《現(xiàn)代電影技術(shù)》｜賈云鵬等：創(chuàng)意影像生產(chǎn)中的可控視頻生成技術(shù)路徑及應(yīng)用研究

本文刊發(fā)于《現(xiàn)代電影技術(shù)》2026年第4期

專家點(diǎn)評(píng)

王嵐君

研究員

天津大學(xué)新媒體與傳播學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師

當(dāng)前，生成式視頻技術(shù)正經(jīng)歷從“能夠生成”到“可控生成”的關(guān)鍵躍遷。在這一進(jìn)程中，可控性是生成式人工智能技術(shù)能否真正進(jìn)入影視工業(yè)流程的關(guān)鍵門檻。缺乏可控性的生成結(jié)果本質(zhì)上仍是隨機(jī)采樣的產(chǎn)物，無(wú)法滿足導(dǎo)演對(duì)視覺(jué)風(fēng)格統(tǒng)一性、鏡頭語(yǔ)言精準(zhǔn)性和敘事節(jié)奏連貫性的專業(yè)要求。從技術(shù)演進(jìn)來(lái)看，可控視頻生成大致沿風(fēng)格控制、時(shí)序控制與空間控制三個(gè)方向展開(kāi)，分別對(duì)應(yīng)影像創(chuàng)作中視覺(jué)美學(xué)、時(shí)間結(jié)構(gòu)與空間敘事的核心需求。其中，風(fēng)格遷移面臨時(shí)序穩(wěn)定性與內(nèi)容保真度的平衡難題，關(guān)鍵幀插值在劇烈語(yǔ)義跳變場(chǎng)景中仍易出現(xiàn)結(jié)構(gòu)扭曲，而相機(jī)運(yùn)動(dòng)引導(dǎo)則受制于三維一致性與遮擋推理的不足。未來(lái)，隨著大模型對(duì)空間結(jié)構(gòu)理解能力的增強(qiáng)以及生成流程與虛擬攝制、實(shí)時(shí)渲染引擎的進(jìn)一步打通，可控視頻生成有望從輔助工具演進(jìn)為創(chuàng)作合作者，催生融合算法邏輯與電影美學(xué)的新型影像語(yǔ)言。《創(chuàng)意影像生產(chǎn)中的可控視頻生成技術(shù)路徑及應(yīng)用研究》一文圍繞上述核心問(wèn)題展開(kāi)了系統(tǒng)性研究，對(duì)風(fēng)格遷移引導(dǎo)、關(guān)鍵幀引導(dǎo)與相機(jī)運(yùn)動(dòng)引導(dǎo)三條技術(shù)路徑的原理與前沿方法進(jìn)行了清晰梳理，并將各類技術(shù)路徑與《異人之下》《石頭剪刀布》《權(quán)利童話》等創(chuàng)作案例緊密結(jié)合，技術(shù)分析與創(chuàng)作實(shí)踐相互印證。同時(shí)，論文對(duì)當(dāng)前技術(shù)在多模態(tài)約束融合、三維一致性及長(zhǎng)時(shí)序控制等方面的局限也作了客觀分析。綜上所述，本文兼具技術(shù)梳理的系統(tǒng)性與創(chuàng)作應(yīng)用的啟發(fā)性，對(duì)于理解和促進(jìn)生成式人工智能技術(shù)與電影語(yǔ)言和影像美學(xué)的融合創(chuàng)新具有較高的參考價(jià)值。

項(xiàng)目信息

北京市宣傳文化高層次人才培養(yǎng)資助項(xiàng)目“AIGC影像創(chuàng)意工作室”（京宣傳文化人才24-1）。

作者簡(jiǎn)介

賈云鵬

教授，北京郵電大學(xué)數(shù)字媒體與設(shè)計(jì)藝術(shù)學(xué)院院長(zhǎng)，主要研究方向：數(shù)字影像設(shè)計(jì)。

黃　慧

北京郵電大學(xué)數(shù)字媒體與設(shè)計(jì)藝術(shù)學(xué)院2023級(jí)碩士研究生，主要研究方向：數(shù)字媒體內(nèi)容設(shè)計(jì)。

摘要

本文圍繞創(chuàng)意影像生產(chǎn)中的可控生成問(wèn)題，系統(tǒng)梳理了風(fēng)格遷移引導(dǎo)生成、關(guān)鍵幀引導(dǎo)生成與相機(jī)運(yùn)動(dòng)引導(dǎo)生成3類技術(shù)路徑的發(fā)展現(xiàn)狀。文章結(jié)合創(chuàng)意影像案例，分析上述技術(shù)路徑在藝術(shù)風(fēng)格塑造、復(fù)雜過(guò)渡構(gòu)建與敘事鏡頭調(diào)度中的具體應(yīng)用方式，并指出當(dāng)下仍存在多模態(tài)約束融合困難、三維一致性不足及長(zhǎng)時(shí)序控制受限等問(wèn)題。研究認(rèn)為，可控視頻生成正逐步成為連接生成式技術(shù)與電影語(yǔ)言的關(guān)鍵橋梁，將為未來(lái)數(shù)字影像的美學(xué)探索與創(chuàng)作生產(chǎn)流程帶來(lái)新的可能性。

