AI分镜先跑1000张图 审美成唯一硬通货

人决定内容的上限，而不是AI本身。

做一个分镜，先让AI跑1000张图，选出1张，再进入正式制作。

这是深圳艾门韦思总经理南墙的工作日常。在非凡大赏成都AI文娱大会的一场AI影像圆桌上，他和另外三位一线操盘手坐在一起：梦觉工作室负责人朱雷蒙，做长片电影和番剧；成都心视觉AIGC创始人孙汀颜，公司四五百人，从竖屏短剧做到AI电影；还有视觉艺术家陈琦之，服装设计出身，干过一线摄影。

四个人有一个共同点：都靠AI影像吃饭。

但有意思的是，整场圆桌聊下来，他们聊得最多的，全是AI干不了的事。

我的感受很直接：这个行当里，技术问题正在以肉眼可见的速度自动消失，而人的问题，正在变得越来越贵。

圆桌上让我印象最深的一句话，来自朱雷蒙。

角色一致性，这个AI影像行业去年还在集体攻关的头号难题，在他那儿只有一句话。

陈琦之的经历可以给这句话做注脚。2023到2024年，行业里解决人物一致性主要靠训练LoRA，他2024年还亲手搭过一套从图像合成、换脸、换背景到调色的完整工作流。结果呢？“没过两个月模型就更新了，原来的流程意义不大。”

两个月。

你花几个月搭起来的技术护城河，保质期可能只有两个月。模型能力外溢的速度，比任何一家内容公司搭工作流的速度都快。在工具层死磕，磕赢了也是暂时的。

那什么东西不会过期？

南墙把这件事说得很直白。

所以才有开头那个数字：一个分镜，试错几百上千张图，最后选用一张。跑1000条片段，试镜头衔接、人物情绪、光影色调。他说这跟实拍其实很像，以前剧组现场也会产生海量废片，AI能量产的，就是废片和备选方案这一层。

“很多人做视频跑一两次、两三次就不跑了。不经过比较，就不知道哪个最好。”

孙汀颜的拆法很冷静。他把内容分了两层：快餐式的、爽点密集的、碎片化的产品，交给AI的效率去管；但精品化是另一回事。“AI发挥工具和效率的作用，精品与否由人来定义。人决定内容的上限，而不是AI本身。”

两个人说的是同一件事：AI把内容行业的“生产”，变成了“生成候选”。人的角色从制作者变成了裁判。

量产不稀缺了，判断力才稀缺。

叙事是圆桌上公认的硬骨头。

朱雷蒙说：“如果用过ChatGPT或者Claude写剧本，你会发现AI味很浓，写出来的本子很难让人产生强烈共情。” 梦觉工作室做AI电影，编剧依然非常重要，他们几乎不用AI写电影剧本，最多让它在策划阶段当当创意助手。

AI能做的东西他也没否认：二创、短篇、七到十分钟的内容，AI可能做出让人眼前一亮的东西。“但当同一水平的内容越来越多，它就不再稀缺。”

这句话点破了AI内容的内卷逻辑：技术平权让“还不错”变得人人可得，“还不错”就一文不值。

更要命的是观众变了。朱雷蒙描述了一种他观察到的“掀桌”情绪。

观众掌握了选择权，自嗨式创作就没活路了。南墙的版本是从角色一致性切入的：现在行业早就不满足于脸不变了，前期设定要做到性格、习惯动作、口头禅，第一幕怎么笑、第二幕性格在什么节点转变，全要设计。“只固定外貌没有用。AI给的剧本始终可能只是文字堆砌，不知道观众想看什么。”

孙汀颜贡献了一套方法论。他们正在做一部横屏中剧，200场戏，前期光是服装资产就要梳理到每场戏、每套服装的远、全、中、近、特五个景别加三视图，特殊场景的光线和运动也要单独建资产。正式开拍前，这部分要花掉巨大的功夫。

他的另一个原则更实用：“不要硬去挑战模型的上限。它做不了60秒长镜头，就用导演思维找到可控、又不太影响叙事的替代方式。我不会跟模型能力硬刚。”

