摘要：首先，我觉得大模型的进步是一个重要的原因，seedance 2.0的生视频表现比之前有大幅的提升，表现在抽卡效率上，准确度比上次有大幅度的提高。 另外，新的工作流的搭建，也极大的提高了制作的效率。当然，可能也有一些主观的影视经验，在与引擎的沟通上，准确度高了不

在AI短剧《霍去病》的谣言传播中，B站上一部23分钟长的AI短剧《霍去病》也受到了很多人的关注。两者是完全不同的作品，短剧黑马今天采访了该剧的导演李锋，了解了该剧的制作全过程，整理如下。以下是李锋的自述：

首先，我觉得大模型的进步是一个重要的原因，seedance 2.0的生视频表现比之前有大幅的提升，表现在抽卡效率上，准确度比上次有大幅度的提高。 另外，新的工作流的搭建，也极大的提高了制作的效率。当然，可能也有一些主观的影视经验，在与引擎的沟通上，准确度高了不少。 四、完整工作流：分镜→生图→视频→配音配乐全AI 基于我自己对视听语言的理解，整合了一套符合个人需求的工作流。加之我个人对历史战争电影的积累和学习，相对来说更加便捷。 以下是工作流和AI工具： 1. 分镜：主要在TopNow平台完成，借助平台工作流，加上我自己打磨的提示词模板，把创作立意、导演技法、分镜原则、演员表演要求都写进去，生成对应分镜画面。 2. 生图：使用Gemini模型生图，效果和稳定性都比较强。 3. 视频生成：图片导入即梦，用Seedance 2.0生成视频，当时用到的已经是大家所说的降质版，满血版没有体验到；少量即梦效果不理想的镜头，用可灵补充。 4. 配音：直接用各大模型自带AI配音，没有单独找人配音，音色语气无法精细调整，但整体表现力和效果我个人比较满意，超出预期。 5.配乐：使用Suno AI配乐平台，包括战斗场面、封狼居胥、将士凯旋等段落音乐，均由AI生成，整体完成度我觉得也不错。 五、创作中遇到的最大困难 这次困难其实挺多，最核心的有两点： 第一是分镜与AI画面一致性。分镜决定整部片子节奏，景别、表演、机位、运镜都要统筹，而现阶段AI最难的就是同场景人物站位、环境一致性。超过15秒，场景和人物就容易乱。大家看到开头未央宫霍去病上殿请战那段，镜头间人物站位、元素有变动，就是受限于工具能力，也是无奈之举。 第二是AI生图“抽卡”不稳定。即便工具迭代很快，瑕疵和崩坏依然存在。不过我通过长期优化提示词模板与工作流，已经把可用率提高了不少。 六、关于片中瑕疵：坦诚接受指正，有心修正但留有遗憾 网友指出的很多问题我都看到了，也完全认同：比如出现六指、兵器时而是刀时而是剑、战斗镜头有误伤友军的画面等。 我当初的计划是，先保证在除夕当天把整体结构完整发布，把故事和立意先呈现出来，后面有时间再精修。但一直忙到现在，都没能腾出时间调整，这点也挺遗憾。 其实有些镜头我自己很满意，调度和运镜效果都不错，但AI生成随机性太强，几乎不可能再生成一模一样的镜头，相当于“抽卡很难再抽到神镜头”。所以即便部分画面有瑕疵，我也不敢轻易替换，怕把好镜头弄丢，这也是这次创作一个比较无奈的遗憾。 七、历史考据不足：诚恳致歉，未来力求更严谨 因为时间极度紧张，加上我个人对历史文化的深入钻研不够，片子在历史考证与事件还原上确实存在不完善和偏差。 比如网友提到的汉代马镫、霍去病服饰、上殿持剑等礼仪细节，这些都是客观存在的疏漏，也是我的疏忽。这些问题我都记在心里，会当成重要经验，希望在下一部作品里尽量规避，用更严谨的态度还原历史。 八、我想要的未来 这部《霍去病》更像一次高密度的AI影视实验，用10天时间，走完了从分镜、生图、视频到配音配乐的全流程AI创作。 它不完美，有很多遗憾和瑕疵，但也验证了AIGC在电影感、叙事、工业化流程上的巨大可能性。 曾经在传统影视行业挣饭吃的我，也曾被AI的平地惊雷打得彻夜难眠。但在这一段追逐AI的路程中，我更愿意相信有枯萎就会有新生，崩塌与希望总是同在。 作为一个影视人，我认为无论是过去的传统拍摄，还是现在AI生成，这都是技术变化带来的工具的改变，是不可避免的成长的代价。 唯一不变的是，人类对于真正好的作品的追求。对于英雄的讴歌，对于勇敢的钦佩，对于和平的期望，对于悲情的怜悯，而AI的到来，我认为会带来更多的可能。 原标题：《10 天完成 23 分钟 AI 长片，导演李锋揭秘《霍去病》创作全流程》

来源：班得放映厅