關(guān)鍵詞

可控視頻生成；創(chuàng)意影像生產(chǎn)；生成式人工智能（GAI）；擴(kuò)散模型

1

引言

創(chuàng)意影像是一種藝術(shù)表現(xiàn)形式，其通過(guò)創(chuàng)新的思維和獨(dú)特的表現(xiàn)手法，結(jié)合現(xiàn)代技術(shù)手段，突破傳統(tǒng)影像創(chuàng)作的界限，以表達(dá)創(chuàng)作者的思想、情感和觀點(diǎn)。影像的發(fā)展史始終是技術(shù)與藝術(shù)交織的過(guò)程，每一次技術(shù)革新都會(huì)促使影像語(yǔ)言產(chǎn)生新形態(tài)，從攝影、動(dòng)畫到數(shù)字影像，再到虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）等沉浸式媒介，都在不斷推動(dòng)創(chuàng)意影像的表達(dá)邊界。隨著生成式人工智能（GAI）的崛起，視頻生成技術(shù)正成為推動(dòng)影像創(chuàng)作方式變化的新動(dòng)力，使影像從可記錄、可編輯進(jìn)一步走向可生成、可操控。

然而，當(dāng)下主流視頻生成模型雖已具備高質(zhì)量生成能力，但其輸出往往受限于模型自身的隨機(jī)性，在視覺(jué)風(fēng)格保持、時(shí)間連續(xù)性和鏡頭語(yǔ)言的可控性方面仍難以滿足影視創(chuàng)作的專業(yè)需求。生成式人工智能技術(shù)若要真正進(jìn)入電影、廣告、實(shí)驗(yàn)影像等創(chuàng)作場(chǎng)景，必須從“能夠生成”邁向“可控生成”。基于這一現(xiàn)實(shí)需求，本文以創(chuàng)意影像生產(chǎn)為背景，聚焦視頻生成領(lǐng)域中3類關(guān)鍵的可控生成路徑即風(fēng)格遷移引導(dǎo)、關(guān)鍵幀引導(dǎo)與相機(jī)運(yùn)動(dòng)引導(dǎo)，系統(tǒng)梳理其技術(shù)原理、發(fā)展趨勢(shì)與在電影及相關(guān)影像創(chuàng)作中的創(chuàng)新應(yīng)用。本研究旨在闡明可控視頻生成在創(chuàng)作實(shí)踐中的作用機(jī)制，探討其在擴(kuò)展影像表現(xiàn)形式、增強(qiáng)敘事表達(dá)能力以及推動(dòng)技術(shù)與創(chuàng)意融合方面的潛力，為未來(lái)GAI技術(shù)在影視創(chuàng)作領(lǐng)域的應(yīng)用提供理論基礎(chǔ)與實(shí)踐參考。

2

視頻生成技術(shù)發(fā)展

近年來(lái)，視頻生成技術(shù)經(jīng)歷了快速而深刻的演進(jìn)，其發(fā)展路徑大體可從3類關(guān)鍵模型體系梳理：以生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）[1]和變分自編碼器（VAE）[2]為代表的早期階段，以擴(kuò)散模型（Diffusion Model）為突破口的中期階段，以及由Transformer結(jié)構(gòu)主導(dǎo)的擴(kuò)散變換器（Diffusion Transformer, DiT）時(shí)代。2021年前，GAN憑借生成器與判別器的對(duì)抗訓(xùn)練機(jī)制，推動(dòng)了早期低分辨率視頻生成的發(fā)展，但其訓(xùn)練不穩(wěn)定、模式崩潰等問(wèn)題始終難以完全克服。擴(kuò)散模型的出現(xiàn)標(biāo)志著生成建模的一次關(guān)鍵躍遷，其通過(guò)正向加噪和反向去噪的雙過(guò)程機(jī)制，在生成質(zhì)量、細(xì)節(jié)保真度和訓(xùn)練穩(wěn)定性方面優(yōu)于GAN，使視頻生成具備了穩(wěn)定、高質(zhì)量、可擴(kuò)展的基礎(chǔ)[3]。