他举了个对照例子。王珞丹也在做AI片子，对某个极精准的镜头很较真，模型做不出来，就不断抽卡。孙汀颜说这没有对错，独立创作者对几分钟的片子可以有极致追求，PS抠图都行；但作为一家四五百人的内容公司，除了表达还要算人力效率和生产力，她不会允许团队都这么干。

你看，连“要不要死磕一个镜头”，本质都是一道人的判断题：你是谁，你的账怎么算。

技术门槛塌掉之后，招人标准是最诚实的行业晴雨表。

朱雷蒙最近在招AI导演和制片。AI导演的岗位要求里，审美占比70%以上，叙事能力紧随其后：可以不会写剧本，但得知道人物表演放在哪里、这场戏的张力在哪里。

一个成熟的AI剧组大概要配七个岗位，导演、美术、DIT、制片，还有一种新工种叫生成师，行话“抽卡师”。生成师可以不懂完整叙事，但最基本的镜头语言必须懂，不然废卡率高，成本控制不住。

孙汀颜给审美开的价更高：90%以上。他说自己晚上刷抖音，刷到美学风格特别好的片子，会去后台把创作者挖出来。“即便他只在美学上特别强，其他事情也可以交给团队其他人做。”

一家四五百人的公司老板，晚上刷短视频挖人。这个细节比任何行业报告都更能说明审美现在有多缺货。

陈琦之的解释最有趣。他提到《死亡搁浅》的制作人小岛秀夫讲过的一个词：“模因”。基因是先天DNA决定的，模因是后天阅历积累出来的东西。“很多AI导演原来并不在影视行业，有了AI这个更容易实现想法的工具，他们自身积累的东西在这一刻被放大了。”

工具平权抹平了“会做”和“不会做”的差距，反而把“见过世面”和“没见过世面”的差距放大了。

把视角拉到整个产业链，四位说的瓶颈也几乎没一条是纯技术。

孙汀颜总结成三点：能参与生产的人、相对便宜的Token、更优秀的创作者。算力太贵是实打实的成本压力，但比算力更缺的是“有优秀大脑的人”。陈琦之补了个具体的：优化提示词能把一次图像生成的消耗从500字压到200字，小团队左右不了算力价格，但可以优化算法和用法，在同等规格下挤出更多产出。

朱雷蒙站在平台方，盯的是两头。上游是IP，满屏AI短片里哪些值得开发，标准是世界观能不能扩展、撑不撑得起长篇；下游是产能，个人创作者可以慢工出细活，但影视项目要求三到五个月内从开发到播出，要控成本、排期和宣发。“他今天有事，项目今天就没有产能，这样不行。”

所以最后还是得像传统剧组一样组队，各司其职，总导演把控全流程。

孙汀颜还分享了一个正在发生的案例。他们在改编大IP《我当道士那些年》，初审被打回来了，原著涉及不少玄学、鬼怪元素，改编是技术活。她自己就是原著粉，“有些改动我也很痛恨，但有时没有办法。我们能做的是保留原著的精神内核，该做的合规处理仍然要做。”

而南墙说的是一个更隐蔽的瓶颈：品控根本对不齐。上下游想要的东西不一样，连“什么叫精品”都没有共识。

当人人都能生产内容，“什么是好”反而成了行业里最没法对齐的东西。

圆桌快结束时，有观众问了个很扎心的问题：作品投出去没水花，怎么办？孙汀颜的回答很佛系：“你觉得它好，它就是好。票房这件事也有玄学成分，又叫好又叫座的作品本来就不多。心态不好，就先做点短视频自己玩一玩。”

