生成式AI在動畫創(chuàng)作中的應(yīng)用研究

摘要：近年來，動畫產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨著內(nèi)容需求快速增長但制作效率跟不上的問題，生成式AI技術(shù)為提升動畫創(chuàng)作效率提供解決方案。當(dāng)前，生成式AI已能輔助完成角色設(shè)計、動作生成及場景渲染等任務(wù)，但其輸出質(zhì)量仍受限于數(shù)據(jù)訓(xùn)練精準(zhǔn)度。因此，本文針對生成式AI在動畫創(chuàng)作中的應(yīng)用瓶頸以及解決策略展開探討，旨在為推動生成式AI從工具性輔助向創(chuàng)造性協(xié)同的跨越提供方法論參考，促進藝術(shù)創(chuàng)作與人工智能的深度融合。

關(guān)鍵詞：生成式AI；動畫創(chuàng)作；數(shù)據(jù)訓(xùn)練；版權(quán)歸屬

生成式人工智能是一種基于算法和模型生成文本、圖片、聲音、視頻、代碼等內(nèi)容的技術(shù)，可以學(xué)習(xí)并模擬事物的內(nèi)在規(guī)律，根據(jù)用戶的輸入資料生成具有邏輯性和連貫性的新內(nèi)容。迪士尼實驗室嘗試用生成對抗網(wǎng)絡(luò)批量生成背景植被，效率提升近10倍；日本動畫公司則利用擴散模型快速優(yōu)化角色服裝設(shè)計，將原本需要兩周的流程壓縮至數(shù)小時。然而，不同國家的動畫藝術(shù)表達具有鮮明特征，現(xiàn)有生成式AI是基于大數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型來創(chuàng)作，生成內(nèi)容雖無明顯錯誤卻缺乏個性?；诖?，深入探索生成式AI在動畫創(chuàng)作中的深度應(yīng)用意義重大。文章旨在建立人機協(xié)同的創(chuàng)作范式，使其具備與人類創(chuàng)作者“對話”的能力從而更好地適應(yīng)動畫創(chuàng)作需要。這一探索不僅有助于突破當(dāng)前動畫產(chǎn)業(yè)發(fā)展困境，還能為后續(xù)智能化、規(guī)模化的動畫生產(chǎn)奠定基礎(chǔ)。

一、生成式AI在動畫創(chuàng)作中的具體應(yīng)用

（一） 自動生成角色與風(fēng)格

以往動畫創(chuàng)作中，角色由美術(shù)師逐幀繪制，從概念草圖到定稿需要反復(fù)調(diào)整，周期長且風(fēng)格統(tǒng)一性難以保障。生成式AI技術(shù)能夠分析海量視覺數(shù)據(jù)，捕捉不同藝術(shù)風(fēng)格特征并將這些特征抽象為算法模型，創(chuàng)作者只需要輸入文字描述就能獲得多個符合要求的角色方案。這種技術(shù)降低了角色設(shè)計的試錯成本，使創(chuàng)作者能將更多精力投入動畫敘事與情感表達。生成式AI模型還能學(xué)習(xí)不同文化背景下的藝術(shù)符號，快速融合多元風(fēng)格元素生成人類設(shè)計師沒有嘗試過的視覺組合。確定角色基礎(chǔ)形象后，設(shè)計師可借助AI自動生成其在不同光照環(huán)境、動態(tài)姿勢下的表現(xiàn)形態(tài)，保持不同場景中的視覺一致性[1]。

中國傳媒大學(xué)DigiLab實驗室創(chuàng)作的《龍門》就應(yīng)用了生成式AI技術(shù)，解決了傳統(tǒng)水墨動畫的產(chǎn)業(yè)化難題（如圖1）。水墨藝術(shù)講究“意在筆先”，但毛筆的隨機滲透效果與動畫所需的精確幀間連貫存在沖突，為破解這一難題，《龍門》團隊對生成式AI技術(shù)做了二次開發(fā)，訓(xùn)練出專用模型“墨池”。在生成角色時，模型不僅能夠捕捉俠客衣袂飄動的物理軌跡，還能模擬墨色濃淡的變化。在表現(xiàn)俠客面部表情時，“墨池”模型將情緒特征轉(zhuǎn)化為筆墨的干濕變化，從而讓傳統(tǒng)文化符號與現(xiàn)代動畫技術(shù)產(chǎn)生了新的化學(xué)反應(yīng)。整體來看，這一技術(shù)的應(yīng)用既營造出了傳統(tǒng)水墨意境，又符合了當(dāng)代觀眾的視覺認知，證明生成式AI能夠成為傳統(tǒng)文化現(xiàn)代表達的技術(shù)橋梁。

