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把握智能影像机遇 构建新型传媒生态
■ 马俊 黄峰
随着人工智能技术的不断进步，AIGC（AI-generatedcontent）在多个领域开始广泛应用，尤其是在媒体行业。从OpenAI的Sora模型到快手“可灵AI”、抖音“即梦AI”大模型，AI技术已能实现从文本到视频的全流程创作，用户生成内容（UGC）与专业制作（PGC）的边界进一步模糊。媒体行业正经历从“工具辅助”到“AI主导”的范式转变，影像作为一种重要的传播形式，已经从传统的摄影和视频制作逐渐向AI生成的影像内容转变。AIGC影像的普及将推动媒体行业的技术革新与范式重构，为内容创作提供更加高效、低成本并具个性化的解决方案。
一、技术革新：AIGC影像的底层逻辑与能力跃迁
AIGC影像借助人工智能算法，特别是生成对抗网络（GANs）和深度学习技术，自动生成或修改影像内容，涵盖静态图像、动态图像、视频等。其关键技术包括生成对抗网络（GANs），深度学习和卷积神经网络（CNN）变换模型（Stable Diffusion、DALL-E等）、风格迁移技术（styletransfer）等。生成对抗网络是目前AIGC影像生成的主要技术之一，通过对抗训练的方式，能够生成高质量的图像和视频。深度学习和卷积神经网络（CNN）是图像处理和生成中的核心技术，能自动学习和提取图像的特征，广泛应用于图像分类、目标检测和图像生成等任务。
AIGC影像技术从早期GANs迭代至扩散模型（如Stable Diffusion、Sora），核心突破在多模态融合与物理模拟能力提升。例如，快手可灵AI2.0采用优化DiT架构，实现了火焰燃烧轨迹的精准模拟和电影级运镜效果。宁波广电集团的AIGC融媒创作港则通过私有云部署，实现了广播电视专用环境下的AI内容生产，其数字人克隆技术支持极速克隆与超写实克隆双模式，显著降低新闻播报的人力成本。传统影像生产需经历创意策划、拍摄、后期等多环节，而AIGC技术通过“数字人+AI工具”生态实现流程压缩。神绘数字人平台将视频生产流程简化为“拍摄+制作”两环节，用户通过手机拍摄素材后，可利用AI文生图、AIPPT等工具快速生成内容，单人生成效率相当于传统团队的3-5倍。这种“低门槛、高复用”的模式尤其适用于短视频创作，如大理大学的《蒹葭》短视频通过AIGC实现全流程自动化生产，单月流量突破800万。
二、应用场景：从内容生产到价值创造的全链条渗透
内容创作从剧本到视觉的智能化。AIGC影像技术能够快速生成大量的视觉内容，缩短了内容创作的周期，提高了生产效率。媒体机构可以利用AIGC技术快速响应热点事件，及时发布相关内容，满足用户对新鲜资讯的需求。生成各种风格和类型的视觉内容，为媒体内容的表现形式提供了更多的可能性。例如，通过生成虚拟场景、特效等，为新闻报道、影视制作等增添了视觉吸引力，央视文生视频AI系列动画《千秋诗颂》制作周期从6个月缩短至2个月。大模型通过分析海量剧本数据，辅助编剧生成对白与分镜脚本。芒果TV的“爱芒AI导演”可分析综艺节目逻辑并策划互动环节。传统实景搭建成本高昂，AIGC通过图生视频技术生成虚拟场景。如《三星堆：未来启示录》利用AI完成奇幻场景渲染，并与实拍结合。多模态模型可自动生成天气、爆炸等特效，并与原始视频融合。通州融媒的《运河有戏》MV即通过AIGC技术实现动态场景切换。根据用户的偏好和需求生成个性化的视觉内容，提供更加符合用户口味的媒体体验。在视频点播、社交媒体等平台上，AIGC技术能够为用户推荐感兴趣的视频内容，提高用户的参与度和满意度。也为媒体行业带来了新的商业模式，如短视频内容订阅模式、个性化广告模式等。媒体机构可以通过这些新模式实现收入的多元化，提高经济效益。
