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      5天,一部動作短片:當(dāng)電影動作指導(dǎo)遇見AI

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      電影動作指導(dǎo)張頂用5天時間,在一場AI培訓(xùn)中完成了一部動作短片。他的優(yōu)勢不在于比別人更懂AI,而在于更懂動作戲。

      訪談 | 王珊珊(北京)

      作者 | 安 濟(jì)(北京)

      監(jiān)制 | 張一童(上海)

      今年3月,一部全流程AI生成的3分46秒動作短片在網(wǎng)上流傳。片名叫《編劇作者再寫死我,頭給你踢掉》,核心是對《鏢人》影片中阿妮的經(jīng)典名場面進(jìn)行全新演繹。故事設(shè)計了兩層脈絡(luò):一邊是喜劇沖突,一邊是拳拳到肉的動作打斗。在趣味的劇情里接連上演高密度武打,動作戲的招數(shù)帶來的爽點貫穿始終。



      絲滑的長鏡頭跟隨阿妮的動作軌跡推進(jìn),近身對抗的發(fā)力細(xì)節(jié)、動作銜接的流暢度都經(jīng)過精心打磨,力求動作片最看重的真實感。而喜劇的底色和極致的動作設(shè)計交織在一起,讓阿妮這個角色在全新演繹中,既保留了原來的味道,又多了些調(diào)侃的魅力。

      比這支短片本身更引人注意的,是它的創(chuàng)作者——張頂,十六年從業(yè)經(jīng)驗的電影動作指導(dǎo)與動作教學(xué)老師,曾與袁和平、董瑋等頂級動作導(dǎo)演合作,參與《葉問4》《戰(zhàn)狼》《殺破狼2》《掃毒3》等院線大片拍攝。



      張頂,動作指導(dǎo)與動作教學(xué)老師

      這部短片,是張頂用5天時間、在一場AI培訓(xùn)中完成的結(jié)業(yè)作業(yè),最終他拿到了第一名。他的嘗試提供了一個有趣的觀察窗口:當(dāng)技術(shù)門檻越來越低,那些在片場積累的經(jīng)驗,在AI時代或許可以被重新評估。

      接觸AI的契機(jī),來自一次行業(yè)培訓(xùn)。3月中旬,張頂參加了一個為期5天的AI學(xué)習(xí)班。培訓(xùn)的節(jié)奏很快,第一天講基礎(chǔ)操作,當(dāng)晚布置劇本作業(yè),第二天下午開始,所有人進(jìn)入「邊做邊學(xué)」的實操階段。張頂?shù)倪@部短片,就是在這樣的節(jié)奏里完成的——真正的制作時間只有3天半。

      他自己有一個很具體的判斷:「AI未來可能會取代我們拍攝動作Demo的一些事。」所謂動作Demo,就是動作指導(dǎo)在正式開拍前,用來驗證動作設(shè)計的預(yù)演短片。傳統(tǒng)流程里,拍一個動作Demo需要動作團(tuán)隊、威亞設(shè)備、訓(xùn)練場地、攝影燈光……一個20到30人的團(tuán)隊,花幾天時間,才能完成一段幾分鐘的預(yù)演。

      如果AI能做到很精準(zhǔn),張頂說,那核心的兩三個人,在一個辦公室里,可能就把要20人、30人的需求,和大的廠房、訓(xùn)練房、一堆威亞這些活全部代替掉了。這是他對AI最直接的想象——降本增效。不是取代電影,而是在電影工業(yè)的某個環(huán)節(jié),用技術(shù)壓縮成本、提高效率。

      他的創(chuàng)作方式,與傳統(tǒng)影視的線性流程有很大不同。沒有先寫完整劇本再生成素材,而是采用了一種「邊生邊剪」的工作流。「先有一個框架和人物關(guān)系,簡單的臺詞把人物感覺定住,就開始生動作,」他解釋說,生成的同時,就進(jìn)剪輯臺了。剪著剪著,覺得這句臺詞不合適,就調(diào)整,再重新生,整個過程是流動的。