听着像安慰，其实是大实话。当生产的门槛被AI踩平，做内容的成本趋近于零，唯一没被平权的东西，就是你过去十几年看过的片、读过的书、踩过的坑攒出来的那个判断。

工具在迭代，模型在填坑，技术护城河两个月一更新。

最后剩下的那道护城河，是你自己的模因。

主持人

非凡资本VP 黄璟睿

嘉宾

梦觉工作室负责人 朱雷蒙

成都心视觉AIGC创始人、导演 孙汀颜

深圳艾门韦思总经理 南墙Rylee

视觉艺术家 陈琦之

黄璟睿：生成式AI正在重塑创作的生产方式，提升内容供给的速度和规模。在Panel开始之前，想请各位花一两分钟介绍一下自己所在的公司，以及自己做的事情。

朱雷蒙：大家好，我是梦觉工作室的负责人朱雷蒙。我们主要负责AI自制内容，开发长篇电影和番剧。我个人主要承担制片人和导演的工作。

孙汀颜：大家好，我是成都心视觉AIGC的创始人、总导演孙汀颜。我们是一家AI内容制作公司，目前大概有四五百人。从竖屏短剧、海外竖屏短剧，到横屏中剧和AI电影，我们都在制作。

南墙Rylee：大家好，我是深圳艾门韦思的负责人南墙。我们主要制作AI创意内容，包括平面视觉和视频，涉及国内外文娱内容、商业广告视频等。

陈琦之：大家好，感谢非凡的邀请，很荣幸作为嘉宾来到这里，请多指教。我最早学服装设计，后来也在一线做过摄影，所以对这个行业从前期创意到后期制作的全流程都有了解。对我来说，AI是一种更高效的工具。我一直围绕图像资产优化这个领域，解决内容资产从“好看”到“好用”的问题。目前也在服务一个AI平台的效果评估。

我一直围绕图像资产深化这个领域，解决数据资产从“好看”到“好用”的问题。目前也在服务一个平台的效果评估。

黄璟睿：感谢各位嘉宾。AI现在已经不只是提高效率的工具了。第一个问题，从团队最现实的选择题开始：各位如何在快速规模化产出和追求精品化之间寻找平衡？先从雷蒙开始。

朱雷蒙：快速迭代和精品化内容，AI出现之后，我们一直在面对这个命题：能不能做得又快又好，成本又低？对平台来说，我们希望通过AI扶持更多创作者和创作想法。但现在技术可能不是特别难的事情，视觉影像表达上仍然有很多壁垒，需要创作者不断突破，才能做到所谓的精品化。

怎么定义精品化？精品化在于用长篇叙事的逻辑吸引并留住观众，影像质感和叙事都要突出。而这些能力，目前还不能只靠AI赋予一个人。所以我们要找有才华的创作者，才能做出精品。

快速产出当然可以验证。我们有短剧频道，也有漫剧频道，让创作者在UGC的氛围下快速产出。但如何平衡仍然是难题，我没有办法给出一个现成的解法。制作AI影像叙事作品时，我还是会把叙事和影像思维放在第一位，把工具技术的平权放在第二位。这是我个人的看法。

黄璟睿：刚才说的壁垒，具体是什么样的壁垒？

朱雷蒙：很多创作者用AI创作是自发的，“我想做什么就做什么”。

但平台生态要优先考虑观众，观众想看什么？有的作品创作时可能没完全按这个思路来，但现在观众有一种“掀桌”的情绪：我不需要你喂给我什么，而是我想看什么就看什么，想看就把它看到6000万票房，这是我的权利。所以我们做内容一定要考虑观众情绪，而不是自嗨。

如果只考虑AI能帮我降本，把老瓶装新酒的东西再做一遍，那对影像是不太负责任的。我们想做的是负责任的作品，在叙事和影像上给观众更多期待。

黄璟睿：孙总怎么看？

孙汀颜：我们是一家内容制作公司，这个问题对我来说要分层看。快速产出，也就是效率这个层面，有它对应的产品。有些产品是快餐式的、爽点密集的、碎片化的，AI在效率上确实有优势。

但精品化是人的问题。AI发挥工具和效率的作用，精品与否由人来定义。不同产品有不同应用，人决定内容的上限，而不是AI本身。有些产品适合快速产出，就用AI做好这一部分。重点是区分产品和内容的类型。

黄璟睿：还是根据产品来划分。南墙老师？

南墙Rylee：我觉得量产和精品化不冲突。AI可以快速量产素材，但要区分：精品化的才叫作品，量产出来的是素材，是备选方案，或者被淘汰的片段。

我们可能试错1000张图，选出其中一张作为精品分镜；也可能跑1000条片段，尝试镜头衔接、人物情绪表演、光影色调等。这跟实拍流程有相似之处，以前现场也会产生大量废片。现在AI能快速量产的就是这部分内容。

