89: 当技术遇上艺术:与 NVIDIA 和新片场聊 AI 如何重塑创作
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Deep Dive
NVIDIA 的 Omniverse 平台如何提高影视拍摄的效率？
Omniverse 是一个多人实时在线分工协作的数字资产管理平台，使用通用场景描述（USD）连接主流数字资产，实现云原生的实时协作和所见即所得的编辑。它允许导演在拍摄时实时查看绿幕叠加后的效果，减少后期制作的时间和成本。例如，拍摄海上日出场景时，Omniverse 可以通过 AI 生成虚拟场景，避免实际拍摄中的天气不确定性。
生成式 AI 在影视行业中的应用有哪些？
生成式 AI 在影视行业中主要用于降本增效，特别是在图片生成领域。例如，MidJourney 和 Stable Diffusion 等技术可以生成高质量的概念海报、宣传物料和分镜头脚本。这些工具可以批量生成大量图片，减少传统美工的工作量。此外，AI 还可以用于生成虚拟场景和数字人，进一步提升制作效率。
为什么 LED 屏幕在影视拍摄中逐渐普及？
LED 屏幕在影视拍摄中逐渐普及是因为其成本大幅下降，且能够实现实时的背景渲染。与传统的绿幕相比，LED 屏幕可以直接叠加虚拟背景，减少后期抠像的工作量，并且能够实现更逼真的光影效果。例如，新版《狮子王》就使用了 LED 屏幕来实时渲染动物的毛发和光影，提升了视觉效果。
AI 技术如何降低内容创作的门槛？
AI 技术通过提供便捷的工具，降低了内容创作的门槛，使普通人也能参与创作。例如，生成式 AI 工具如 MidJourney 和 Stable Diffusion 可以让用户通过简单的文字指令生成高质量的图片。此外，NVIDIA 的 Omniverse 平台为个人创作者提供了免费的 GPU 算力和渲染工具，使得复杂的特效制作变得简单易行。
NVIDIA 的 ACE 技术如何实现逼真的数字人？
NVIDIA 的 ACE（Avatar Cloud Engine）技术通过扫描真人生成数字孪生，并使用音频到面部的技术（Audio to Face）将语音和表情实时投射到数字人脸上。例如，在 2021 年 NVIDIA GTC 大会上，黄仁勋的 17 秒数字人就是通过 ACE 技术生成的，背景和人物动作都是虚拟的，但看起来非常逼真。
影视行业在 AI 技术的推动下，未来可能会有哪些新的岗位？
随着 AI 技术的普及，影视行业可能会催生新的岗位，如 Prompt Engineer（提示词工程师），负责优化 AI 生成内容的指令。此外，AI 技术的应用也需要更多专业人员来监督和管理 AI 生成的内容，确保其符合创作意图和道德标准。教育领域也在调整学科设置，以适应 AI 技术的发展需求。
NVIDIA 如何与开发者保持紧密合作？
NVIDIA 通过开发者关系（DevRel）和开发者技术（DevTech）团队与开发者保持紧密合作。这些团队负责与开发者沟通，了解他们的需求，并将这些需求反馈给 NVIDIA 的研发团队，确保产品和技术能够满足市场需求。NVIDIA 还通过全球的开发者社区和活动，推动技术的创新和应用。
AI 技术在影视行业中的局限性是什么？
AI 技术在影视行业中的局限性主要体现在复杂场景的处理上。例如，视频生成领域的技术尚未成熟，生成的视频质量难以达到产业级标准。此外，AI 生成的内容在可控性和细节处理上仍存在不足，如手部细节的生成常常出现错误。因此，AI 技术在影视行业中的应用目前主要集中在图片生成和部分特效制作上。
- 中国网络电影和网络剧的制作流程：立项、剧本研发、拍摄、后期制作（特效、剪辑、调色、声音）、内容审查、上线。
- 特效镜头单独制作，后期回插。
- LED拍摄技术兴起，降低成本，提高效率，特效更逼真。
- 计算机技术已广泛应用于影视制作的各个环节，提高效率，降低成本。
- 国内影视制作团队仍以传统模式为主，新技术应用普及率不高。
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