一句话看懂：在1024模力工场·AI社区日上，奇点川越创始人程佳伟分享：想让AI生成细腻表演，用真人表演录像作为参考，比反复修改提示词更稳定、更可控。这提示AI影视创作正从“拼提示词”转向“拼流程控制”。
事件核心：发生了什么
2026年11月2日，复旦大学中文系硕士、奇点川越创始人程佳伟在1024模力工场·AI社区日主论坛发表题为《影视制作工具发展史：从胶片机械到生成式AI，生成方式如何影响审美》的分享。他从影视制作工具演进切入，指出生成式AI让想法更容易变成画面，但微表情和空间连续性仍是难点。其团队的做法是：先确定脚本、测试并固定提示词模板，录下真人表演作为参考，再交给Agent批量生成素材，同时利用音画同步生成减少后期匹配工作。
为什么重要
目前公开信息显示，AI漫剧出现仅一两年便从新兴内容形态进入竞争激烈的存量市场，程佳伟据此质疑AIGC内容是否只能停留在这一场景。他的判断是，若只把AI当作降本增效工具，会低估其对影视创作的影响。这一视角把讨论从图像生成质量拉回到生产流程：非科班创作者有机会把脑中的镜头做出来，小团队能承担更多制作任务，创意从构想到验证的距离在缩短。但生成变容易不等于故事变好，人物设定、角色成长和分镜脚本仍需提前想清楚，否则容易跑偏返工。
对用户/开发者/创作者的影响
对内容创作者而言，最直接的启发是把真人表演纳入生成流程，作为控制微表情和动作的参考，而非仅靠文字描述。对开发者而言，脚本、提示词模板与Agent批量化生成构成一条可复用的工作流，剪辑软件中的AI功能可处理部分细节，但专业影视剪辑目前仍不能完全交给AI。创作者还需注意：人物长相一致只解决部分问题，不同镜头间的场景和空间关系能否接上仍是难关；同时要重视素材授权，审慎对待对他人画风、形象和声音的直接模仿，并保留创作与处理过程记录。
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值得关注的后续
一是这套“实拍参考+模板化提示词+Agent批量生成”的流程能否稳定输出长内容，而非单条片段；二是空间连续性问题的解决路径，目前公开信息显示仍缺少成熟方案；三是素材授权和画风、形象、声音模仿的合规边界如何落地，将直接影响AI影视内容能否规模化上线。
来源：InfoQ CN
