现在的AI剧都这么大胆开放了吗，网友：这样发展下去早晚要出片
在刚刚过去的一周，戛纳电影节的展映名单中，一部名为《Hell Grind》的AI电影引起了广泛关注。这部影片的制作团队仅在影片的前22分钟就生成了10701张图片和16181段视频，最终只有253个合格镜头进入成片。这一惊人的数据背后，是AI电影制作过程中高昂的成本和巨大的不确定性。创作者为了一个镜头甚至需要尝试60余次，这种“抽卡”式的制作方式让不少人开始重新审视AI电影的未来。
AI电影的兴起看似势不可挡。大众电影百花奖首次设立了AIGC影像专属赛道，一个月内就收到了2038件投稿。《奇谭：纸刃渡荒墟》《热血大陈岛》等作品已经陆续上线主流视频平台，博纳影业出品的《三星堆：未来往事》更是拿到了“龙标”，准备登陆院线。海外市场上，AI版的《奥德修斯：陨落》也在诺兰的《奥德赛》全球上映后迅速推出。这些现象似乎都在印证AI电影的“能拍”能力。
然而，光鲜的表面下隐藏着不为人知的艰辛。创作者李慕阳的《盗梦特工》入围了北京国际电影节AIGC电影单元长片组，他坦言，随着主流视频模型的升级，制作成本已经涨了超二十倍。去年使用Sora时，15秒视频的生成成本仅几毛钱，而现在最新的Seedance2.5模型，720p 15秒的价格已经达到39元，相当于1秒2元。这种成本激增让个人创作者越来越难以负担。
东方证券今年5月的研报数据显示，HappyHorse-1.0和可灵3.0的生成成本分别约为1.63元/秒和1.52元/秒。这意味着，不到一年时间里，主流模型的价格已经涨到了一个新的层级。对于没有公司团队支撑的个人创作者来说，过去“边想创意、边生成、边试错”的方式已难以维持。李慕阳形象地形容现在的感觉：“抽卡已经变成了抽血。”
除了成本，技术上的不确定性也是一大难题。AI导演刘海洋在制作《奇谭：纸刃渡荒墟》时发现，AI在人物表演、特效和动作戏的呈现上仍有僵硬感，无法达到他想要的标准。导演杨亮也提到，AI生成的画面千人千面，如何在团队协作中保持整部作品的视觉统一始终是个困扰。这些问题让AI电影在“会拍”的道路上步履维艰。
长片中的人物一致性是另一个棘手问题。每个人物的脸型细节、衣服褶皱走向，甚至室内场景中一盏灯的相对位置，都需要在不同镜头间保持稳定。但AI生成的画面很容易出现偏差，观众会很容易出戏。刘海洋提到，现阶段用AI做长片的主要难点之一就是“多人场景的空间一致性”，几秒钟后，人物之间的位置关系就可能发生变化。
为了解决这些不一致的问题，后期剪辑的工作量成倍增加。创作者必须花费大量时间比对不同镜头间的人物脸型、服装细节、光影方向甚至道具位置是否匹配。一旦发现偏差，要么重新抽卡、重新生成，要么一帧一帧地手工修复。这道工序不仅让制作周期难以预测，也让创作者们倍感压力。
更令人崩溃的是，模型升级带来的“经验折旧”。每次模型升级，都可能让创作者此前积累的提示词技巧、参数经验和工作流失效。制作周期随之延长，预算也难以控制。这种不确定性让许多AI电影项目在制作中途就可能因为算力账单不断叠加而超出承受范围。AI电影看似风光，实则前路漫漫。
尽管如此，AI电影的探索仍在继续。创作者们期待着模型能力的进一步提升，也期待着更合理的成本结构。对于观众来说，AI电影或许还处在“能拍”但远未“会拍”的阶段，但每一次尝试都在为未来积累经验。正如一位从业者所说：“虽然现在很难，但谁知道明天会发生什么呢？”
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