AIGC动画中的超真实表征及创作策略研究

梅逸非 袁超

摘要：目的：AIGC技术的跨越式发展已经对如今的动画创作产生了变革性影响，随着以ChatGPT和Stable Diffusion为代表的生成式人工智能逐渐嵌入动画创作的各个环节，动画创作更加智能化和高效化。鲍德里亚将人类社会的形象发展过程概括为四个连续阶段，第四个阶段，即拟像彻底脱离真实的阶段，艺术创作中的“超真实”现象日渐凸显，表现为符号与真实的倒置和“模型”先于现实的生产模式。文章通过分析目前AIGC动画创作中的超真实表征，为今后AIGC动画的创作提供参考。方法：以当下具有代表性的AIGC动画创作为研究对象，从鲍德里亚的拟像理论出发，从动画风格、艺术内涵以及创作主体三个方面分析AIGC动画的超真实表征并归纳创作策略。结果：从剧本、场景、角色的创作到镜头、音乐的合成，AIGC技术已经开始深度介入动画创作的每个环节，尤其是在动画创意和生产效率等方面已有超越传统动画创作体系之势。同时，AIGC技术也在潜移默化地影响动画创作者的观念，造成动画风格的同质化、艺术内涵的缺失以及创作过程“属人性”的弱化。结论：在AIGC技术取得持续性突破的当下，动画创作者在应用AIGC技术实现动画创意生成和生产效率提升的同时，也要注重动画风格的创新和艺术内涵的挖掘，并坚持人在艺术创作中的绝对主体地位，推动实现AIGC动画在未来的持续健康发展。

关键词：AIGC技术；AIGC动画；生成式人工智能；超真实

中图分类号：TP18；J954 文献标识码：A 文章编号：1004-9436（2024）09-0-04

1 AIGC技术在动画创作领域取得突破性进展

人工智能（Artificial Intelligence）是计算机科学不断发展并结合其他不同学科领域的成果而产生的新技术方向。目前随着大型预训练模型的出现，人工智能在艺术领域已经开始展现出一定的应用潜力并取得了一定成功。AIGC技术是目前人工智能领域发展带来的最新成果，它通过算法能够很好地学习人类作品的特征，并适当地举一反三，生成具有一定创意和质量的文本、图像或视频内容，人们将其称为“生成式人工智能”［1］。AIGC技术具有代表性的应用成果之一是Stable AI公司推出的Stable Diffusion软件，其实现了机器学习算法在图像和视频生成领域的突破，通过持续的算法优化和模型训练，形成扩散算法对自然语言的理解以及图像的多模态生成。

随着这些关键AIGC技术的不断迭代优化，其在动画领域的应用不断扩展，在剧本、角色、场景、音乐等各环节都已经有相对成熟的AIGC工具供创作者使用。例如2022年由DeepMind公司推出的“Dramatron”，其是专门面向剧本创作领域的AIGC工具。其可以基于剧本梗概在短时间内生成剧本。Netflix的《犬与动画》使用了AIGC工具来辅助动画背景绘制，其基于艺术家手工绘制的设计图生成细化图片，再由人工修正AI生成的图片，大大压缩了动画制作需要耗费的人力成本，提升了手绘动画的创作效率。2024年年初，OpenAI带来了文生视频应用Sora，与早先发布的Runaway Gen-2类似，其只需要用户给出合适的提示词即可生成高质量的视频，并且弥补了之前AIGC工具的诸多画面缺陷。由此可见，越来越多的AIGC工具正在持续投入动画创作流程中，这也将给动画创作带来更多新的发展机遇。

在最新AIGC技术的赋能下，人工智能动画创作迈向个性化和工业化指日可待。创作者在已有AIGC模型的基础上可以训练出属于自己的AIGC动画系统，以辅助人类进行更高效的动画创作。这也将颠覆现有的动画创作体系，建立一套新的由AI深度赋能的动画工业体系。但同时也要看到，在这个过程中机遇与挑战并存，AIGC工具在大幅提升动画创意、生产效率的同时，也在潜移默化地影响艺术家的观念意识，这将给动画创作带来新的问题。