圖1：AIGC水墨動畫《龍門》人物

（圖片來源：中傳創(chuàng)作國內(nèi)首部AIGC水墨動畫《龍門》獲巴西Tiete?國際電影獎提名_澎湃號·政務(wù)_澎湃新聞-The Paperhttps://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_25402884）

（二） 提升場景生成效率

動畫場景設(shè)計通常需要處理大量重復(fù)性元素，建筑結(jié)構(gòu)、自然景觀的紋理細節(jié)、光影變化動態(tài)銜接等的刻畫都需要花費大量的時間。生成式AI能夠解析場景的物理規(guī)則與視覺邏輯，將場景拆解為可計算的模塊，創(chuàng)作者只需要輸入基礎(chǔ)設(shè)定參數(shù)后就可以批量生成多種場景方案，并且還能支持創(chuàng)作者對畫面局部設(shè)計進行實時調(diào)整，從而顯著縮短了前期開發(fā)周期。生成式AI模型還具備自動補全場景中缺失的細節(jié)層次的功能，在構(gòu)建一座古風(fēng)城鎮(zhèn)時，模型不僅能生成房屋主體結(jié)構(gòu)，還會自動添加瓦片紋理、門窗雕花、街道雜物等次級元素。戰(zhàn)斗場景會自動強化破損痕跡與光影對比，溫馨場景則增加柔和色調(diào)與生活化細節(jié)，從而增強動畫的整體表現(xiàn)力[2]。

以夢工廠動畫公司的實踐為例，運用了生成式人工智能技術(shù)的角色包括史萊克、小嗝嗝和無牙仔、驢子、寶貝老板、魔發(fā)精靈、馬達加斯加的動物——獅子、斑馬等（如圖2）。其中，在設(shè)計史萊克這類非人類角色時，生成式AI可基于生物運動學(xué)數(shù)據(jù)建立角色骨骼與肌肉的物理模型，自動生成符合重力、慣性的動作序列，動畫師只需設(shè)定基礎(chǔ)運動目標(biāo)，模型即可生成多種可選方案并自動優(yōu)化細節(jié)。生成式AI還解決了傳統(tǒng)手繪動畫難以精確控制情緒傳遞的痛點，在設(shè)計驢子這類表情夸張的角色時，模型會對人類表情數(shù)據(jù)庫進行結(jié)構(gòu)，從中提取情緒特征。當(dāng)生成驢子的驚訝表情時，模型會自動聯(lián)動眼球轉(zhuǎn)動頻率與耳朵后縮幅度，呈現(xiàn)夸張的神情。在寶貝老板這一角色設(shè)計上，生成式AI會對皮膚質(zhì)感與肢體比例進行優(yōu)化，模擬嬰兒特有的皮膚反光特性與關(guān)節(jié)活動范圍，使角色在保持卡通風(fēng)格的同時具備真實感。在《馴龍高手》中小嗝嗝與無牙仔角色設(shè)計中，生成式AI展現(xiàn)出對復(fù)雜運動場景的處理能力。龍類生物飛行涉及多個參數(shù)，包括翅膀拍動頻率、氣流擾動、騎乘者重心轉(zhuǎn)移等，傳統(tǒng)動畫需要逐幀調(diào)整數(shù)十個控制點。生成式AI模型通過構(gòu)建空氣動力學(xué)模型，將翅膀展開角度與升力系數(shù)建立數(shù)學(xué)關(guān)聯(lián)，能夠自動生成符合物理規(guī)律的基礎(chǔ)飛行動畫。在戰(zhàn)斗場景中，模型能夠根據(jù)劇本設(shè)定的攻擊強度動態(tài)調(diào)整無牙仔俯沖速度與火焰噴射范圍，使動作設(shè)計既保持奇幻色彩又符合邏輯。