从中选出最合适的，再制作成最终的精品内容，这才是人发挥作用的地方。所以AI量产和内容精品化需要结合。

黄璟睿：当产能越来越容易获得，精品的定义会不会随之改变？

南墙Rylee：我觉得精品首先要能在一众作品里脱颖而出，让大部分人看到后认为它好，至少在某些方面与其他作品拉开差距。这也是我们前期要量产素材的原因：不经过比较，就不知道哪个最好。很多人做视频跑一两次、两三次就不跑了，但我们会不断试错，一个分镜经常要产出几百、几千张图，最后才选用。

黄璟睿：关于产能——

孙汀颜：和质量这个问题。

陈琦之：随着大模型更新迭代，质量和效率的提升已经在市场上得到印证。举个产品开发的例子，以前做一个互联网产品，前端、后端、运维、产品经理，至少要四五个人。现在可能一个产品加一个偏后端的，两个人就能完成。以前做Demo可能要三个月，现在一个月就能做出来。

这背后是大模型更新带来的提升。对我们来说，我的想法是减少无用功。我们不是大团结，没有庞大的数据和算力支撑自己开发一个能进一步提高效率的模型或工具。我们在这个环节要做好技术选型，保证更高效的产出。

至于质量，尤其在影视传媒行业，更多是主观审美和高规格要求。AI目前还做不到一次性处理好所有细节，比如一些精品化、电影级的质感，仍需要结合传统工具进一步优化。这是我的观点。

黄璟睿：刚才雷蒙说复杂叙事是生成式影像的一个难点。第二个问题，角色一致性和复杂叙事，大家在实际创作中遇到了什么问题，又怎么解决？从雷蒙开始。

朱雷蒙：角色一致性不需要我解决，让模型去解决就可以了。去年它可能还是大问题，现在模型迭代后，已经解决了很多方面。

叙事确实需要人解决。如果用过ChatGPT或者Claude写剧本，你会发现AI味很浓，写出来的本子也很难让人产生强烈共情。我们做电影更多一些，电影剧本的逻辑要足够精巧，才能吸引观众看下去。现在观众的注意力和获取信息的方式都变了，除了电视、电影院，还可以玩游戏、看别的内容。你的叙事要足够巧，故事内核也要准确。

AI在二创、短篇，六七分钟或者七到十分钟的内容上，可能会做出让人眼前一亮的东西。但当同一水平的内容越来越多，它就不再稀缺。若用长篇的逻辑看，它仍然很难吸引观众产生情绪共鸣。所以做AI电影，编剧依然非常重要。

我们几乎不用AI写电影剧本，但它可以做策划阶段的小助手，提供创意点，由我们筛选，在头脑风暴时帮忙。至于人物外观的一致性，现阶段我们会用人物面部采集等方式解决。

如果做动画，画风一致性可能更重要。我们之前想做一部结合传统文化的动画，其中一个灯笼边缘的纹理，是创作的重点，但模型可能没有训练过这种纹理，就帮不了我们。真人面部这块，如果审核和合规的问题能够解决，我认为模型迭代也会解决一致性。

黄璟睿：孙老师？

孙汀颜：前面主要谈技术问题。像雷蒙说的，2.5模型比2.0能力更强，角色一致性也好了很多。但我们正在做一部横屏中剧，仔细看还是会发现一些问题。

分享一下我们的经验：场景复杂、服装多、表演角色多时，一次生成仍可能出问题。我们的办法是在前期建立更多资产。比如总共有200场戏，就要梳理服装，甚至精确到每场戏、每套服装的远、全、中、近、特景和三视图；特殊场景的光线、运动，也建立相应资产。

正式生产前，这部分要花很大功夫。如果要求很高，不同场景里的一致性问题依然存在，镜头运动和光线也会造成角色差异。

另外，创作者要讲究方法和技巧。模型能力、工作流搭建和导演思维都很重要。不要硬去挑战模型的上限。如果它做不了60秒长镜头，就用导演的思维，找到可控、又不太影响叙事表达的方式。它不支持某种镜头，就不要非做不可。

