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#技术幕后

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10月1日周四
  1. Motionographer18

    Metallux Studio 两分钟 AI 影片《TRANSIT》

    《TRANSIT》是 Metallux Studio 制作的一部两分钟 AI 影片，用以纪念 1761 年金星凌日 265 周年。影片讲述 Edmond Halley 预言金星将在 1761 年 6 月 6 日从太阳表面经过；他知道自己无法活到事件发生之时，但其提议推动了跨越海洋与大陆的全球科学行动。各地观测者通过测量太阳前方掠过的微小阴影，协助人类计算地球与太阳的距离并认识太阳系的尺度。 这项行动发生在七年战争最激烈的时期，敌对国家仍为天文学家的旅程作出特殊安排。影片借此强调，即使彼此为敌，合作仍有可能，并联系当下的战争、气候危机及对科学日益增多的攻击，追问人类正在拒绝共同完成什么。 制作团队使用 Midjourney、Google Veo、Runway、Kling、Seedance、Higgsfield、ChatGPT、Grok 和 ElevenLabs 等 AI 图像与视频生成工具，重建 18 世纪的天文台、船只和远征场景；同时把 Halley 为自己看不到的未来事件组织全球行动，与两个多世纪后用于重访这段历史的预测式 AI 模型相对照。旁白采用令人联想到 Winston Churchill 的表达，让一位 20 世纪政治家的声音与 18 世纪的科学成就形成跨时代对话。影片由 Nim Shapira、Tamir Avidor、Seffy Hirsch 创作，Metallux Studio 制作，Nim Shapira 与 Tamir Avidor 执导。

  2. TheWrap40

    本·阿弗莱克澄清马特·达蒙所称“Netflix 要求在对白中重复剧情”

    马特·达蒙今年 1 月与本·阿弗莱克参加 Joe Rogan 的播客时谈到，Netflix 会为了注意力分散的观众，要求创作者在影片中“三四次”重述剧情。阿弗莱克周三晚在 Bloomberg Screentime 大会上澄清，两人当时其实试图驳斥这一传言，却被误解为证实了这种做法；他称自己从未遇到如此“愚蠢而直白”的修改意见，并表示此事“完全不属实”。Netflix 也已于今年 3 月否认存在这种原则，电影部门主席 Dan Lin 称其电影和电视剧不会重复剧情。 阿弗莱克表示，对于将于 10 月 9 日上线的 Netflix 影片《Animals》，平台高管没有向他提出任何修改意见；即使收到重复剧情的要求，他也不会照做。不过，《Animals》的制作确实使用了 AI 工具，具体来自阿弗莱克创办、后被 Netflix 以近 6 亿美元收购的初创公司 InterPositive。他介绍，该团队以开源模型为基础，使用数千小时影像训练出专门辅助电影镜头制作的模型，但拒绝透露哪些场景使用了 AI，以免破坏影片营造的真实感。他认为，由于《Animals》更侧重人物、缺少炫目的特效，反而能体现这些工具更普遍的应用方式。 针对“Netflix 收购 InterPositive 是为了借阿弗莱克和‘伦理 AI’形象掩护其更激进 AI 应用”的说法，阿弗莱克予以否认。他根据自己参与相关讨论的经历称，Netflix 需要继续与创作者合作，因此不会轻率采取疏远艺术家的做法，并认为公司在 AI 使用问题上相当审慎，把是否采用技术的决定交给创作者。他同时怀疑完全由 AI 生成电影的可行性，理由是制作过程复杂、成本高，最终还可能受物理条件和能源消耗限制；在他看来，电影是最不容易被 AI 去中介化的领域之一。

  3. Variety16

    探访 AI 混合电影《Terrarium》片场：有演员，却没有实景布景（独家）

    Variety 探访 Jason Zada 执导的 AI 混合电影《Terrarium》片场。该片是一部拾得影像风格的恐怖片，讲述四名青少年在某场未具体说明的灾难发生后躲入地下；所述场景围绕他们是否跟随一名身材高大、动作僵硬、道德立场可疑且身穿工装裤的男子展开。除标题所称“有演员、没有实景布景”外，材料未提供 AI 与真人表演的具体结合方式、所用技术、制作流程或实际效果，因此无法据此进一步判断影片的 AI 混合制作方案。