圖2：夢工廠動畫的人工智能角色動畫

（圖片來源：生成式 AI 如何重塑動畫的景觀？ - 人工智能Momodel - SegmentFault 思否https://segmentfault.com/a/1190000044599913）

二、生成式AI在動畫創(chuàng)作中的應(yīng)用挑戰(zhàn)

（一）內(nèi)容質(zhì)量不穩(wěn)定

動畫制作需要兼顧多方面要求，一是角色動作既要符合物理規(guī)律又要傳遞情感溫度；二是場景設(shè)計既要保持風(fēng)格統(tǒng)一又要能夠給觀眾帶來視覺驚喜。生成式AI模型基于海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練形成的模式識別能力在處理這類復(fù)合需求時容易暴露局限性，缺少某些數(shù)據(jù)會導(dǎo)致生成的畫面出現(xiàn)肢體扭曲或光影錯位，不符合動畫創(chuàng)作要求，這是因為人類動畫師憑借經(jīng)驗積累形成的直覺判斷很難被轉(zhuǎn)化為精準(zhǔn)的數(shù)學(xué)參數(shù)輸入系統(tǒng)，生成式AI的這一局限性不可忽視[3]。

動畫的每一幀畫面的細微變化都在構(gòu)建觀眾對角色性格和故事節(jié)奏的認知，AI生成單幀畫面的技術(shù)相對成熟，但將這些獨立畫面串聯(lián)成流暢的動畫序列時，易出現(xiàn)“畫面閃爍”、“背景和角色之間的不一致”的問題，某個瞬間的微表情單獨看非常生動，放在整個情緒流中卻顯得突兀。這種割裂感成為了制約生成內(nèi)容整體質(zhì)量的一大障礙。

（二） 版權(quán)歸屬不明確

生成式AI應(yīng)用與動畫藝術(shù)創(chuàng)作時的版權(quán)爭議問題不可忽視，算法介入打亂了動畫創(chuàng)作原本清晰的權(quán)屬鏈條，一個角色同時融合了多位藝術(shù)家風(fēng)格，使得最終生成的人物既不是直接復(fù)制，也不是完全獨立的創(chuàng)造，法律體系中的“獨創(chuàng)性”判定標(biāo)準(zhǔn)在此就不具備適用性。一些動畫作品中的某個場景構(gòu)圖觸碰到他人風(fēng)格專利的邊界，卻因無法追溯具體參照源而陷入權(quán)利糾紛。從創(chuàng)作過程角度分析，人類畫師繪制概念圖會留下從草稿到成品的完整軌跡，清晰展現(xiàn)了創(chuàng)作思路。生成式AI是根據(jù)輸入提示詞直接生成作品，輸入與最終產(chǎn)出之間隔著復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算，即便是算法開發(fā)者也無法準(zhǔn)確解釋系統(tǒng)為何在某個節(jié)點選擇了特定顏色搭配。當(dāng)兩家動畫公司使用AI工具分別生成了高度相似的設(shè)計時，法律層面既無法判定是否存在主觀抄襲意圖。版權(quán)制度賴以運轉(zhuǎn)的“創(chuàng)作主體明確性”原則變得愈發(fā)模糊，從而對整個行業(yè)對知識產(chǎn)權(quán)保護都造成了不利影響。