表达本来就是很个人化的事。做艺术电影，有极致追求当然可以；但我们是一家内容生产公司，除了表达，还要兼顾人力效率和生产力。我不会跟模型能力硬刚。

我昨天刚从北京回来，也跟王珞丹老师聊过。她现在也在做片子，对某个非常精准的镜头很较真，模型做不出来，就不断地抽。但这跟我们作为内容公司的立场和逻辑不太一样。

如果你是独立创作者，对几分钟的片子有极致追求，可以想各种办法，甚至用PS抠图。但从内容公司的角度，我不太会允许团队都这样做，还是要平衡。所以要看自己的身份和角色。

黄璟睿：谢谢。南墙老师？

南墙Rylee：一年前谈人物一致性，我们更多讨论脸能不能保持一样。现在AI技术成熟了，除了固定外貌、服饰和常用道具，我们更重视前期完整的人物设定，包括性格、习惯动作、口头禅。

现实中的人，一颦一笑都有自己的特征。长篇影像叙事中，更要注意人物前后性格是否一致；如果发生转变，在哪个节点发生，都要设计好。不能第一幕是这样笑，第二幕像换了个人。只固定外貌没有用。

外观一致性方面，除了前期设定齐全、反复试错，正式制作前我们还会做大量压力测试。有些角色设定天然容易受模型训练数据影响，生成出来会像另一个人，或者眉眼、气质发生变化。遇到这种情况，我们一开始就改设定，再重复压力测试，确认角色能在影像中保持一致，才进入制作。

叙事的一致性，我觉得AI解决不了。无论短片、短剧、中长剧还是电影，最重要的是：我要给观众什么叙事，讲什么故事，让观众在什么阶段看到、理解什么。AI给的剧本始终可能只是文字堆砌，不知道观众想看什么、导演想要什么。这些需要人把控，要回到故事本身。人物、场景、道具和叙事设定都要围绕故事。

陈琦之：刚才南墙老师讲得很好，把角色设计从外观延伸到了性格。那些内在的东西，大模型或可视化结果确实看不到。

以前解决人物一致性，2023、2024年主要靠训练LoRA。2024年我还做过图像合成、换脸、换背景到调色的完整工作流，结果没过两个月模型就更新了，原来的流程意义不大。所以还是要做好技术选型。

在分析角色内在设定的基础上，我们会把方法沉淀成可复用的工作流，再根据每次使用调整参数，实现由内到外的一致性。大概是这样。

黄璟睿：第三个问题转向商业化：IP改编如何满足平台标准、尊重原著粉丝期待，同时发挥IP的创作辨识度？先从雷蒙开始。

朱雷蒙：现在对AI内容的管理越来越严格，也越来越强调合规。创作者如果希望作品合法合规，除了自己生产的图片或视频素材，里面使用的人脸、声音也要取得授权，才能做合规的IP改编。否则可能只是二创，获得流量和关注，但很难带来影视项目逻辑下的直接收益。

改编IP，要找准人物和人物关系，抓住原著的核心叙事，以及观众到底期待什么，不能乱改。之前有一段时间出现魔改《西游记》或名著的内容，这类做法也受到限制。

现在AI发展很快，IP的多形态开发是好事。以前做一个IP的影视化投入太重；现在同一个IP，可以同时出现动漫、电影、影视剧、互动引流和二创等形态，对IP塑造有帮助。

前提还是合法合规，抓住观众期待，创作者也要找准自己的定位。想做电影，就要有电影的知识；做短剧、短视频或MV，也分别要懂对应的形态。这和AI本身没太大关系。

黄璟睿：孙总？

孙汀颜：这件事我们接触得比较多。从去年开始我们就在改IP，现在也正在改一个大IP，初审给打回来了。我看了报审意见，确实涉及的内容太敏感。

黄璟睿：是什么样的IP？

孙汀颜：《我当道士那些年》，这是个很大的IP。原著涉及不少玄学、鬼怪元素，改编是个技术活，肯定要舍弃一些东西。这已经不单是平台标准，而是更高层面的制度要求。

从审核的角度，改编剧本时需要做合规的艺术处理，这就涉及是否遵从原著。我自己也是原著粉，有些改动我也很痛恨，但有时没有办法。我们能做的是保留原著的精神内核，该做的合规处理仍然要做。