媒体融合新闻生产与传播革新。在新闻报道中，AIGC影像技术可以快速生成新闻配图、视频新闻等，提高新闻生产的效率和质量。媒体机构利用AIGC技术自动生成新闻稿和视频短片，显著降低了人力成本，加快了内容生产速度。新闻传播的范式突破。数字人分身技术可在无记者到场情况下生成现场报道，杭州文化广播电视集团的数字人主播在春节期间实现0失误播报，获央视认可。天权SAR2OPT模型通过雷达影像转可见光技术，将卫星监测数据转化为直观影像，助力自然资源、应急灾害等领域的可视化传播。智能新闻生产，阿里云“AI编辑部”实现自动剪辑、标签化存储，降低20%制作成本；通州融媒推出数字人主播，覆盖多种播报场景。个性化内容分发，AIGC可根据用户偏好生成定制化内容，如vivo与快手合作的元春贺岁短片，通过用户照片生成个性化叙事，增强情感共鸣。
从影视到微短剧的新业态。AIGC影像技术在影视制作中发挥着重要作用，如生成特效场景、虚拟角色等，降低了制作成本，提高了制作效率。一些影视作品通过AIGC技术实现了更加逼真的视觉效果，为观众带来了全新的观影体验。低成本短剧制作成为AIGC的典型应用场景。国内首部纯AIGC短剧《兴安岭诡事》通过AI生成场景、角色和剧情，制作成本较传统模式降低70%，上线一周播放量突破3500万。北京电影学院的实战班学员利用AIGC技术完成动画短片《大暑》，实现了水墨风格与现代叙事的融合，单部作品制作周期缩短至15天。AIGC影像显著降低内容生产的边际成本。神绘平台的数字人克隆成本仅为传统真人主播的1/20，且支持24小时不间断工作。快手《浮梦吟》、博纳影业《三星堆：未来启示录》等作品验证了AIGC在短剧领域的潜力，其“短、频、快”特征与AI高效生产高度契合。产业协同，北京朝阳区建设AIGC视听产业创新中心，推动技术研发与场景落地；上海国际电影节设立“AIGC单元”，鼓励青年创作者探索AI影像。
三、挑战与机遇：伦理治理生态重构的协同演进
AIGC影像给媒体行业带来了许多积极影响，但也面临着一些技术、伦理和法律方面的挑战。AIGC影像已经取得了显著进展，但生成的影像内容仍存在一定的质量波动，尤其在细节处理和现实感方面。此外，如何确保生成内容的多样性和创新性，避免“模板化”或同质化，也是当前技术面临的一大挑战。AIGC影像生成可能涉及版权问题、身份盗用、虚假信息等伦理和法律问题。例如，通过深度伪造技术生成的虚假图像或视频可能被用于虚假新闻传播，这对媒体的公信力和受众的判断力提出了更高要求。AIGC影像可能加剧信息不对称，使得大众在接收信息时更加难以辨别真伪。此外，AI生成的内容可能加速某些媒体形式的“内容泛滥”，导致创作原创性和价值的下降。
未来，随着AI技术的不断迭代，AIGC影像的质量和生成速度将得到进一步提升。更智能的生成算法将使影像创作变得更加精细和多样化。AIGC影像将在媒体行业与其他新兴技术（如虚拟现实、增强现实、6G等）结合，推动多媒体形式的深度融合，创造出全新的内容呈现和互动体验。例如，新华社的“AI合成主播”已实现虚拟场景与真人播报的实时融合。神绘、可灵等工具平台将成为内容生产的“基础设施”，提供从创意生成到传播分发的全链条服务。百度文心大模型与上海辞书出版社合作，将《辞海》数据融入内容生成，提升知识传播的准确性。未来AIGC影像将更加注重用户个性化需求的满足，提供量身定制的内容生成解决方案，为广告、娱乐、社交等领域带来更精确的受众定位和体验提升。
AIGC影像正在重塑媒体行业的生产关系与价值链条，其核心价值不仅在于效率提升，更在于激活人类创造力的新维度。未来的媒体生态将呈现“技术工具化、内容人性化”的特征，即AI承担重复性工作，人类专注于创意构思与情感共鸣。这种人机协同模式要求行业在技术创新与伦理治理、效率追求与人文关怀之间找到动态平衡，最终实现媒体行业从“信息中介”到“价值共创”的范式跃迁。
（作者马俊系贵州民族大学传媒学院2023级在读硕士研究生；作者黄峰系贵州日报当代融媒体集团记者，贵州民族大学传媒学院硕士研究生导师。本文系2024年贵州省研究生教育创新计划项目“多彩贵州”文化的AIGC影像创作研究阶段性成果。项目编号：2024YJSKYJJ228）
