AI动画：离彻底变革还差“一层窗户纸”
原文来源：东西文娱
作者：夏清逸
图片来源：由无界 AI生成
在生成式AI技术正在引领产业创新的当下，动画是最早关注并受到影响的行业之一。
动画一直是个技术驱动的行业。计算机图形学的发展，曾引发动画本身形态和表现力、市场和产业格局的巨变；当前动画行业核心的产能和商业模式问题，仍然受到技术力的牵制。
动画行业期待新的变革，一定是会由技术引起的。现在看来，这个技术就是AI。
对动画，尤其是三维动画来说，AI并非新鲜事。但过去一年，从ChatGPT、Stable diffusion到Midjourney，已经颠覆了不少人对AI的传统认知。
很多动画公司和平台都意识到，AI能够作为一种工具，以商业化使用为目的，满足更个性的要求，为自己的内容定向培养能力。这也让不同定位、业务模式的动画公司，对AI的使用呈现出更多考量。
曾经因为产能限制而无法想象的“日播”模式；或是作为IP产业链一环，以更经济的投入，主动带起IP开发的节奏；抑或是建立更通用的流程和素材库资源，打通从动画到游戏的生产……都可能在AI介入下变为现实。
当动画人从繁琐的体力型、流水线工作中解放出来，行业也将更加由创意型人才驱动，并探索新的艺术范式。
这是一个巨大的机会。
当然，未来的机会对应了眼下的挑战。变革与创新往往伴随取舍抉择和适应阵痛。
动画行业想把握机遇，但下场时机与姿态都是问题。AI技术能力、应用成本投入与回报之间的合理模型还没有建立，仍存在诸多不确定性。未来一段时间，伴随技术的发展，作为应用方的动画公司和平台，还会出现决策的拉扯。
但不管怎样，大方向总是在拥抱AI的。
理性来看，并非每次技术迭代都会彻底改变一个行业。当仍身处变化过程中，是否真正投入使用、使用到什么程度不是最重要的，了解所处环境和趋势、能做出正确判断才是。
AI为动画公司带来机遇，没有抓住也可能变成危机。毕竟，技术发展太快了。如果突然某一天，AI变得非常好用，谁也不希望在那个时候落后。
最显著的降本增效
早在2021年OpenAI发布DALL·E，基于文本token生成“牛油果形状的扶手椅”出圈，已经让不少动画人关注到AI。但受限于技术成熟度、对应人才和应用范围不明确等因素，主要停留在用AI做一些创意探索。
过去一年，Stable diffusion和Midjourney的快速迭代，不仅打开了AI在C端的认知，更直接促成了包括动画在内的多个行业对AI的批量化应用——基于前者的开源架构，研发适配自身业务的插件工具；而后者的出图能力不断升级，尤其在前端创意和策划环节的应用价值几乎获得行业共识。
今年8月腾讯视频发布《魔游纪人工智能辅助篇》预告，号称“国内首部人工智能辅助动画”。早在2023年春节前后，腾讯视频就有意尝试将AI应用到动画制作，最后与红龙影业一拍即合。
事实上，动画已成为腾讯视频相对稳定的商业化赛道。在整个动画行业成本相对锁死的情况下，这一商业逻辑的核心是用动画内容稳定拉新用户，动画热度越高，收益越大。热度不仅取决于内容质量，还依靠更新频率。
作为制作方，红龙影业创始人丁宇表示，当时双方都认为无论从降本增效还是寻找新风格的角度，探索用AI制作动画都有价值，“3月聊完，5月就开始执行了”。
降本增效几乎是现阶段所有动画公司应用AI的首要出发点。
相比二维动画，三维动画的整体创作过程极大地依赖于数字化平台，AI技术有更深的介入空间。而无论二维还是三维动画，美术制作流程前期阶段相似，包括人设和场景研发、概念图、原画等等。这些环节是目前AI应用最深的部分，降本增效尤为显著。
比如角色创造，以二维动画为主的ASK动画创始人于沺就表示，以前写作和绘画阶段可能只需几个小时，但再之前要花几个月的时间思考，现在用AI帮助统筹想法，寻找灵感的时间可以大幅度缩短。
三维动画也是如此。黑岩网络技术总监张鑫透露，今年新启动的动画项目采用了更多的AIGC流程，前期美术部分相较去年研发的项目《御甲凌云志》只花了预计时间的1/3甚至更少。