      這種方式,與他作為動作指導(dǎo)的工作思維一脈相承——不是線性推進(jìn),而是在動態(tài)中調(diào)整、在剪輯臺上完成最終敘事。只是這一次,素材不是來自攝影機(jī),而是來自AI模型。

      在工具選擇上,張頂做了明確的分工。文戲部分,他用的是可靈,配合「首尾幀」模式——首幀和尾幀各給一張圖,讓模型生成中間的過渡。這種方式可控性高,適合需要精確臺詞和表情的對話場景。動作戲部分,他選擇了Seedance 2.0。



      可靈做動作會變形,特別是打斗的時候,人物的肢體有時候會扭曲,物理規(guī)律也不對。而Seedance2.0能理解更復(fù)雜的動作指令,生成的打斗畫面在物理規(guī)律、發(fā)力細(xì)節(jié)、動作軌跡上都更自然。「你給它一個指令,說『環(huán)繞180度,四倍升格,拳頭打在臉上,口水飛出,人臉變形』,它能理解到。」

      但代價是排隊時間太長。張頂?shù)牟呗允恰赴滋煜腌R頭,晚上生素材」——白天在腦子里拆解動作、打磨提示詞,到了深夜再集中提交生成任務(wù)。交作業(yè)的前一晚,他從晚上8點一直熬到第二天早上6點,睡了3個小時又起來繼續(xù)。

      成本方面,他算過一筆賬:按照3月中旬的市場價格,即夢會員加上其他工具,一部3分46秒的短片,總成本大約在1000元左右。300到500個生成鏡頭,每個動作場景平均要生成四五次才能挑出一條可用的。

      5天的制作過程里,張頂遇到了幾個典型的技術(shù)卡點。第一個是版權(quán)問題。他最初的創(chuàng)意是讓皮卡丘和蠟筆小新這兩個卡通角色與真人打斗,從二維打到三維,視覺反差很大。但到了圖生視頻階段,模型直接拒絕生成——IP版權(quán)問題,繞不過去。他不得不放棄這個想法,重新設(shè)計角色。

      第二個是肖像權(quán)處理。片子里用了三位真實人物的形象,張頂?shù)淖龇ㄊ翘崆皽贤ǎ@得授權(quán)。但技術(shù)層面的「換臉」仍然棘手。他用了一個后來被老師稱為「土方法」的流程:先生成一個純寫實的數(shù)字人,再把目標(biāo)角色的臉替換上去,然后出九視圖,最后用這個九視圖去Seedance里生成視頻。「陰錯陽差就把這事給解了。」



      《鏢人》阿妮的卡通版二創(chuàng)

      第三個是首尾幀的鏡頭轉(zhuǎn)換。想實現(xiàn)一個從正面搖到側(cè)面的環(huán)繞鏡頭,需要首幀是正面圖、尾幀是側(cè)面圖。但圖片大模型經(jīng)常「聽不懂指令」——「你告訴它,參考這個正面圖的構(gòu)圖,給我一個側(cè)面鏡頭,它有時候就是掰不過去。」他嘗試了多個平臺,都遇到了同樣的問題。

      第四個是高難度動作的生成。片中有一個從寫字樓飛身躍出的鏡頭——跳下、撞碎玻璃、滑落、轉(zhuǎn)身、再跳下。這個「小眾動作」在AI的素材庫里沒有現(xiàn)成匹配,張頂前后生了八九條才成功。「有時候它會直接趴在玻璃上滑下去,動作很滑稽;有時候撞一下就不受控了。」









      左右滑動查看全部

      第五個,也是最核心的,是專業(yè)術(shù)語的理解問題。張頂是動作指導(dǎo)出身,腦子里裝的是「組合拳」「飛身十字固」「斷頭臺」這些詞。但AI不懂這些。「你只能大白話,」他說,「一拳打過去,第二拳打過去,極快。就這么說。」

      有時候為了強(qiáng)調(diào)力量感,他需要用「夸張的詞」——「重?fù)簟埂笜O快」「整個人飛出去」——這是培訓(xùn)老師教他的辦法。「老師說,有時候AI理解不了『很有力量的一拳』,你給他用夸張的詞,他就懂了。」