（三） 人工創(chuàng)意被削弱

生成式AI的應(yīng)用使得創(chuàng)作者無需反復(fù)進行試錯、推翻重建，這一過程本是激發(fā)靈感的重要途徑，而算法提供的完美方案反而堵住了意外發(fā)現(xiàn)的可能性。以人物形象設(shè)計為例，生成式AI會根據(jù)數(shù)據(jù)庫來推薦方案，其所提供的選項為迎合主流審美放棄了某些特質(zhì)，創(chuàng)作者長期依賴這一技術(shù)工具創(chuàng)造積極性會逐漸降低，出現(xiàn)格式化的創(chuàng)作流程。動畫創(chuàng)作是通過視覺語言傳遞情感共鳴的技藝，需要創(chuàng)作者熟練掌握以及運用光影變化、動作節(jié)奏來表達，年輕動畫師如果長期依賴AI生成基礎(chǔ)動作幀，其創(chuàng)作技能將難以獲得提升，同時也將難以理解為什么某個看似別扭的轉(zhuǎn)身動作反而能增強喜劇效果。當(dāng)創(chuàng)作者過度依賴系統(tǒng)推薦的標(biāo)準(zhǔn)解，他們失去的不僅是技術(shù)磨練的機會，更是形成個人藝術(shù)風(fēng)格的土壤，這種隱性的能力流失短期內(nèi)被效率提升所掩蓋，長期來看卻會削弱整個行業(yè)的發(fā)展動力[4]。

三、生成式AI在動畫創(chuàng)作中的應(yīng)用優(yōu)化策略

（一） 加強數(shù)據(jù)訓(xùn)練精準(zhǔn)度

提升生成式AI在動畫創(chuàng)作中的表現(xiàn)首先要從數(shù)據(jù)源頭下功夫，選擇數(shù)據(jù)時應(yīng)瞄準(zhǔn)那些經(jīng)過行業(yè)認證的經(jīng)典動畫作品，如皮克斯、吉卜力這類標(biāo)桿級案例，同時覆蓋寫實風(fēng)、二次元、蒸汽朋克等不同風(fēng)格，豐富數(shù)據(jù)類型與維度，從而生成更多樣化的作品。數(shù)據(jù)收集后應(yīng)進行清洗，提出其中的存在偏差、歧視、模糊的數(shù)據(jù)，避免對成品質(zhì)量造成影響；清洗過程保留那些能體現(xiàn)創(chuàng)作規(guī)律的細節(jié)的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)能夠更好地指導(dǎo)動畫創(chuàng)作實踐，從而提升作品的藝術(shù)性和技術(shù)表現(xiàn)力。數(shù)據(jù)質(zhì)量達標(biāo)后，生成式AI需要對這些數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，分階段進階訓(xùn)練。初期階段先讓生成式AI對比不同流派的核心特征，比如用對比學(xué)習(xí)分清宮崎駿和新海誠的筆觸差異；中期階段重點攻克人類創(chuàng)作者反復(fù)修改的難點區(qū)域，如角色的微表情肌肉群、場景的空間透視關(guān)系練；后期階段引入讓生成器和判別器進行訓(xùn)練，直到AI能同時兼顧物理合理性和藝術(shù)表現(xiàn)力。此外，還應(yīng)做好參數(shù)調(diào)整工作。學(xué)習(xí)率調(diào)太大，生成式AI容易忽視細節(jié)學(xué)習(xí)；調(diào)太小又進步緩慢；而如果始終保持高學(xué)習(xí)率，模型容易在后期陷入局部最優(yōu)，無法精細學(xué)習(xí)細節(jié)特征[5]。為此，創(chuàng)作者應(yīng)在模型剛開始學(xué)時給大學(xué)習(xí)率快速捕捉整體特征，后期再調(diào)小讓其學(xué)會優(yōu)化細節(jié)，這樣既能加速前期訓(xùn)練進程，又能避免后期參數(shù)震蕩，最終平衡特征學(xué)習(xí)的廣度與深度。