2 AIGC动画的超真实表征

2.1 动画影像的模型再生产

“超真实”是鲍德里亚理论体系中的重要概念，主要指的是拟像发展到拟真阶段后，所有真实都被逐渐屏蔽以至于消失，取而代之的是一种依照模型生产的，比真实更加真实的“超真实”。“超真实”的到来标志着新媒体操控下的大众文化时代的开始，而“模型”是鲍德里亚构建其超真实理论的基点，因为符号进入超真实时代后本身就是无原本的模型复制，即拟真本身就意味着模型的生产是先于“原本”的。在人工智能技术介入动画创作的过程中，生成式人工智能革新了动画的业态，重塑了动画生产的传统逻辑，使得AIGC动画创作呈现出愈发明显的模型再生产趋势。

这种模型化主要体现在当前AIGC动画影像的生成逻辑中，例如在Stable Diffusion中依托深度学习技术，以Diffusion模型为基础，采取“大模型训练+LORA微调”的方式实现动画图像的生成。在此逻辑下，艺术家可以通过使用特定风格的图像数据对AI模型进行训练，以获得可以稳定输出某一特定动画艺术风格的AI大模型，以此实现生成式AI的使命，即通过使用经过训练的数据创建新的内容。由此AIGC赋能下的动画创作呈现出明显的模型再生产趋势，动画艺术家无须像制作传统动画时一样时刻注重整体风格的把控，仅需要在创作初期训练出适合的AI模型，即可批量生产出符合风格要求的动画影像，因为在“超真实”背景下模型的生产本身就是先于“原本”的。

例如由中国传媒大学动画与数字艺术学院DigiLab实验室创作的动画短片《龙门》，艺术家尝试用水墨画素材训练AIGC模型，并在笔触和技法层面不断尝试，最大限度还原了中国传统水墨绘画中留白、写意等审美内涵，通过对开源AIGC技术的二次开发调整，训练出拥有自主产权的人工智能模型“墨池”。在训练出合适的模型后，艺术家团队通过多模态内容的输入，使AIGC工具生成符合预期的动画影像。通过以上案例不难看出，AIGC赋能下的动画影像生产最关键的步骤即训练出符合艺术家预期的AI模型，在此基础上可以通过多模态内容的输入，包括但不局限于文字、图像等，实现动画影像的批量再生产。这样的全新动画生产逻辑一方面减少了艺术家的重复性劳动，使创作者可以将更多精力投入艺术表达本身，另一方面也会大幅提高动画风格的可复制性，如何提升原创度成为AI时代亟须解决的问题。

2.2 内爆下动画内涵的无深度

内爆是鲍德里亚语境下的另一重要概念。随着数字媒介快速发展，媒介信息泛滥，大众每天受到各种符号的狂轰滥炸，最终由于社会承载的信息过多而膨胀，导致内爆的发生。鲍德里亚认为这将导致事物边界和意义的消失，进而成为“拟像”第三阶段开始的起点。内爆在艺术中主要体现为，进入拟真阶段后艺术作品本身意义的消解，艺术成为资本下的游戏符号，如果说前两个阶段的艺术家是在创作作品，那么拟真时代艺术创作中最重要的也许是艺术家的签名。

总览当下的AIGC动画创作，无论是商业公司还是个人艺术家的作品，在某种程度上都呈现出尼尔·波兹曼指出的“技术垄断”趋势，即“一切形式的文化生活都臣服于技艺和技术的统治”［2］，AIGC技术本身成为艺术审美的目的。这将导致在AIGC技术不断推陈出新的情况下，艺术家虽然积极将其投入艺术创作之中，但动画艺术作品的审美价值却日渐稀薄，人们沉浸在AIGC技术带来的泛滥的动画作品中，忽视了其背后更深层次艺术内涵的挖掘。

2.3 人机关系在动画创作中的逆转

鲍德里亚认为超真实世界将导致人们感知世界方式的改变。在超真实世界中，当人们面对由0和1构成的屏幕世界时，无法再像面对纸质媒介时那样沉思，而变成回应屏幕上符码产生的指令，这也就导致人机关系的逆转，人逐渐成为电子机器的伺服机构。在此模式下，人的认知全部来自屏幕中的符号，原本思考的过程变成对机器生产答案的选择过程，这将最终导致人只能在机器的范围内选择，忽略了其他的可能性，人的思维逐渐机器化。

