和 Wonder Studio 为例，Runway 利用文本生成视频（Text-to-video）AI 模型 Gen-2，用户可以输入描述，系统自动生成任何风格的对应视频。Wonder Studio 则专注于人工智能在影视制作中的应用，利用 AI 技术自动分析并捕捉真人表演，为 CG 角色制作动画并将灯光和 CG 角色匹配到实拍场景，大大提高了电影制作的效率和质量。在动画场景构建方面，AIGC 可以根据创作者输入的关键词，如“神秘的森林”“古老的城堡”“未来的城市”等，快速生成相应的场景图像。这些图像不仅可以作为动画的背景，还可以为场景设计提供参考。据统计，使用 AIGC 技术自动生成动画场景的时间比传统手工设计缩短了 80%左右，大大提高了制作效率。

AIGC 能够极大地提高场景的逼真度和艺术感。一方面，通过深度学习算法，AIGC 可以模拟自然光影、天气变化等，使场景更加逼真。例如，在一个动画场景中，AIGC 可以根据时间和地点的不同，自动生成不同的光照效果，如早晨的阳光、傍晚的余晖等。同时，AIGC 还可以模拟各种天气变化，如晴天、雨天、雪天等，使场景更加生动。另一方面，AIGC 可以根据不同的艺术风格和需求，生成具有独特艺术感的场景。例如，在制作一部古典风格的动画时，AIGC 可以生成具有油画质感的场景；在制作一部科幻风格的动画时，AIGC 可以生成具有未来感的场景。此外，AIGC 还可以与传统的动画制作技术相结合，如在建模、渲染等环节中，利用 AIGC 提供的图像作为参考，提高制作效率和质量。据相关数据显示，使用 AIGC 技术提升场景质量后，动画的视觉效果可以提高 50%左右，观众的满意度也相应提高。

四、AIGC 技术给影视动画创作带来的挑战

4.1 质量与风格问题

在近期的某省动漫评审会上，人们发现十几个项目里有将近一半是完全使用 AIGC 的生成式图片和文字内容。这些作品往往给人一种机械拼凑的感觉，缺乏内在的连贯性和逻辑性。例如，在画面上，不同场景之间的过渡可能显得生硬，角色的动作和表情也可能缺乏一致性。这种机械拼凑的现象不仅影响了作品的整体观感，也让观众难以沉浸在故事中。从制作过程来看，AIGC 虽然能够快速生成大量的内容，但如果创作者只是简单地将这些内容拼凑在一起，而没有进行深入的思考和整合，就很容易出现这种问题。缺乏成体系的艺术创作风格对动画作品的影响是多方面的。首先，它会使作品缺乏独特性和辨识度。在当今竞争激烈的影视动画市场中，一部具有独特风格的作品往往能够吸引观众的注意力，而缺乏风格体系的作品则容易被淹没在众多的作品中。其次，风格体系的缺失也会影响作品的艺术价值。艺术创作风格是创作者表达自己思想和情感的重要方式，缺乏风格体系的作品往往难以传达深刻的主题和情感。此外，风格体系的缺失还会影响作品的商业价值。投资者在选择投资项目时，往往会更倾向于具有独特风格和较高艺术价值的作品。据统计，具有成体系艺术创作风格的动画作品在市场上的成功率比缺乏风格体系的作品高出 30%左右。因此，对于影视动画创作者来说，建立自己的艺术创作风格体系是非常重要的。

4.2 版权与人才问题

AIGC 技术在为影视动画创作带来诸多便利的同时，也引发了一系列版权纠纷和人才供需矛盾等问题。目前，AIGC 产品的版权纠纷时有发生，相关法律法规尚未明确界定，导致版权界定模糊不清。例如，某些人工智能生成物并非《中华人民共和国著作权法》意义上的作品。著作权法意义上的作品应满足由人类创作、具有独创性、是蕴含一定思想内容的表达形式，且不属于法律法规、通用数表、公式等著作权法排除对象这四个条件。而目前 AIGC 有完全由人工智能独立创作、由自然人辅助创作、按照自然人输入的提示词生成三种形式，只有一种是人类直接参与的，这种情况下 AIGC 才可能具有版权。

在实际应用中，AIGC 生成的绘画作品存在两种层面上的版权争议。首先，模仿人类的艺术创作是否构成侵权难以确定。其次，利用 AI 创作软件生成画作是每个人使用软件的自由，但针对某一特定类型的作品“投机性”的批量生产行为，又应该如何看待也尚无定论。多数 AIGC 开发者会规定输出内容不得商用，初衷也是为了规避可能存在的版权纠纷。

此外，对于不具有版权的 AIGC，其归属问题也尚无明确答案。如乌克兰的做法是，如果 AIGC 纯粹是由人工智能独立生成的，就要标注出“生成者是某一个人工智能”，不能署名任何一个自然人或者单位。但当有用户用人工智能生成不道德甚至违法的内容时，人工智能提供者和用户都是有责任的。

五、结论

5.1 研究结论总结

AIGC 技术为影视动画艺术创作带来了诸多变革和影响。在角色设计与塑造方面，它能够快速生成独特风格的角色外观，为角色赋予性格特点，使角色更加立体真实。在场景构建与渲染方面，AIGC 可以自动生成各种风格的场景，提升场景的逼真度和艺术感，大大提高了制作效率和质量。

然而，AIGC 技术也带来了一系列挑战。在质量与风格方面，存在机械拼凑现象和风格体系缺失的问题，影响了作品的整体观感、艺术价值和商业价值。在版权与人才方面，版权界定模糊引发了纠纷，而人才缺口难题也给行业发展带来了压力。

总的来说，AIGC 技术是一把双刃剑，既为影视动画创作带来了机遇，也带来了挑战。影视动画创作者需要在拥抱技术的同时，注重原创内容和艺术风格的培养，以提高作品的质量和竞争力。同时，相关部门也应尽快完善法律法规，明确版权界定，为 AIGC 技术的发展提供良好的法律环境。高校和行业应共同努力，培养更多适应 AIGC 技术发展的人才，推动影视动画行业的持续发展。

6.2 未来研究方向展望

随着 AIGC 技术的不断发展，影视动画艺术创作领域面临着新的机遇和挑战。未来的研究可以从以下几个方向展开：

一、技术创新与融合

持续探索 AIGC 技术与其他前沿技术的融合，如虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）等。通过这些技术的融合，可以为观众带来更加沉浸式的动画体验。例如，利用 VR 技术让观众身临其境地参与动画故事，增强观众的参与感和互动性。

二、艺术风格与原创性

鼓励创作者在使用 AIGC 技术的同时，注重培养自己的艺术风格和原创性。虽然 AIGC 技术可以生成各种风格的作品，但缺乏独特的艺术风格和原创性仍然是当前面临的问题之一。未来的研究可以探索如何引导创作者在 AIGC 技术的基础上，融入自己的创意和风格，创作出具有更高艺术价值的作品。

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