隨著模型規(guī)模和算力的進(jìn)一步提升，擴(kuò)散模型逐漸與Transformer架構(gòu)深度融合，形成目前最常見(jiàn)的DiT[4—6]體系。與傳統(tǒng)的U型網(wǎng)絡(luò)（U?Net）不同，DiT以自注意力機(jī)制為核心，能在統(tǒng)一的時(shí)空表征中捕捉更長(zhǎng)序列的時(shí)間依賴，同時(shí)維持高分辨率的空間細(xì)節(jié)[7]，因此尤其適合處理復(fù)雜、多物體、多運(yùn)動(dòng)的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景。當(dāng)前的主流視頻大模型，如混元視頻大模型等，均體現(xiàn)出這一技術(shù)方向的發(fā)展趨勢(shì)。2026年，Seedance系列模型則進(jìn)一步把視頻生成從單純追求高質(zhì)量輸出，推向更強(qiáng)調(diào)控制能力的新階段。尤其是Seedance 2.0，采用統(tǒng)一多模態(tài)音視頻聯(lián)合生成架構(gòu)，支持文本、圖像、視頻和音頻4類輸入，用戶還可同時(shí)輸入最多9張圖片、3段視頻和3段音頻，使構(gòu)圖、動(dòng)作、鏡頭運(yùn)動(dòng)、視覺(jué)效果和聲音等信息都能作為生成條件參與控制[8]。同時(shí)，該模型還支持視頻編輯和視頻延展，使用戶能夠在已有結(jié)果上繼續(xù)修改和擴(kuò)展內(nèi)容，從而減少了早期視頻生成中較強(qiáng)的隨機(jī)性和不確定性，推動(dòng)視頻生成逐步走向更穩(wěn)定、更可控，也更接近流程化制作的內(nèi)容生產(chǎn)方式。從系列演進(jìn)來(lái)看，Seedance 1.0[9]已強(qiáng)調(diào)原生多鏡頭生成、文本到視頻與圖像到視頻的統(tǒng)一建模，以及結(jié)構(gòu)穩(wěn)定和指令跟隨能力，而Seedance 1.5 Pro[10]又進(jìn)一步采用雙分支DiT、跨模態(tài)聯(lián)合模塊和多階段數(shù)據(jù)流程，強(qiáng)化了音畫同步、口型匹配和鏡頭控制，這也為后續(xù)Seedance 2.0的統(tǒng)一多模態(tài)控制能力提供了技術(shù)基礎(chǔ)。

不過(guò)，這類進(jìn)展并不意味著視頻生成中的基礎(chǔ)難題已被完全解決。盡管技術(shù)取得了顯著進(jìn)展，視頻生成仍面臨諸多挑戰(zhàn)，例如時(shí)間一致性難以長(zhǎng)期保持，大幅運(yùn)動(dòng)會(huì)導(dǎo)致內(nèi)容漂移，以及三維結(jié)構(gòu)的重建仍不穩(wěn)定等[11]。在創(chuàng)意影像生產(chǎn)的實(shí)際場(chǎng)景中，這些問(wèn)題會(huì)直接影響鏡頭段落的可用性和可編輯性。正因如此，可控視頻生成成為當(dāng)前研究的重點(diǎn)方向，即通過(guò)在生成過(guò)程中引入特定約束，對(duì)生成結(jié)果進(jìn)行引導(dǎo)與調(diào)節(jié)，使其在關(guān)鍵維度上更加可預(yù)測(cè)、可調(diào)度。

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可控視頻生成的技術(shù)路徑及其創(chuàng)新應(yīng)用

在創(chuàng)意影像的制作實(shí)踐中，技術(shù)層面的可控性通常會(huì)被轉(zhuǎn)化為具體的影像表達(dá)控制方式。結(jié)合創(chuàng)作流程與影像語(yǔ)言特征，可控視頻生成中的核心控制點(diǎn)主要集中在3個(gè)方面，即整體視覺(jué)風(fēng)格、畫面過(guò)渡與段落連接，以及鏡頭視角與運(yùn)動(dòng)方式。圍繞上述控制點(diǎn)，可控生成大體可分為3類技術(shù)路徑，即風(fēng)格遷移引導(dǎo)生成、關(guān)鍵幀引導(dǎo)生成與相機(jī)運(yùn)動(dòng)引導(dǎo)生成，如圖1所示。風(fēng)格遷移引導(dǎo)生成的技術(shù)演進(jìn)路徑從早期的逐幀處理與時(shí)間平滑，到基于 GAN 的視頻風(fēng)格化方法，并進(jìn)一步發(fā)展到以擴(kuò)散模型為核心的渲染方法，同時(shí)在近年結(jié)合神經(jīng)輻射場(chǎng)（NeRF）將風(fēng)格化拓展至三維場(chǎng)景。關(guān)鍵幀引導(dǎo)生成的技術(shù)路徑從基于光流的傳統(tǒng)幀間插值，發(fā)展到基于擴(kuò)散模型的生成式幀間插值，并逐步引入雙向生成結(jié)構(gòu)與多模態(tài)條件約束。相機(jī)運(yùn)動(dòng)引導(dǎo)生成的研究在基于相機(jī)參數(shù)的擴(kuò)散模型這一主流技術(shù)路線的基礎(chǔ)上，分化出了強(qiáng)調(diào)相機(jī)姿態(tài)與3D場(chǎng)景一致性增強(qiáng)，面向多視角、多軌跡的一致視頻生成及相機(jī)主體動(dòng)作與相機(jī)軌跡聯(lián)合控制等3個(gè)方向。

圖1　創(chuàng)意影像生產(chǎn)中的可控視頻生成技術(shù)路徑

在創(chuàng)意影像生產(chǎn)中，上述3條技術(shù)路徑直接作用于影像語(yǔ)言的不同層面。風(fēng)格遷移引導(dǎo)生成通過(guò)整體調(diào)控色彩與材質(zhì)，實(shí)現(xiàn)影像視覺(jué)語(yǔ)態(tài)的重構(gòu)；關(guān)鍵幀引導(dǎo)生成以生成連續(xù)中間畫面的方式，將鏡頭轉(zhuǎn)場(chǎng)轉(zhuǎn)化為畫面生成式過(guò)渡；相機(jī)運(yùn)動(dòng)引導(dǎo)生成則使鏡頭視角與運(yùn)動(dòng)軌跡能夠在生成過(guò)程中被直接設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)更高自由度的鏡頭調(diào)度。基于此，本章將分別圍繞上述3條技術(shù)路徑展開(kāi)后續(xù)分析。