当下的AIGC动画创作已经开始呈现出这种特征。首先，在前期剧本撰写和美术设定中已经有大量AIGC工具介入的案例，由于其相较于传统流程有着更快的生成速度和更多的方案选择，以ChatGPT和MidJourney为代表的生成式AI工具已经成为主要创作工具。例如，在即将上映的国产动画《神弦曲：猫儿与时光铃铛》中，主创就使用AIGC工具制作了动画PV和场景设计图，使动画制作效率至少提升了30%。其次，在动画制作中后期阶段，已经有以Runaway Gen-2和Sora为代表的AI视频生成工具可以将艺术家的自然语言输入转化为动画视频进行输出，虽然目前其生成质量还未能达到商用水准，但一些艺术家的个人创作已经验证了这一动画生产逻辑的可行性，由此可以管中窥豹地预见未来AIGC动画创作的图景。例如获得第十四届北京国际电影节AIGC电影短片单元最佳影片的《致亲爱的自己 To Dear Me》，就探索了当下利用已有AIGC技术的影视动画工业流程方案。由此可见，随着AIGC工具的进一步成熟，人类与AIGC工具的关系将逐渐转换为：人设计算法，下达指令，机器生成结果，人最终选择。

3 未来AIGC动画的创作策略

3.1 坚持动画的风格化表现

由于AI生成内容的风格差异源于数据模型的不同，因此用户可以根据自己的喜好选择已有模型或者自行建立模型库［3］。但在大部分AIGC动画案例中，创作者出于便捷的考虑会使用当下流行的大模型，这会导致AIGC动画风格相似，从而造成大众的审美疲劳。

AI时代，动画作品数量已经不是制约动画发展的瓶颈，所以为了保证未来AIGC动画的良性发展，当下的创作者应当更注重AIGC动画的风格创新，设计出更多别具特色的动画风格AI模型，而不是一味使用现有的技术进行模型再生产。例如央视基于海量视音频媒体大数据和上海人工智能实验室“书生”基础大模型训练的“央视听媒体大模型”，通过特定风格多模态数据的训练可精确生成符合历史的人物、建筑、场景等美术图，美术风格符合中华传统文化的水墨、工笔等风格化审美，能够准确理解“国风”“唐代”等中华文化词语。在此基础上创作了首部运用AI技术的水墨国风动画片《千秋诗颂》。综上所述，未来AIGC动画创作应该聚焦于底层模型的创作，使用更具风格化的大模型驱动AIGC动画的进一步发展。

3.2 丰富动画的艺术内涵

优秀的动画作品之所以能不断吸引观赏者，是因为其传达了艺术家思考现实生活后迸发的真情实感，最核心的吸引力来自动画作品的感染力。但在当下AIGC技术愈发易用的趋势下，逐渐出现一种唯技术论的创作理念，即痴迷于AIGC技术效果的呈现而忽视了动画艺术本身的内涵，这将导致AIGC技术本身意义的扭曲，从而削弱AIGC动画艺术本体的张力和精神。

就如爱森斯坦所说的，“画面将我们引向情感，又从情感引向思想”［2］。因此，动画艺术本身传达的文化、历史、精神价值等艺术内涵才是其本质所在。对于当下的AIGC动画创作者而言，最重要的就是认识到AIGC技术的应用不能仅注重如何表现出震撼的效果，而是要考虑AIGC技术如何更好赋能动画艺术内涵和精神的展示。所以应当对AIGC技术在动画中的应用进行把控和调整，思考如何通过技术的渗入来深化动画给观赏者带来的精神体验。

例如，获得第十四届北京国际电影节AIGC电影短片单元最佳影片的《致亲爱的自己 To Dear Me》，其剧本改编自阎晓暄的动画短片Liebestraum，讲述了一个女性从小到大的经历。不同于其他AIGC动画更加关注角色一致性、画面是否抖动等技术性问题，这部动画短片更加关注动画本身的审美情感能否引发观众共鸣，而AIGC技术只是服务于这个目标的手段，这也是其能在众多AIGC影片中脱颖而出的原因。鉴于此，未来的AIGC动画创作要把握好技术和内在含义的契合度，使AIGC技术为更好体现动画作品的内涵和精神而服务。