三维动画《御甲凌云志》
这是因为，导演组设计一个概念的时间相对较短，但如果以传统美术流程将这些概念用较好的视觉效果呈现给导演组，则需要相对较长的周期。并且不同项目风格不同，对人员技能水平要求也不同，导致对美术人才高度依赖。
而有了AI辅助，纯创意和策划美术依然由人完成，但将大多数的的细化任务交给了AI，相当于人做前期设计，AI完成“体力活”，对人力和时间的需求都减少很多，大大降低了试错成本。这让原本不到20人团队，需在8-10个月的周期完成的工作，变成只需要不到10个人，3个月左右就能完成。
“而且还改变了对团队配置的要求，以前必须有几个非常资深的人才能带领不到20人的美术团队完成工作，现在只需2个资深美术，配合少量初级、中级人员，就可以达到以前很难实现的水准”，张鑫说。
丁宇也表示，以往做角色设定图，需要先找参考、团队沟通商量，然后美术出线稿、根据线稿定彩稿，一步步推进可能一周才能出一个完整上色的角色。使用AI后，先汇总大家想法的关键词，由AI训练师根据关键词出图。随着训练积累，AI对关键词的理解越来越精准，效率也就不断提升。
比如利用AI工具，一晚上能出40个形象。根据40个形象再微调关键词，例如更具体的‘美式黄色T恤’等丰富细节。拿到40张图后，选择每个图上满意的部分，再把其中关键词提炼出来并重新汇总，最后生成一张新图。
这种做法一方面降低了沟通成本，“让整个时间缩短1/2甚至2/3”；另一方面，利用AI出图也给予设计开发更丰富的选择，从各种生成图片中选择喜欢的部分再重新出图，提升最终效果，最终实现在更短时间里，做出原本达不到的效果。
除了对动画创意孵化与产能的直接提升，AI在动画IP开发中也有较为清晰的应用方向。
推出《非人哉》《有兽焉》等动漫的分子互动创始人徐博就表示，公司核心业务和定位不同，AI价值也有区别。“我们定位为IP型公司，动画是整个IP中一种内容形态和一个环节，所以不会只从动画角度看AI，还要思考AI对漫画和IP运营的价值。”
比如在动画层面，目前看重AI对关键原画、场景的辅助，而在IP衍生开发商，除了以AI帮助后续物料设计、衍生品开发等， 还有AIGC生成海报、AI coser 等方向，能在营销端发挥较好的作用。
《非人哉》IP
真正的“弯道超车”机会是用AI颠覆全流程
总的来说，动画人普遍将AI视为新机会。就像丁宇和腾讯视频合作时，感觉这或许能成为弯道超车的机会。因为现在的AI不只作为辅助某个环节的工具，整个行业的发展和全流程环节，都可能为AI做整体适配。这种可能的颠覆性，值得投入尝试。
换言之，行业对AI的期待，不只停留在AI介入前期策划等环节来帮助降本增效。
但更高的期待并不容易满足。即便是“降本增效”，动画行业经过这一年的应用发展，也普遍感受到了某种“瓶颈”。
这其中，技术发展程度是核心因素，又不仅仅只有技术问题。
作为提供AIGC绘画工具和AI创作服务的平台，无界AI一直在切ACGN领域。在无界 AI 内容中心负责人赵杰诚看来，动画反而是最难切入的。
漫画对技术要求更少，不用建模、补中间动作等，AI辅助创意、线稿、上色等几乎就完成了大半工作，人工更多投入讲故事、分镜排版等，“今年3月还只能完成30%-50%，现在可以辅助70%工作”。这对漫画平台来说，相当于解决了很多核心问题，直接为商业化争取了更多空间。
而国内很多游戏公司的原画线和制作线通常分开，便于流程分割。赵杰诚表示，为降低立项成本，不少游戏前期不再投入大量成本精力做太多设定，AI的出现让游戏公司大幅砍原画外包，甚至达到70%-90%。因为一些游戏本身不直接呈现原画，主要根据原画建模，这些参考建模的素材更容易被AI替代。
无界AI生成图片
相比之下，动画要求更高。动画需要做出能直接连贯的画面，而AI在连贯性、光线处理等方面存在问题，因此从整个流程看，AI对动画，尤其是三维动画的介入不算深，除非整体替换制作流程，比如实拍后用AI逐帧替换。