3.1 風(fēng)格遷移引導(dǎo)生成

3.1.1 風(fēng)格遷移引導(dǎo)生成的實(shí)現(xiàn)方法

風(fēng)格遷移引導(dǎo)生成將參考圖像、繪畫或視頻的藝術(shù)風(fēng)格遷移到目標(biāo)視頻中，使視頻呈現(xiàn)一致的視覺(jué)審美。早期方法通常采用逐幀風(fēng)格化后再進(jìn)行時(shí)間平滑處理[12,13]，雖然能夠在一定程度上保持內(nèi)容結(jié)構(gòu)，但在復(fù)雜運(yùn)動(dòng)或光照變化場(chǎng)景下仍然容易出現(xiàn)閃爍、紋理抖動(dòng)和風(fēng)格漂移等問(wèn)題。隨著GAN模型的成熟，出現(xiàn)了更具專業(yè)性的視頻卡通化[14]與視頻轉(zhuǎn)換[15]方法，在語(yǔ)義保持方面有所改進(jìn)，但訓(xùn)練穩(wěn)定性與跨域泛化能力仍存在局限。擴(kuò)散模型的引入則顯著提升了風(fēng)格遷移引導(dǎo)生成的上限，其高保真建模能力使風(fēng)格遷移可在保證結(jié)構(gòu)一致性的前提下，呈現(xiàn)更豐富的紋理、筆觸與光影特征，例如Rerender A Video[16]、StyleCrafter[17]等方法在統(tǒng)一的時(shí)空特征空間中對(duì)視頻進(jìn)行重新渲染。近年的研究在擴(kuò)散模型的技術(shù)上進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)可控性與一致性，F(xiàn)RESCO[18]試圖通過(guò)引入顯式的時(shí)空對(duì)應(yīng)關(guān)系，在跨幀連貫性和內(nèi)容保真度等維度提供更精細(xì)的控制；StyleMaster[19]等框架試圖在風(fēng)格強(qiáng)度、區(qū)域范圍、內(nèi)容保持等維度提供更精細(xì)的調(diào)節(jié)空間。同時(shí)研究從二維圖像擴(kuò)展至三維場(chǎng)景建模，將NeRF與風(fēng)格遷移結(jié)合，開(kāi)辟了一個(gè)全新的研究方向，即3D場(chǎng)景風(fēng)格化，從而生成具有任意視角一致性的風(fēng)格化視頻。ARF[20]與StyleNeRF[21]開(kāi)啟了基于NeRF的場(chǎng)景風(fēng)格化方向，而后續(xù)方法如NeRFEdito[22]、MDS?NeRF[23]與CoARF[24]則進(jìn)一步提升了語(yǔ)義控制、內(nèi)容保真度與風(fēng)格可控性，使風(fēng)格遷移引導(dǎo)生成從圖像外觀替換邁向三維結(jié)構(gòu)層面的整體視覺(jué)重塑。

3.1.2 風(fēng)格遷移引導(dǎo)生成的創(chuàng)意應(yīng)用

在創(chuàng)意影像生產(chǎn)的語(yǔ)境中，風(fēng)格遷移引導(dǎo)生成為視覺(jué)語(yǔ)態(tài)的重構(gòu)提供了重要的技術(shù)基礎(chǔ)。其可在保持場(chǎng)景構(gòu)圖與敘事信息基本不變的前提下，對(duì)光影、色彩、材質(zhì)乃至心理氛圍進(jìn)行不同程度的重塑，從而直接介入影像表達(dá)。

首先，風(fēng)格遷移能夠建立敘事層次的分化。電影《異人之下》在拍攝之初，導(dǎo)演便希望回憶段落能呈現(xiàn)出區(qū)別于現(xiàn)實(shí)敘事部分的新風(fēng)格，以在視覺(jué)上構(gòu)筑明確的時(shí)間區(qū)隔。為實(shí)現(xiàn)這一效果，電影團(tuán)隊(duì)在傳統(tǒng)摹片動(dòng)畫工藝的基礎(chǔ)上進(jìn)一步引入基于人工智能（AI）的風(fēng)格遷移，先通過(guò)真人摹片動(dòng)畫將實(shí)拍表演逐幀摹寫，再利用經(jīng)原作漫畫風(fēng)格數(shù)據(jù)微調(diào)的AI風(fēng)格遷移模型，對(duì)每一幀進(jìn)行統(tǒng)一的二維漫畫化處理，最終打造出一種介于實(shí)拍與二維造型間的混合視覺(jué)語(yǔ)態(tài)[25]。AI的參與使寫實(shí)表演與漫畫式夸張得以在同一畫面中融合，使回憶段落既忠于原作的漫畫質(zhì)感，又保持動(dòng)作與情緒的連貫性，從而在整部影片的敘事結(jié)構(gòu)中形成一個(gè)獨(dú)立而清晰的視覺(jué)層級(jí)。