随着人工智能技术的不断进步，AIGC（AI-generatedcontent）在多个领域开始广泛应用，尤其是在媒体行业。从OpenAI的Sora模型到快手“可灵AI”、抖音“即梦AI”大模型，AI技术已能实现从文本到视频的全流程创作，用户生成内容（UGC）与专业制作（PGC）的边界进一步模糊。媒体行业正经历从“工具辅助”到“AI主导”的范式转变，影像作为一种重要的传播形式，已经从传统的摄影和视频制作逐渐向AI生成的影像内容转变。AIGC影像的普及将推动媒体行业的技术革新与范式重构，为内容创作提供更加高效、低成本并具个性化的解决方案。
一、技术革新：AIGC影像的底层逻辑与能力跃迁
AIGC影像借助人工智能算法，特别是生成对抗网络（GANs）和深度学习技术，自动生成或修改影像内容，涵盖静态图像、动态图像、视频等。其关键技术包括生成对抗网络（GANs），深度学习和卷积神经网络（CNN）变换模型（Stable Diffusion、DALL-E等）、风格迁移技术（styletransfer）等。生成对抗网络是目前AIGC影像生成的主要技术之一，通过对抗训练的方式，能够生成高质量的图像和视频。深度学习和卷积神经网络（CNN）是图像处理和生成中的核心技术，能自动学习和提取图像的特征，广泛应用于图像分类、目标检测和图像生成等任务。
AIGC影像技术从早期GANs迭代至扩散模型（如Stable Diffusion、Sora），核心突破在多模态融合与物理模拟能力提升。例如，快手可灵AI2.0采用优化DiT架构，实现了火焰燃烧轨迹的精准模拟和电影级运镜效果。宁波广电集团的AIGC融媒创作港则通过私有云部署，实现了广播电视专用环境下的AI内容生产，其数字人克隆技术支持极速克隆与超写实克隆双模式，显著降低新闻播报的人力成本。传统影像生产需经历创意策划、拍摄、后期等多环节，而AIGC技术通过“数字人+AI工具”生态实现流程压缩。神绘数字人平台将视频生产流程简化为“拍摄+制作”两环节，用户通过手机拍摄素材后，可利用AI文生图、AIPPT等工具快速生成内容，单人生成效率相当于传统团队的3-5倍。这种“低门槛、高复用”的模式尤其适用于短视频创作，如大理大学的《蒹葭》短视频通过AIGC实现全流程自动化生产，单月流量突破800万。
二、应用场景：从内容生产到价值创造的全链条渗透
内容创作从剧本到视觉的智能化。AIGC影像技术能够快速生成大量的视觉内容，缩短了内容创作的周期，提高了生产效率。媒体机构可以利用AIGC技术快速响应热点事件，及时发布相关内容，满足用户对新鲜资讯的需求。生成各种风格和类型的视觉内容，为媒体内容的表现形式提供了更多的可能性。例如，通过生成虚拟场景、特效等，为新闻报道、影视制作等增添了视觉吸引力，央视文生视频AI系列动画《千秋诗颂》制作周期从6个月缩短至2个月。大模型通过分析海量剧本数据，辅助编剧生成对白与分镜脚本。芒果TV的“爱芒AI导演”可分析综艺节目逻辑并策划互动环节。传统实景搭建成本高昂，AIGC通过图生视频技术生成虚拟场景。如《三星堆：未来启示录》利用AI完成奇幻场景渲染，并与实拍结合。多模态模型可自动生成天气、爆炸等特效，并与原始视频融合。通州融媒的《运河有戏》MV即通过AIGC技术实现动态场景切换。根据用户的偏好和需求生成个性化的视觉内容，提供更加符合用户口味的媒体体验。在视频点播、社交媒体等平台上，AIGC技术能够为用户推荐感兴趣的视频内容，提高用户的参与度和满意度。也为媒体行业带来了新的商业模式，如短视频内容订阅模式、个性化广告模式等。媒体机构可以通过这些新模式实现收入的多元化，提高经济效益。