3.3 以人为中心的创作主体

在传统动画创作中，人作为无可替代的创作主体，其“属人性”也是艺术创作的一大突出特性，表征为创作者依赖自身的情感经验与艺术技巧的结合完成创作。而AIGC技术的介入似乎在挑战着人作为艺术创作主体的地位，在人机互动的过程中“属人性”被逐渐弱化，并逐渐呈现出AIGC艺术作品的去人化倾向。例如在如今的AIGC工具中，可以按照创作者指令进行多模态的内容创作，这大大降低了对创作者本身艺术技能的要求，AIGC工具以合作者身份和艺术创作者形成全新的创作主体，逐步稀释了人在艺术创作中的完全控制权，动摇了原本人在艺术创作中的绝对主体地位。

因此，在这个各类AIGC工具层出不穷的时代，更应当发挥人作为创作主体不可替代的作用。英国计算机科学家、人工智能之父图灵曾经问过一个问题：机器会思考吗？现在看来机器是具备了思考的“形”，在Stable diffusion的作画过程中，程序根据提示词的输入，在潜空间这样一个类似黑箱的环境中运行得到了一幅图像。这样的创作过程相较于人类艺术家的创作仅仅是做到了“形”似，看上去是有思考的过程，但人类艺术创作中更宝贵的是艺术家智慧的体现。首先是动画作品中的“意”，即创作者受到触动而产生艺术创作的动力，是以自身主体在生活中积累的丰富的情感材料，构成动画艺术作品背后的意义；其次是动画作品的“神”，即观众在欣赏动画作品后与作者产生共鸣，获得醍醐灌顶、豁然开朗的情感体验，这样高情感和高人性的能力是目前AIGC工具还无法理解的；最后，在前两者之上还有真、善、美等涉及人类深层次道德、情感的元素，这些都是只有极少动画艺术作品才能达到的水准，更是目前AIGC工具还无法理解的内容。例如始终贯穿于日本动画大师宫崎骏作品中的主题——反战，就是源于他小时候的经历，正是由于丰富的情感记忆，因此宫崎骏的动画更能引发观众共鸣。所以当下的创作者更应当保持AIGC动画创作的“属人性”，只有这样才能创作出在这个时代脱颖而出的作品。

4 结语

随着当下AIGC关键技术的集中突破，动画创作的智能时代已经逐渐拉开序幕，在可以预见的将来其势必全面介入动画创作的各个阶段。在新的技术语境下，动画生产力在以前所未有的速度提升，但AIGC技术带来的动画风格同质化、缺乏艺术内涵以及创作过程中人类主体地位的动摇等问题也亟待解决。

基于当下AIGC动画面临的新挑战，首先要注重AIGC动画的风格创新，减少使用已有大模型，开发出更多别具特色的动画风格AI模型，实现AIGC动画的高质量发展；其次把握好技术和动画艺术内在含义的契合度，避免在创作中痴迷于AIGC技术效果的呈现而弱化动画本身的艺术内涵；最后发挥人作为创作主体的作用，保持动画艺术的“属人性”，思考如何恰当使用AIGC技术，使人类的创意和意志在自动化的生产流程中占据重要地位。只有这样才能在AIGC时代“让机器更像机器，让人更像人”，推动AIGC动画在未来蓬勃发展。

参考文献：

［1］ 于婉莹.人工智能对艺术创作的变革性影响分析［J］.南京艺术学院学报（美术与设计），2024（1）：190-194.

［2］ 宫春洁.数字时代电影美学嬗变研究［D］.长春：吉林大学，2019.

［3］ 张娟.应用·影响·人才：人工智能技术介入动画创作的观察与思考［J］.当代动画，2023（4）：4-8.

作者简介：梅逸非 （1999—），男，研究方向：艺术设计;袁超 （1977—），男，副教授，系本文通讯作者，研究方向：融媒体艺术传播。