其次，風(fēng)格遷移能夠強(qiáng)化影像表達(dá)的情緒。短片《烏鴉》以舞者的真實(shí)影像為基礎(chǔ)，讓模型將其轉(zhuǎn)譯為荒涼風(fēng)景中的烏鴉畫作，視覺(jué)風(fēng)格通過(guò)冷峻色調(diào)與象征性構(gòu)圖，營(yíng)造出孤絕與荒涼的情緒氛圍，使影像獲得一種傳統(tǒng)攝影難以達(dá)到的美學(xué)張力。再如短片《石頭剪刀布》采用漫畫式風(fēng)格，在實(shí)拍素材的基礎(chǔ)上進(jìn)行AI風(fēng)格遷移，將每一幀真人影像轉(zhuǎn)化為具有高對(duì)比色彩、夸張輪廓與卡通化線條的動(dòng)畫畫面。如圖2所示，動(dòng)畫化的造型語(yǔ)言與真人表演相結(jié)合，使影像在視覺(jué)沖擊力、節(jié)奏感與情緒感染力上得到同步強(qiáng)化，形成一種更加外放、熾烈的觀看體驗(yàn)。

圖2　短片《石頭剪刀布》截圖①

另外，在一些作品中，風(fēng)格成為心理狀態(tài)的外化機(jī)制。短片《致親愛(ài)的自己》以真人實(shí)拍為基礎(chǔ)，通過(guò)AI轉(zhuǎn)繪將影像整體置換為低飽和的藍(lán)色調(diào)與帶有繪畫紋理的動(dòng)畫質(zhì)感，兩者共同營(yíng)造出一種介于清醒與恍惚間的心理氛圍，使觀眾仿佛置身于記憶與內(nèi)心獨(dú)白構(gòu)成的主觀空間中。短片《遲滯現(xiàn)象》（Hysteresis）則以舞者的身體為載體，通過(guò)VQGAN、CLIP等生成式模型在實(shí)拍舞蹈影像上進(jìn)行多輪AI轉(zhuǎn)繪與投影，將身份不穩(wěn)定、情緒噪聲和感知錯(cuò)位具象為覆蓋在皮膚表面的抽象線條與色塊，使身體本身成為心理狀態(tài)的顯示器。實(shí)驗(yàn)性動(dòng)畫短片LUCID通過(guò)一鏡到底的舞蹈實(shí)拍與多階段AI生成流程相結(jié)合，影片受益于Kaiber AI、Runway Gen?2、Midjourney和Stable Diffusion XL等AI工具的整合[26]，對(duì)原始舞蹈畫面進(jìn)行從強(qiáng)抽象到相對(duì)具象的逐級(jí)重繪。在影像中，視覺(jué)風(fēng)格從噪聲般的抽象紋理逐漸收束為可辨識(shí)的人物與空間形態(tài)，外化了主體情緒從混亂、失序到逐漸整合與自我對(duì)齊的心理運(yùn)動(dòng)，AI風(fēng)格遷移不再是視覺(jué)濾鏡，而是情緒生成過(guò)程本身的可視化軌跡。

3.2 關(guān)鍵幀引導(dǎo)生成

3.2.1 關(guān)鍵幀引導(dǎo)生成的實(shí)現(xiàn)方法

關(guān)鍵幀引導(dǎo)生成的方法旨在利用起始幀與結(jié)束幀或多個(gè)關(guān)鍵幀生成中間的連續(xù)影像，使畫面在時(shí)間上呈現(xiàn)自然過(guò)渡。傳統(tǒng)視頻插值主要依賴光流估計(jì)[27—29]，通過(guò)預(yù)測(cè)像素在不同幀之間的運(yùn)動(dòng)路徑來(lái)合成中間幀。然而，這種方法在遇到大幅動(dòng)作、遮擋關(guān)系變化、快速旋轉(zhuǎn)等復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)，往往難以精準(zhǔn)推斷真實(shí)運(yùn)動(dòng)，從而導(dǎo)致結(jié)構(gòu)扭曲、偽影與過(guò)渡不自然等問(wèn)題[30]。擴(kuò)散模型的加入，使插值從運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)向內(nèi)容重建。諸如MCVD[31]等模型證明擴(kuò)散機(jī)制既可用于視頻建模，也可用于插值，其多步迭代采樣能夠在潛在空間中重建更具語(yǔ)義合理性的中間狀態(tài)，而非僅依賴像素級(jí)運(yùn)動(dòng)推測(cè)。2024年的TRF模型[32]更進(jìn)一步提出通過(guò)雙向生成結(jié)構(gòu)從起始幀與結(jié)束幀同時(shí)出發(fā)，利用時(shí)間反轉(zhuǎn)采樣整合前后信息，在處理大跨度動(dòng)作變化或顯著語(yǔ)義跳變時(shí)保持更高的穩(wěn)定性與連貫性。