“但现在国内没什么动画公司用逐帧方式做动画，一般都有自己固定的制作流程。这就导致AI更多只能在前期设定、场景、任务、上色等方面介入”， 赵杰诚表示。
事实上，国内不同动画公司，乃至同一公司不同项目制作流程可能都不同。不仅诸如无界AI这样的第三方公司较难提供匹配的标准化解决方案，动画公司自身寻找AI工具、内部进行技术研发，也会面临相似的难题。
包括被普遍采用的Stable diffusion和Midjourney在内，各种技术工具还没有发展到专门为动画这一细分行业定制开发的程度，导致动画公司基本只能被动适应AI技术的发展。
并且，大部分小型动画公司也无力投入研发适合自己的插件等。而对大型动画公司，乃至平台来说，现阶段投入研发，更进一步变革动画生产全流程也并不容易推进。
一是技术投入成本和方向不够明朗，相关人才缺乏，没有成熟的商业模式在一定时间回收成本；二是目前仍有很多流程使用AI，可能比人工更贵，或是更低效。
腾讯视频的AI动画项目，前期也经过了激烈的讨论。“《魔游纪人工智能辅助篇》项目作为前瞻布局，考验的其实是平台的战略决心。”
《魔游纪人工智能辅助篇》
对很多动画公司来说，比如二维动画，最重要的成本问题之一是帧与帧之间的帧融合，如何从一个动作到另一个动作。
于沺认为，二维动画还很难达到去人工化的状态，受到硬成本制约。虽然很早就关注到AI模拟画风、补齐中间帧等技术，但尖端研发成果还较难应用到行业中，加上所需的硬件基础等，最后成本可能比人力生成高更多。“这就形成了一个悖论。”
三维动画的成本重头则是手k。纯靠手K，一部年番可能需要200人的团队做一整年。而“手K”又并非纯粹的技术流水工种，能体现出动画师个人的艺术感、节奏，且部分超越现实动捕的夸张动作、效果也只能靠手K完成，这种情况在动画中比较常见。
若森数字副总裁杨磊就表示，《不良人》系列目前还没有采用AI，预估这样品质级别的动画，AI应用最多占到20%，剩下的仍需要大量人工团队手K。
一方面，目前三维影视级动画的天花板在硬件，诸如解算是三维动画制作中非常耗时的环节，要靠算力实现；另一方面，动画对美术融合需求太多，比如AI目前很难做好分镜，即便技术达到，也未必有好的艺术效果。“UE5的Metahuman已经有面捕系统，能直接替换模型，不过还达不到高质量的影视级别内容要求，还是需要手K的部分工作。”
三维动画《画江湖之不良人》
AI问题，也是“人”的问题
AI还无法在某些环节替代人工，但已经引发了不少动画人的担忧。
很多普通从业者，从去年年底担忧AI是否会取代自身的焦虑，逐渐演变成AI时代到底需要具备怎样的能力。动画行业的定价标准也因此出现动荡。大型综合型动画公司受益于AI，但部分小型团队技能品类和业务模型单一，则容易被AI冲击人员结构和服务能力，在目前方向与环境下风险更高。
于沺认为，当下最易受冲击的岗位是概念环节，企划型公司和创意型人才则相对安稳。当然，长远来看，AI最终肯定带来系统性变化，使得整个流程最终可能淘汰三分之一以上的人。助理型的岗位减少，核心将集中在少数人手中。
ASK动画企划作品
这对动画人才技能点提出了完全不同的要求——当人们从流水线工作中解放出来，知道自己需要什么、市场需要什么的人才更加难得。在很多动画公司看来，比起表面的专业技能，这样的人才具备真正的创造力。动画生产力将从执行性人才更加转向创造力人才驱动。
比如说，原本优良的美术功底、色彩关系，现在AI能更好替代；原本3小时画一副场景图，AI出图可能只需几分钟。但这就要求从业者有好的审美，梳理出自己的逻辑和方法论，能判断什么样的场景是美的，更符合项目风格，在原本预设的环境里更高级。
在这种趋势下，徐博认为，未来会出现新的职业细分，包括AI作画的训练师等。“这样的人才目前还不多，需要了解原本不通过AI怎么完成这个工作，有相当好的美术基础和审美，能通过各种方式学习使用AI，进行训练和描述。这会是以后一段时间里比较宝贵的技能。”
