📚 剧本#

一个成熟的工业级的电影剧本必然会 经历多轮修改, 剧本的修改或打磨往往跟 导演 / 编剧 密不可分, 我认为现阶段最大的问题在于:

• 剧本内容过长, 现阶段 LLM 还无法直接处理拥有巨量文字的剧本, 换句话说 巨大的上下文会导致 AI 忘记某些事 或者 出现幻觉
• AI 生成的 剧情 / 角色 缺乏张力, 剧情过于普通
• AI 对潜台词的理解是 形式化 的, 电影中经常出现的潜台词需要结合 情绪 / 目的 / 角色冲突 等一系列因素

所以 AI 难以直接生成替代人类创作和打磨的剧本

🎬 电影#

现阶段各大厂都推出了自己的视频模型, 例如 video-generation / Adobe Firefly, 而且不约而同的标榜自己可以进行电影级别的视频生成, 但只要你仔细观察生成的视频, 就会发现一些违背现实世界物理规律的地方, 但这不妨碍用于为视频增加特效等应用场景, 我认为一定会有部分特效非常适合 AI 生成

如何制作一部工业级的电影?

1. 开发期: 把一个 想法 变成可拍摄、可融资、可评估风险的项目
2. 前期制作: 在不开机的情况下，把所有问题提前解决

• 导演确定视觉风格（Reference / Lookbook）
• 分镜（Storyboard / Previs）
• 演员选角（Casting）
• 勘景（Location Scouting）
• 摄影、美术、服装、化妆方案
• 拍摄计划（Shooting Schedule）

3. 拍摄期: 在时间 / 预算 / 人员约束下完成素材采集
4. 后期制作: 把素材变成叙事流畅、情绪准确、节奏稳定的成片

电影实际上不是拍出来的, 而是剪出来的, 这几乎完全依赖制作人员的经验和审美, 电影风格或者说审美是难以完全交给 AI

🎮 游戏#

在剧本已经确定, 视频已经制作完成之后, 游戏软件(GUI) 本身的制作就回归到软件开发领域了, 在代码层面就非常适合 AI 来接管

页面#

数据流#

图片生成#

图片生成使用 GLM 的免费(限制并发)文生图模型 cogview-3-flash, 虽然质量很差, 但是它免费用我高低得夸它一下

TIP

非常感谢智谱慷慨得提供免费模型, 如果你有 Coding 的需求, 可以购买智谱的 🔗 GLM Coding Plan 订阅支持一下, 或者 点击这里试用

视频生成#

其实也试过 GLM 的免费(限制并发)的视频生成模型 cogvideox-flash, 但是生成一个视频大概需要 3 分钟, 而且限制并发数只有 1, 生成的视频质量 emmmmm 非常拉, 其他的商业模型成本太高, 就没有使用视频生成

技术栈#

• 前端: vite / vue / inspira-ui
• 后端: axum / sqlx / postgresql

前端#

经过一段时间的 Vibe Coding, 顺利完成了前端的页面的开发, 前端没有使用任何组件库, 只使用了 inspira-ui 作为特效库

后端#

剧情节点#

一个简单的剧情节点的数据结构示例:

1
{
2
  "nodes": {
3
    "start": {
4
      "content": "数学课上，我趴在课桌上流口水，梦见三十岁的加班生活。突然，后脑勺挨了一巴掌：'又睡觉！'猛一抬头，我惊恐地发现黑板上写着'2014年'，眼前是年轻十岁的班主任老张。我竟然重生了，带着记忆回到高三。",
5
      "level": 1,
6
      "characters": ["林小北", "张老师"],
7
      "choices": [
8
        {
9
          "text": "假装镇定，继续上课",
10
          "nextNodeId": "1"
11
        },
12
        {
13
          "text": "激动地站起来，解释重生",
14
          "nextNodeId": "2"
15
        }
16
      ]
17
    }
18
    // ...
19
  }
20
}

剧情树生成#

图为一个简单的剧情数结构, 玩家会在每个节点上做出选择, 做出选择后会进入下一个节点

剧情节点膨胀#

如果不同的选项指向不同的节点, 那么会造成节点树的剧烈的膨胀, 实际上我们并不需要这么多节点, 所以要进行 节点收束, 也就是 允许不同的选项指向同一个后继结点:

这里的 Node3 中的两个选项都指向了 Node6, 也就是说无论选择哪个选项都不影响剧情走向, 这就会造成另外一个问题: 剧情状态丢失

剧情状态丢失#

玩家在 Node1 中无论选择了 A 还是 B, 在进入 Node6 时, 之前所有的节点状态都会进行统一, 举个例子:

• Node1: “我发现了女友出轨的证据, 女友极力辩解”
  • A: 信任她
  • B: 结束关系
• Node6: “再次与她相遇 …”

此时 “我” 在 Node1 做出的选择明显应该深刻影响后续剧情, 但在 Node6 及其之后的节点中, 无论选择 A 还是 B 就都是一样的了

当然这是可以解决的, 这涉及到节点树的 剧情状态 设计, 后续文章会探索解决方案

游离节点#

游离节点指的是 从初始节点无法到达的节点

什么? 你问我为什么不在提示词中明确告诉 LLM 避免出现这种情况? 因为我试过了, 即使我在提示词中加上了整个要求, 因为 LLM 输出的不确定性以及上下文长度的问题, 还是会有概率出现这个问题

循环引用#

循环引用也是个致命的问题, 它会造成剧情死循环, 就像中了 伊邪那美 一样

其他问题#

其实还有更多问题, 例如:

• JSON 解析失败: LLM 输出的 JSON 可能会解析失败, 导致用户等待了几分钟最后报错 😡, 最常见的是在 JSON 结构中使用中文的双引号
• 没有选项的节点: 到达某个剧情节点时, 无法继续进行
• 自引用节点: 节点的某个选项指向自己
• 节点选项空指针: 剧情节点的某个选项指向了不存在的节点, 这个也很常见, 例如选项 A 指向了 Node 100, 但一共只有 50 个节点
• 大量只有一个选项的节点: 只有一个选项会导致剧情树变成一条直线
• 节点内容或选项重复: 节点的内容和选项完全重复, 根本没办法玩下去
• 节点引用了不存在或错误的角色: 剧情节点中引用了不存在的角色, 或者一个角色都不引用