在此基礎(chǔ)上，當(dāng)前關(guān)鍵幀引導(dǎo)插值的研究方向大部分在于提升生成的質(zhì)量，特別是在復(fù)雜動(dòng)作的場(chǎng)景下以及提升生成的可控性。圍繞生成質(zhì)量與運(yùn)動(dòng)復(fù)雜度，VIDIM通過(guò)低分辨率生成和條件超分辨率的兩階段架構(gòu)，在復(fù)雜、非線性甚至含有運(yùn)動(dòng)歧義的場(chǎng)景中，仍能生成細(xì)節(jié)充分、結(jié)構(gòu)穩(wěn)定的中間序列[33]。VTG通過(guò)LoRA插值、雙向運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)等多種技術(shù)讓鏡頭轉(zhuǎn)場(chǎng)的自然性更高[34]。在可控性方面，基于擴(kuò)散模型的插值方法的優(yōu)勢(shì)在于可在關(guān)鍵幀之外引入多模態(tài)條件，從而對(duì)插值過(guò)程施加更細(xì)粒度的結(jié)構(gòu)與語(yǔ)義約束。擴(kuò)散插值模型可通過(guò)適配器或注意力通路自然接入深度圖、語(yǔ)義分割、音頻、文本提示以及光流/軌跡等約束條件[35]，實(shí)現(xiàn)從結(jié)構(gòu)對(duì)齊到語(yǔ)義風(fēng)格的多層控制[30,36]。

3.2.2 關(guān)鍵幀引導(dǎo)生成的創(chuàng)意應(yīng)用

關(guān)鍵幀引導(dǎo)生成技術(shù)的核心價(jià)值在于其使影像中不可見(jiàn)的過(guò)渡段得以被生成，而非僅通過(guò)剪輯拼接。這意味著原本需要依賴疊化、跳切或鏡頭運(yùn)動(dòng)處理的時(shí)間、空間與情緒轉(zhuǎn)變，現(xiàn)在可以一種動(dòng)態(tài)演化的方式被補(bǔ)寫出來(lái)。如圖3所示，以電影《深海》的一段疊化轉(zhuǎn)場(chǎng)為例，原片的轉(zhuǎn)場(chǎng)依賴于人物面部相似性，通過(guò)傳統(tǒng)的疊化方式將兩段情境連接，使時(shí)空的跳躍以一種平滑但相對(duì)靜態(tài)的方式呈現(xiàn)。相比之下，基于關(guān)鍵幀引導(dǎo)的生成式結(jié)果并未停留在靜態(tài)疊加層面，而是在保持人物哭泣這一情緒與表情連續(xù)性的前提下，引入了明確的鏡頭運(yùn)動(dòng)過(guò)程。生成序列中，鏡頭先向人物面部推進(jìn)，再逐步推出并完成場(chǎng)景切換，使轉(zhuǎn)場(chǎng)過(guò)程本身成為一個(gè)可感知的動(dòng)態(tài)段落。

（a）電影《深海》的轉(zhuǎn)場(chǎng)截圖②

（b）使用AI工具生成的轉(zhuǎn)場(chǎng)截圖

圖3　傳統(tǒng)轉(zhuǎn)場(chǎng)與生成式轉(zhuǎn)場(chǎng)在時(shí)空連續(xù)性上的對(duì)比

在此基礎(chǔ)上，關(guān)鍵幀引導(dǎo)插值在當(dāng)代影像創(chuàng)作中逐漸形成了多樣化的應(yīng)用方向。一方面，其能表現(xiàn)時(shí)間、身份或狀態(tài)的跨越。第十五屆北京國(guó)際電影節(jié)AIGC電影單元優(yōu)秀影片《當(dāng)歸》中，老人回頭與青年形象間的轉(zhuǎn)換采用了生成式關(guān)鍵幀插值的方法。創(chuàng)作者以老人和青年2個(gè)姿態(tài)相近的關(guān)鍵幀為錨點(diǎn)，讓系統(tǒng)在其間生成連續(xù)中間幀，從而在保持動(dòng)作連貫的前提下實(shí)現(xiàn)面容和服裝的平滑切換。另一方面，關(guān)鍵幀引導(dǎo)也能支撐大規(guī)模意象流動(dòng)。宣傳片《AI我中華》的連續(xù)轉(zhuǎn)場(chǎng)便展示了這一點(diǎn)。影片畫面在每一幀中不斷吸收新的提示信息，使文物、景觀和時(shí)代在變形中被重建，像是一種在視覺(jué)空間中自然流動(dòng)的文化溯源過(guò)程。當(dāng)轉(zhuǎn)場(chǎng)與旋轉(zhuǎn)、推進(jìn)等鏡頭運(yùn)動(dòng)結(jié)合時(shí)，畫面會(huì)呈現(xiàn)出雙重連續(xù)，空間在運(yùn)動(dòng)，畫面在變化，內(nèi)容也在生成，最終構(gòu)成的是一種傳統(tǒng)攝制手段難以達(dá)成的生成式視覺(jué)連續(xù)體。此外，關(guān)鍵幀引導(dǎo)還為高頻動(dòng)作場(chǎng)景提供了新的制作路徑。在AI劇集《馬丁癥》的動(dòng)作打斗段落中，創(chuàng)作者大量使用了漫畫式風(fēng)格、快速切換鏡頭與高密度動(dòng)作信息。在制作流程中，創(chuàng)作團(tuán)隊(duì)借助可靈AI的首尾幀功能[37]，將復(fù)雜動(dòng)作拆解為若干關(guān)鍵姿態(tài)，在起始幀與結(jié)束幀間自動(dòng)生成過(guò)渡動(dòng)作幀，同時(shí)配合腳本化的動(dòng)作設(shè)計(jì)與圖像測(cè)試，不斷微調(diào)生成結(jié)果。通過(guò)這一閉環(huán)工作流，打斗鏡頭在保持漫畫風(fēng)格的同時(shí)，仍然具備流暢的運(yùn)動(dòng)節(jié)奏與明確的力學(xué)感，展示了生成式關(guān)鍵幀插值在高頻運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景中的動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性與造型控制力。