媒体融合新闻生产与传播革新。在新闻报道中，AIGC影像技术可以快速生成新闻配图、视频新闻等，提高新闻生产的效率和质量。媒体机构利用AIGC技术自动生成新闻稿和视频短片，显著降低了人力成本，加快了内容生产速度。新闻传播的范式突破。数字人分身技术可在无记者到场情况下生成现场报道，杭州文化广播电视集团的数字人主播在春节期间实现0失误播报，获央视认可。天权SAR2OPT模型通过雷达影像转可见光技术，将卫星监测数据转化为直观影像，助力自然资源、应急灾害等领域的可视化传播。智能新闻生产，阿里云“AI编辑部”实现自动剪辑、标签化存储，降低20%制作成本；通州融媒推出数字人主播，覆盖多种播报场景。个性化内容分发，AIGC可根据用户偏好生成定制化内容，如vivo与快手合作的元春贺岁短片，通过用户照片生成个性化叙事，增强情感共鸣。
从影视到微短剧的新业态。AIGC影像技术在影视制作中发挥着重要作用，如生成特效场景、虚拟角色等，降低了制作成本，提高了制作效率。一些影视作品通过AIGC技术实现了更加逼真的视觉效果，为观众带来了全新的观影体验。低成本短剧制作成为AIGC的典型应用场景。国内首部纯AIGC短剧《兴安岭诡事》通过AI生成场景、角色和剧情，制作成本较传统模式降低70%，上线一周播放量突破3500万。北京电影学院的实战班学员利用AIGC技术完成动画短片《大暑》，实现了水墨风格与现代叙事的融合，单部作品制作周期缩短至15天。AIGC影像显著降低内容生产的边际成本。神绘平台的数字人克隆成本仅为传统真人主播的1/20，且支持24小时不间断工作。快手《浮梦吟》、博纳影业《三星堆：未来启示录》等作品验证了AIGC在短剧领域的潜力，其“短、频、快”特征与AI高效生产高度契合。产业协同，北京朝阳区建设AIGC视听产业创新中心，推动技术研发与场景落地；上海国际电影节设立“AIGC单元”，鼓励青年创作者探索AI影像。
三、挑战与机遇：伦理治理生态重构的协同演进
AIGC影像给媒体行业带来了许多积极影响，但也面临着一些技术、伦理和法律方面的挑战。AIGC影像已经取得了显著进展，但生成的影像内容仍存在一定的质量波动，尤其在细节处理和现实感方面。此外，如何确保生成内容的多样性和创新性，避免“模板化”或同质化，也是当前技术面临的一大挑战。AIGC影像生成可能涉及版权问题、身份盗用、虚假信息等伦理和法律问题。例如，通过深度伪造技术生成的虚假图像或视频可能被用于虚假新闻传播，这对媒体的公信力和受众的判断力提出了更高要求。AIGC影像可能加剧信息不对称，使得大众在接收信息时更加难以辨别真伪。此外，AI生成的内容可能加速某些媒体形式的“内容泛滥”，导致创作原创性和价值的下降。
未来，随着AI技术的不断迭代，AIGC影像的质量和生成速度将得到进一步提升。更智能的生成算法将使影像创作变得更加精细和多样化。AIGC影像将在媒体行业与其他新兴技术（如虚拟现实、增强现实、6G等）结合，推动多媒体形式的深度融合，创造出全新的内容呈现和互动体验。例如，新华社的“AI合成主播”已实现虚拟场景与真人播报的实时融合。神绘、可灵等工具平台将成为内容生产的“基础设施”，提供从创意生成到传播分发的全链条服务。百度文心大模型与上海辞书出版社合作，将《辞海》数据融入内容生成，提升知识传播的准确性。未来AIGC影像将更加注重用户个性化需求的满足，提供量身定制的内容生成解决方案，为广告、娱乐、社交等领域带来更精确的受众定位和体验提升。
AIGC影像正在重塑媒体行业的生产关系与价值链条，其核心价值不仅在于效率提升，更在于激活人类创造力的新维度。未来的媒体生态将呈现“技术工具化、内容人性化”的特征，即AI承担重复性工作，人类专注于创意构思与情感共鸣。这种人机协同模式要求行业在技术创新与伦理治理、效率追求与人文关怀之间找到动态平衡，最终实现媒体行业从“信息中介”到“价值共创”的范式跃迁。
（作者马俊系贵州民族大学传媒学院2023级在读硕士研究生；作者黄峰系贵州日报当代融媒体集团记者，贵州民族大学传媒学院硕士研究生导师。本文系2024年贵州省研究生教育创新计划项目“多彩贵州”文化的AIGC影像创作研究阶段性成果。项目编号：2024YJSKYJJ228）