      這些卡點,恰恰揭示了當(dāng)前AI工具的真實狀態(tài):它有能力生成高質(zhì)量的單幀畫面,但在連貫的動作邏輯、精確的鏡頭控制、專業(yè)術(shù)語的理解上,仍然需要人類做大量的「翻譯」和「篩選」工作。而張頂?shù)膭幼髦笇?dǎo)背景,讓他在這個環(huán)節(jié)有了天然的優(yōu)勢。

      他看過很多AI動作視頻,大部分動作畫面缺乏創(chuàng)意辨識度,「如果沒有專業(yè)動作戲背景,可能是把偏概括的詞語給到AI,用偏抽盲盒的方式去生成。」所以到了自己創(chuàng)作的時候,張頂需要把每一個設(shè)計都清清楚楚告訴AI要怎么做。



      這種精準(zhǔn),來自他多年動作指導(dǎo)的經(jīng)驗積累。分鏡思維——一個動作拆成兩三個鏡頭、用不同角度展現(xiàn)力量感;動作判斷力——知道什么是「好」的動作,能在抽卡時快速篩選;術(shù)語翻譯能力——把專業(yè)語言轉(zhuǎn)成AI能懂的語言。這些在傳統(tǒng)片場里培養(yǎng)出的專業(yè)素養(yǎng),在AI時代沒有貶值,反而成了稀缺資源。

      最終的成片,在動作流暢度和鏡頭語言上,確實與大多數(shù)AI生成的「抽卡式」作品拉開了差距。有觀眾看完后評論,能從中看出鮮明的武打風(fēng)格——節(jié)奏快、多用廣角鏡頭、善用環(huán)境元素。

      這或許意味著,AI作品也可以有「作者性」——當(dāng)一個專業(yè)人員深度介入,用他的審美、判斷和語言去引導(dǎo)AI,出來的東西就不再是AI的「泛化輸出」,而是帶有個人印記的創(chuàng)作。

      因此,張頂?shù)膰L試也指向了一個更大的趨勢。技術(shù)門檻正在以前所未有的速度降低——幾年前,制作這樣一部動作短片需要專業(yè)團(tuán)隊、專業(yè)設(shè)備、專業(yè)場地;現(xiàn)在,一個人、一臺電腦、幾百塊錢的成本,就能完成。但技術(shù)門檻降低的同時,另一道門檻在悄然升高:內(nèi)容理解的能力。

      AI工具越來越強(qiáng)大,但工具本身不會告訴創(chuàng)作者什么是好的動作設(shè)計,什么是合理的發(fā)力軌跡,什么是流暢的鏡頭銜接。這些判斷,仍然來自那些在傳統(tǒng)行業(yè)里積累了多年經(jīng)驗的人。張頂?shù)膬?yōu)勢,不在于他比別人更懂AI,而在于他比別的創(chuàng)作者更懂動作。他用動作指導(dǎo)的專業(yè)標(biāo)準(zhǔn)去「馴服」AI,而不是被AI帶著走。

      從這個角度看,張頂不是一個典型的「AI創(chuàng)作者」,沒有把AI當(dāng)作一個「一鍵生成」的黑箱,而是把它當(dāng)作一個需要精確指令的合作伙伴。他的價值,不在于他用了多新的技術(shù),而在于他把傳統(tǒng)的專業(yè)經(jīng)驗平移到了新的技術(shù)平臺上。技術(shù)變了,工具變了,但那些關(guān)于動作、節(jié)奏、敘事、情感的判斷,仍然來自人。

      對話的尾聲,被問及:你覺得你是一個AI創(chuàng)作者,還是一個動作指導(dǎo)?張頂想了一下,說:「邏輯是一樣的,只是制作手段不同。」

      這或許是對這場AI帶來的創(chuàng)作變革中,最精準(zhǔn)的解釋之一。AI不會取代電影人,但會用AI的電影人,可能會取代不會用的。那些在傳統(tǒng)行業(yè)里積累了真正專業(yè)能力的人,也在這場技術(shù)變革中,正在獲得一次重新估值的機(jī)會。張頂?shù)?天實驗,恰好證明了這一點。

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