3.3 相機(jī)運(yùn)動(dòng)引導(dǎo)生成

3.3.1 相機(jī)運(yùn)動(dòng)引導(dǎo)生成的實(shí)現(xiàn)方法

相機(jī)運(yùn)動(dòng)引導(dǎo)旨在通過(guò)模擬虛擬攝影機(jī)的運(yùn)動(dòng)軌跡以控制生成視頻的視角變化，從而實(shí)現(xiàn)推拉、搖移、環(huán)繞、變焦等多種鏡頭語(yǔ)言。與風(fēng)格或關(guān)鍵幀不同，相機(jī)運(yùn)動(dòng)的控制直接關(guān)系到三維空間一致性，因此難度更高。模型需同時(shí)理解攝影機(jī)的外參（旋轉(zhuǎn)R、平移T）、內(nèi)參（焦距等）以及場(chǎng)景的潛在三維結(jié)構(gòu)。

近期大量工作逐步形成了基于相機(jī)參數(shù)的擴(kuò)散模型這一主流技術(shù)路線，將完整的相機(jī)位姿序列作為附加控制信號(hào)，注入視頻擴(kuò)散模型的時(shí)間注意力或跨幀注意力中，從而在保持原有生成能力的前提下，顯式約束鏡頭路徑。在相機(jī)參數(shù)控制擴(kuò)散模型的框架之上，大致有3個(gè)方向。第一類側(cè)重精準(zhǔn)相機(jī)姿態(tài)控制與3D一致性增強(qiáng)。如CameraCtrl[38,39]系列通過(guò)像素級(jí)Plücker嵌入強(qiáng)化了視點(diǎn)與場(chǎng)景幾何間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。第二類工作關(guān)注多視角、多軌跡的一致視頻生成。這類方法不僅要沿給定軌跡生成一個(gè)視頻，還要在同一場(chǎng)景下生成多條相機(jī)路徑對(duì)應(yīng)的多段視頻，并在它們之間保持三維一致，如ViewCrafter[40]和Cavia[41]。第三類則嘗試統(tǒng)一相機(jī)與對(duì)象運(yùn)動(dòng)的三維控制，即在同一生成框架中同時(shí)操控主體動(dòng)作與鏡頭路徑，使運(yùn)動(dòng)邏輯與敘事目的更緊密地綁定。Cao等[42]提出聯(lián)合控制人物動(dòng)作與相機(jī)軌跡的Uni3C框架；CineMaster[43]等模型則從影視生產(chǎn)需求出發(fā)，將鏡頭、角色與光源的控制統(tǒng)一在一個(gè) 3D場(chǎng)景級(jí)管線中，面向長(zhǎng)時(shí)段、敘事性較強(qiáng)的鏡頭設(shè)計(jì)。

3.3.2 相機(jī)運(yùn)動(dòng)引導(dǎo)生成的創(chuàng)意應(yīng)用

生成式鏡頭運(yùn)動(dòng)為影像表達(dá)打開(kāi)了全新的視聽(tīng)維度。對(duì)于創(chuàng)作者而言，鏡頭不再只是記錄已存在空間的工具，而是一種可在潛在空間中自由書(shū)寫運(yùn)動(dòng)軌跡、重構(gòu)時(shí)空關(guān)系的表達(dá)手段。

一方面，AI可以極低成本模擬真實(shí)拍攝中難以完成甚至代價(jià)高昂的鏡頭運(yùn)動(dòng)。以經(jīng)典的子彈時(shí)間為例，傳統(tǒng)制作需在主體周圍搭建密集的攝影機(jī)陣列才能實(shí)現(xiàn)視角凝固式的繞拍效果，而在生成式視頻系統(tǒng)中，只需一張靜態(tài)照片或一段短視頻，模型便能推斷人物形態(tài)與環(huán)境深度，生成圍繞主體快速環(huán)繞的鏡頭，營(yíng)造出時(shí)間被凍結(jié)、視角脫離物理限制的質(zhì)感。類似地，復(fù)雜的升降、前沖、環(huán)繞等運(yùn)動(dòng)在現(xiàn)實(shí)拍攝中受制于軌道、吊臂或場(chǎng)地條件，而在生成式系統(tǒng)中則可被轉(zhuǎn)化為一條可編輯、可隨時(shí)試驗(yàn)的虛擬軌跡，使鏡頭運(yùn)動(dòng)本身成為高度可塑的創(chuàng)作資源。