AI可以在美学层面给作品加持。这个IP比较特殊，对视觉效果和美术有较高要求，AI能发挥作用。但最终仍取决于创作者对原著精神的把握。每个读者对原著、对IP的理解都不一样，不可能十全十美，只能尽力，尽可能精准地表达。

黄璟睿：南墙老师？

南墙Rylee：我们也接触了不少IP改编。首先要看改编的目的。刚才几位谈到合规性、合理性，我们也遇到过传统IP原本剧情很有张力，但涉及鬼怪、封建迷信或其他敏感元素，需要调整。在尊重原著作者的前提下，要弄清楚为什么改。

一些经典老IP当年有很多粉丝，现在进入短视频时代，大家想看节奏更快的内容。以前十几、二十分钟一集、慢慢讲故事的动画，流量可能没那么高了，作者想通过改编适应市场。有的改成几分钟一集的短番或短剧，有的发在自媒体上，有的把整部作品浓缩成一部微电影。

改编方式不同，就要看原作者允许改到什么程度。是推翻旧故事重写，还是利用新技术把老动画当年做不到的视觉效果呈现出来，或重新讲一个故事？篇幅长短也会带来很大区别。

陈琦之：我们涉及IP改编相对少一点。但不管有没有AI，核心都是尊重原著精神。我觉得有三个方面：故事表现、人物立场，以及与之配套的视觉风格。

一个艺术家或作者可能擅长一两个风格，AI却能生成各种风格。拿到一个作品，不该立刻用它的资产生成素材，而要先从各种风格里找出最符合原作气质的视觉风格，再打磨。这是技术上也是创作上的思路。

这些年有不少改编《三国》《西游记》《封神》的作品，有的讨喜，有的看完只觉得是特效堆砌。后者往往没有抓住人物核心。比如《西游记》，四个主角的人设大家都熟悉。如果保留人物核心性格，用互联网和娱乐化的方式做成一部职场剧，也可以是新颖的包装和产出方式。这是我对IP改编和AI关系的想法。

黄璟睿：后台有观众提问了，我再问最后一个问题，然后请四位嘉宾回答观众问题。如果AI影像真正实现提质增效和规模化，整个产业链上下游最需要突破的瓶颈是什么？请各位从产业视角展望一下。

朱雷蒙：对我们工作室来说，开发项目的上游源头是IP。现在AI产出很多内容，哪些是值得开发的优质IP，是主要问题。我们在短视频、长视频平台看到很多创作者发布自己的片子，一定程度上也是IP，但不能只看画面好不好看。

我们做偏长篇的内容，看到一个不错的五分钟短片，会先考虑它的世界观能不能扩展，支撑进一步开发。

下游是制作团队。团队有没有足够的制作能力，也需要考虑。AI让很多独立创作者可以做自己喜欢的东西，他们很有灵感，我也很兴奋。但我必须考虑作品面向谁，能不能用长篇逻辑抓住长篇观众。

很多个人创作者可以慢工出细活，做出很好的作品；但影视项目有时间框架，可能要求三到五个月内从开发到播出，还要控制成本、排期和后续宣发。我没办法让一位创作者一直慢慢做。如果他今天有事，项目今天就没有产能，这样不行。

因此，我们跟个人创作者沟通后，可能还是像以前组剧组那样，让大家各司其职，并由一位总导演把控全流程。有人临时出了问题，也能有人顶上。这才是对项目负责，让它如期上线、面向观众。上下游我主要考虑这两件事。