对动画公司来说，现阶段要找到合适的AI人才自然也不太容易。
张鑫表示，黑岩网络2021年注意到AI，当时就想寻找计算机图形学或对抗生成网络相关人才，结果发现国内基本空白，招聘近一年一个人都没有找到，只好将这个方向的研发搁置。直到2022年下半年，stable diffusion掀起风浪，也依然很难招到相关人才。该技术能否顺利实现国产化替代方案不容乐观。
较难招到合适的人，除了这个技术方向本身的先锋性，从动画行业来看，首先，动画从业者对大部分技术是被动接受，自身很难去做突破性的变化；其次，在人员培养上，很多从业者仍是艺术家的心态，但商业动画产品最重要的是内容与效率，在内容表达没有问题的情况下，画面是艺术家一笔一笔画出来还是电脑算出来的，对观众来说并不是最重要的。
“说起来有点残酷，但很多人的心态很难改变，对新技术有抗拒心理。现在从业者对AI的看法，就类似我们上一辈老派画师看待数字绘画。”张鑫说。
市面上招不到现成的人才，就只能从内部团队培养。动画公司培训业务的变化，也反映出了国内动画人才技能追求的变化——从最早期主要教授传统数字绘画，到逐渐加入实时渲染课程，今年添加了AI部分，指导学员用AI辅助创作。
不管乐观或悲观，未来已至
面对这些问题，动画公司并未停止对AI的关注。过去一年AI的爆发， 让不少人相信跨越式发展不会太遥远，或许就是“一层窗户纸的事”。
丁宇说，虽然前期准备很多，当时用AI做动画的决策能过会其实挺意外的，因为近两年各大平台普遍以降本增效为基调，用AI制作动画的决策并不容易。但适用本土动画公司的AI技术和流程，只有在一个个项目积累中才能实现，一旦停止对AI的训练，就不会再进步。
当下技术的发展，就正在带来一些新的可能性。
杨磊一直在关注Wonder Studio这一技术工具，因为该产品方向关系到动画直接的流程和成本变革问题——真人实拍后，拿做好的资产直接替换，就能自动完成绑定等一系列工作。目前虽然还不包括服装解算等功能，但程序出来的效果，已经有机会颠覆现有动画制作流程，并且实现真正影视级应用。
随着这个方向上的工具更加成熟，手K比例可能会下降到仅占10%-20%。以前需要高级动画师实现的效果，未来可能只需要初级的，且人数大大减少。
此外，以前灯光等需要渲染完看效果，现在能通过参数调节出实时灯光，所见即所得，直接出片，速度非常快。“这样也许未来有一天可以做到动画日播”，杨磊说。
目前，诸如英伟达等技术大厂都在探索“所见即所得”的方向，这同样可能引发动画行业流程和结构巨变。
张鑫认为，三维动画工业流程是通过模型、动画、灯光、特效、合成等十几道工序，最后呈现到屏幕上。而AI的最终形态一定是跳过中间所有环节，不需要以上工序，节省大量成本。
“现在AI还是辅助创作者生成初步的形象、想法。我相信未来AI并不仅是在建模、渲染等单一流程里辅助加速，而是直接摧毁当前的动画生产流程，给到最终的渲染结果。只要算力足够，AI工具制作出的内容所见即所得，这会是翻天覆地的变化。”
在这个过程中，动画公司也能积累面向未来的竞争力。包括提前训练自己的模型库，并针对导演需求、项目周期、品质和成本等，建立符合自己风格的流程。
模型训练的丰富程度、个性化风格和版权，都与素材库有着直接关系。于沺就表示，基于公司内部风格化的素材进行训练，就可能解决版权问题；同时，既能延续公司创作风格，又可能生成超出预期的结果，沿着新的结果再创作，思路和方向将变得更加宽阔。
不断根据自有素材训练匹配公司需求的模型，这些资产也有望成为动画公司的核心竞争力，并拓展动画公司商业模式的边界。比如黑岩网络除动画业务，也在自研游戏，通过将新的AI流程和模型库应用到游戏开发中以缩短前期发开周期，希望实现下一部动画和游戏在同一节点上线。
而站在整个动画行业来看，除了动画公司，个体也可能出现变革——AI技术使得动画越来越依靠个人才华和风格，各类AI工具出现，降低动画制作门槛，动画UGC或将更常态，这也可能带来动画短视频的机会。