另一方面，更具啟發(fā)性的是生成式模型借由鏡頭運(yùn)動(dòng)所創(chuàng)造出的新型敘事體驗(yàn)。如科幻短片《第1001顆星球：AI重建地球檔案》中，通過(guò)首尾幀驅(qū)動(dòng)與運(yùn)動(dòng)控制結(jié)合生成多段連續(xù)的首尾幀鏡頭，畫面在看似無(wú)限延展的場(chǎng)景中不斷向前推進(jìn)，既模擬了AI重建星球檔案的過(guò)程，又營(yíng)造出一種意識(shí)流般連續(xù)不斷的觀看感受。這類無(wú)限延展的運(yùn)動(dòng)在實(shí)體空間幾乎不可實(shí)現(xiàn)，卻在生成式空間中成為自然且可重復(fù)的表達(dá)方式。第三十屆釜山國(guó)際電影節(jié)“未來(lái)影像——AI電影國(guó)際峰會(huì)”入選作品《權(quán)利童話》則將鏡頭運(yùn)動(dòng)與時(shí)間隱喻緊密融合，影片鏡頭圍繞蘋果不斷環(huán)繞，蘋果從鮮艷走向腐敗，背景隨之經(jīng)歷季節(jié)與時(shí)代的更迭，鏡頭運(yùn)動(dòng)在展示物體的同時(shí)，也生成了時(shí)間感、歷史感與寓言意味，使運(yùn)動(dòng)本身承擔(dān)敘事功能。短片Alzheimer借鑒魚(yú)缸視角，呈現(xiàn)類似魚(yú)眼鏡頭般的空間畸變感，強(qiáng)化了認(rèn)知錯(cuò)位與記憶漂移的心理體驗(yàn)。同時(shí)，短片應(yīng)用大量環(huán)繞鏡頭描繪阿爾茨海默癥老人迷失后的彷徨、焦慮與無(wú)助感，以鏡頭運(yùn)動(dòng)外化其內(nèi)部意識(shí)的破碎。

4

結(jié)語(yǔ)和展望

生成式視頻技術(shù)不僅是提升影像生產(chǎn)效率的技術(shù)工具，其以風(fēng)格遷移重塑視覺(jué)語(yǔ)態(tài)，以生成式轉(zhuǎn)場(chǎng)改寫時(shí)間過(guò)渡，以算法攝影機(jī)拓展鏡頭運(yùn)動(dòng)的可能，為創(chuàng)意影像生產(chǎn)提供了可控生成的路徑，使當(dāng)代影像獲得了前所未有的表現(xiàn)張力與形式想象空間。

與此同時(shí)，這些技術(shù)本身仍存在明顯局限，短期內(nèi)難以被視作成熟的工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)方案。當(dāng)前風(fēng)格遷移引導(dǎo)仍然在解決時(shí)序穩(wěn)定性、內(nèi)容保真度和用戶可控性方面面臨挑戰(zhàn)；關(guān)鍵幀插值在復(fù)雜動(dòng)作、劇烈語(yǔ)義跳變及遮擋關(guān)系頻繁變化的場(chǎng)景中，也依然可能出現(xiàn)結(jié)構(gòu)扭曲與運(yùn)動(dòng)邏輯不夠清晰的問(wèn)題；相機(jī)引導(dǎo)仍然受到三維一致性不穩(wěn)定、遮擋錯(cuò)誤、復(fù)雜運(yùn)動(dòng)難以解釋等挑戰(zhàn)的限制，但其在影視創(chuàng)作、虛擬鏡頭設(shè)計(jì)、動(dòng)畫制作等創(chuàng)意影像生產(chǎn)場(chǎng)景中的應(yīng)用潛力已逐漸顯現(xiàn)。

面向未來(lái)，隨著人工智能大模型對(duì)三維結(jié)構(gòu)與多模態(tài)條件的理解能力增強(qiáng)，以及生成流程與虛擬攝制、實(shí)時(shí)渲染引擎等工業(yè)管線的進(jìn)一步打通，可控視頻生成有望從輔助工具走向創(chuàng)作合作者，在保障可控性與可預(yù)期性的前提下，孕育出一套新的電影語(yǔ)言與影像美學(xué)，為創(chuàng)意影像帶來(lái)更多尚未被命名的創(chuàng)新形式可能。

注釋、參考文獻(xiàn)

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① 圖片來(lái)源：https://www.bilibili.com/video/BV1UY4y127Eb/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click。

② 圖片來(lái)源：https://www.bilibili.com/bangumi/play/ss44496?spm_id_from=333.1391.0.0。

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期刊導(dǎo)讀 |《現(xiàn)代電影技術(shù)》2026年第4期

中國(guó)電影電視技術(shù)學(xué)會(huì)電影創(chuàng)新技術(shù)獎(jiǎng)交流會(huì)在京成功舉辦

中國(guó)電影科學(xué)技術(shù)研究所（電影技術(shù)質(zhì)量檢測(cè)所）參展CCBN2026，彰顯電影科技自主創(chuàng)新實(shí)力