孙汀颜：能再说一下问题吗？

黄璟睿：如果AI影像真的实现增效，整个上下游产业链最需要突破的瓶颈是什么？可以是模型能力，也可以是制作标准。

孙汀颜：这其实是生产力和生产关系怎么平衡的问题。批量化、效率提升以后，生产力极大丰富。普通劳动力不缺，但算力太贵了，这是一个瓶颈。另一方面，有优秀大脑、能创作的人才，也可能是瓶颈。在我看来，核心有三点：能参与生产的人、相对便宜的Token，以及更优秀的创作者。要把生产力和生产关系一起考虑。

黄璟睿：南墙老师？

南墙Rylee：瓶颈在于各方能不能对齐作品的目标和品控。上下游想要的东西不一定一样。上游可能希望作品有更好的艺术表现、更多商业化机会；下游的作者可能更想写自己的故事，而不是大家都会认可的故事。

出品质量也很难对齐。前面聊到一致性，内容风格和成片质量同样需要优秀的导演、制片人把控。我想要的未必是观众想要的，下游交给我的也未必是我想要的。我们最近就遇到了这样的问题。

现在很多公司都说自己在做精品。我收到过不少样片，会直说：这个连B级、C级都算不上，在我们这里不能叫精品。但对方觉得在某些市场它就是精品。这说明质量标准和出品要求很难对齐。

陈琦之：几位老师从影视创作角度谈了能把控全局的导演思维，以及执行前把要求对齐到更细的颗粒度。这样能解决一些创作和执行的门槛。

从另一个角度看，产业上下游的根本瓶颈，我觉得是算力本身和优化算力使用的算法。基础算力这种东西往往是上层建筑，通常左右不了；但在其基础上，我们可以优化算法。更保质增效的算法优化，就能在同等规格消耗下提高产出。

黄璟睿：感谢四位。看一下大屏幕上的观众问题。第一个：如何界定一个作品是好作品？如果作品投放出去没有多少波澜，创作者从心态和能力上该怎么复盘、优化？

孙汀颜：如何界定好作品？你觉得它好，它就是好。播出后票房不行，票房这件事也有玄学成分。又叫好又叫座的作品本来就不多。创作者要调整心态。现在AI能批量生产内容，做起来也比较方便，像早期竖屏短剧平台每个月几万部戏，大家也要慢慢接受这种环境。心态不好，就先做点短视频自己玩一玩。

黄璟睿：看一位面试者的作品时，各位最看重什么能力？审美占多大比重？

朱雷蒙：先看我给他的岗位定位。如果是AI导演，审美的要求可能占70%以上，叙事能力也非常重要。可以不会写剧本，但要知道人物表演放在哪里、这场戏的张力在哪里；或者我讲给你，你得理解。我们现在确实在招AI导演和制片。

对一个成熟的AI剧组，我们大概要配七个岗位，其中包括导演、美术、DIT、制片和生成师。有人把生成师叫“抽卡师”，不同岗位要求不同。比如生成师可以不懂完整叙事，但最基本的镜头语言和逻辑要懂，不然废卡率高，成本控制不住。

审美是基础能力。如果以电影的标准看，必须有审美；换一种内容形态，各岗位的能力要求也会不同。

孙汀颜：补充两句。如果一个人审美特别好，面试时我会非常看重，可能给到90%以上。我晚上也会刷抖音短视频，看到哪条的美学风格特别好，会去后台找创作者。我们很需要审美好的人。即便他只在美学上特别强，其他事情也可以交给团队其他人做。

黄璟睿：琦之，昨天看你发给我的资料，我也提升了审美。你怎么看？审美占多大比重？

陈琦之：无论我们收到简历，还是自己向外投递作品，陌生人第一眼看到的东西，会影响他对你的判断。审美好的作品能让人一下记住。

怎么形成这种观感、这种Sense，每个人都不一样，来自过往的从业经历和阅片量等积累，最后成为你独一无二的判断。如果对方恰好需要这种Sense，觉得它适合自己的产品或工业流程，就可能有进一步合作的机会。

我想到《死亡搁浅》的制作人，他的作品有很独特的作者性。他提到过一个词叫“模因”。如果基因是先天DNA决定的，模因就是后天阅历积累成的东西。很多AI导演原来并不在影视行业，有了AI这个实现想法的工具，他们以往的积累在这一刻被放大。这是我对好东西的看法。