（二） 建立版權(quán)歸屬機制

生成式AI在動畫創(chuàng)作中的應(yīng)用應(yīng)建立科學(xué)合理的權(quán)屬劃分標(biāo)準(zhǔn)，對于需要人類深度參與的作品，版權(quán)應(yīng)優(yōu)先歸屬創(chuàng)作者；而對AI自主完成度高、人類僅提供基礎(chǔ)指令的作品，則需通過合同約定明確開發(fā)者與使用者的權(quán)利邊界。可利用區(qū)塊鏈特征標(biāo)記與智能算法分析技術(shù)自動識別生成內(nèi)容中不同來源的基因片段占比，從而既避免過度強調(diào)單一主體的絕對權(quán)利，又能通過貢獻權(quán)重比例靈活分配版權(quán)收益。在數(shù)據(jù)的使用上，需明確非商業(yè)化、非內(nèi)容產(chǎn)出類數(shù)據(jù)訓(xùn)練的免責(zé)情形，允許動畫工作室在內(nèi)部創(chuàng)作環(huán)節(jié)合理使用公開素材進行模型調(diào)優(yōu)，并建立數(shù)據(jù)來源合規(guī)性篩查機制，防止侵權(quán)內(nèi)容進入訓(xùn)練流程。在產(chǎn)業(yè)層面，技術(shù)公司、內(nèi)容創(chuàng)作者、法律機構(gòu)應(yīng)聯(lián)合起來共同制定動態(tài)調(diào)整的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。技術(shù)公司需主導(dǎo)搭建渲染引擎接口、AI生成素材的元數(shù)據(jù)標(biāo)識等技術(shù)框架的統(tǒng)一規(guī)范，保障不同平臺間的數(shù)據(jù)互通與版權(quán)可追溯；內(nèi)容創(chuàng)作者需深度參與制定創(chuàng)作流程標(biāo)準(zhǔn)，平衡好創(chuàng)作效率與藝術(shù)表達；法律機構(gòu)則要依據(jù)技術(shù)特性動態(tài)完善知識產(chǎn)權(quán)保護機制。三方需建立定期協(xié)商，根據(jù)技術(shù)迭代與市場反饋修訂標(biāo)準(zhǔn)，從而實現(xiàn)技術(shù)賦能創(chuàng)作、法律保障權(quán)益、產(chǎn)業(yè)良性循環(huán)的目標(biāo)。  

（三） 提升人機協(xié)作效率

    提升人機協(xié)作效率能夠讓動畫創(chuàng)作者能更自然地與AI工具對話，具體可從以下幾個方面改進；一是開發(fā)智能指令解析系統(tǒng)，把專業(yè)術(shù)語和日常語言都轉(zhuǎn)化為機器可識別的操作指令，并生成三套備選方案供人工微調(diào)。二是生成式AI的界面設(shè)計要更加簡單，使創(chuàng)作者可以直接以拖拽式時間軸替代代碼輸入面板，讓動作關(guān)鍵幀的調(diào)整更加直觀。設(shè)計師修改角色表情時，AI應(yīng)能同步分析口型數(shù)據(jù)，自動匹配臺詞音頻的節(jié)奏。為進一步深化人機協(xié)作，創(chuàng)作者還需要不斷訓(xùn)練AI，使其持續(xù)深入分析自己的操作偏好，創(chuàng)作者應(yīng)將AI的每次采納或修改的作品數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橛?xùn)練數(shù)據(jù)，從而持續(xù)其理解能力[6]。比如創(chuàng)作者拒絕了AI生成的三套跑步動畫，系統(tǒng)不光要記下這次否決，還得分析被拒方案和最終選定方案的差異。每次迭代后自動生成符合新規(guī)則的候選方案，并通過A/B測試驗證學(xué)習(xí)效果，減少無效提案，從而明確創(chuàng)作者的審美標(biāo)準(zhǔn)，提升創(chuàng)作協(xié)同效率。訓(xùn)練過程中需注意保護創(chuàng)作者原始數(shù)據(jù)，避免過度擬合導(dǎo)致風(fēng)格同質(zhì)化。

四、結(jié)語

綜上，生成式AI在動畫創(chuàng)作中的應(yīng)用不僅顯著提升了角色設(shè)計、動作捕捉、場景渲染等環(huán)節(jié)的效率、縮短了動畫制作周期、減少了成本支出，同時也為創(chuàng)作者突破想象力限制提供了工具支持。未來，隨著多模態(tài)大模型與實時渲染技術(shù)的融合，生成式AI將推動動畫創(chuàng)作向“個性化定制”與“即時可視化”方向發(fā)展。行業(yè)需同步完善AI倫理審查機制，建立動畫基因數(shù)據(jù)庫防止文化內(nèi)核消解，讓技術(shù)真正服務(wù)于藝術(shù)表達。

文章來源：《新美域》http://m.00559.cn/w/qk/29468.html