9月28日周一
  1. Motionographer67

    《Dear Upstairs Neighbors》导演 Connie He 如何让模型学习她的绘画方式

    Connie He 在六分钟动画短片《Dear Upstairs Neighbors》中，与 Google DeepMind 的研究人员和工程师合作，以影片概念艺术微调定制版 Veo 和 Imagen 模型，并把生成工具纳入由分镜、剪辑和逐镜修改主导的动画制作流程。影片取材于她在疫情期间受楼上噪声困扰而失眠的经历，讲述 Ada 因无法入睡而产生愈发失控的幻觉；该片于 2026 年 1 月在 Sundance 预展，6 月在 Tribeca Festival 世界首映，7 月参加 SIGGRAPH。 影片的故事与视觉方向在使用生成工具前已经形成。Connie He 最初完成了约八成分镜，项目重启后又在一年半内迭代出 27 个版本，并与编辑共同调整喜剧节奏。制作设计师 Yingzong Xin 将自己住所里的书架和物件融入 Ada 的房间；抽象绘画、Connie 父亲的作品以及 Jackson Pollock 的艺术，则成为表现愤怒等强烈情绪的视觉参考。 模型微调最初使用约 12 幅概念艺术，并将不同图层拆分为可能多达数百张图像。早期测试中，模型自行捕捉到概念图里的低机位、两点透视、物体接地处的锯齿线和笔触规律。团队还开发了 Connie 所称的“局部精修”工具，使创作者能够以可调控制修改画面特定区域，而不必在每次收到修改意见后重新生成整个镜头。她把这种操作与 Nuke 等 CG 合成工具中的节点分层和反复迭代相比较，认为二者沿用了相近的思考方式。 艺术家与研究人员起初缺少共同语言，团队通过数小时至一天的 hackathon，让研究人员直接尝试用现有工具制作影片，由此重新讨论电影人需要什么、系统应如何服务既定创作意图。Connie He 强调，影片的叙事和节奏主要在前期制作中确定，后续技术用于执行创作愿景，而不是一键生成成片。她也承认动画行业对生成工具存在明显分歧，并将这种制作方式视为多种可能路径之一；这些工具最终主要用于降低成本和加快制作，还是成为与水彩、油画和 CG 并列的新媒介，她没有给出确定答案。

9月24日周四
  1. Variety19

    原版《Willy Wonka & the Chocolate Factory》Oompa-Loompa 演员 Rusty Goffe 听到 AI 重现 Gene Wilder 声音后落泪：“再次听到它很美好”

    据 Variety 标题，曾在 1971 年版《Willy Wonka & the Chocolate Factory》中与 Gene Wilder 合作、饰演 Oompa-Loompa 的 Rusty Goffe，听到 AI 重现的 Wilder 声音后“流下了一滴眼泪”，并表示再次听到这个声音“很美好”。 正文仅取得开头且在提到 Netflix 的收购事项时截断。已提供部分还写到，Goffe 本月早些时候接受 Zoom 采访，结束通话时以影片风格的用语“Have a scrumdiddlyumptious day!”道别；除此之外，材料未提供 AI 声音重现的制作方法、使用场景或 Netflix 所收购对象等完整信息。

9月22日周二
  1. CineD76

    Eddie AI v4 技术解析：新增视觉 B-roll 剪辑、参考样片与 NLE 协作 Agent

    Eddie AI v4 将基于提示词的辅助剪辑从依赖转录的粗剪扩展到视觉工作，可制作 B-roll 序列、蒙太奇及按音乐节拍剪辑的内容；CineD 在 IBC 2026 采访了联合创始人兼 CEO Shamir Allibhai，并观看了 Mac 应用演示。用户仍可导入最多 100 小时素材，由系统完成记录、片段同步、multicam 分组以及采访与视觉镜头分类，再以自然语言生成和修改剪辑。新版可使用用户提供或生成的音乐，按节拍剪辑、进行一次调色处理，并将结果发送至 NLE 或渲染为 MP4；Allibhai 称成片可继续推进至精剪，但也承认其“能力提升 10 倍”的说法可能有所夸张。 应用界面左侧管理 edits 和 media，右侧输入提示词，中间显示结果与选择逻辑。演示中的声画剪辑分别置于 V1 和 V2，导出支持范围现已包括 Avid Media Composer。Allibhai 表示，更好的视觉理解让系统能够更准确地安排 B-roll；Eddie AI 会连接 ChatGPT 和 Claude，并叠加公司自身技术与微调，其中说话者识别结合音频和视觉线索判断发言人。Backgrounder 在原有的人脸和行业词典上下文之外，新增导入视频文件或 XML 参考剪辑的能力，可读取宽景、近景及返回宽景等结构，并把该模式应用于新剪辑。 分析并非在本地完成。Eddie AI 会转码并上传低分辨率代理文件供服务器分析，全分辨率媒体保留在原位置；云同步使同一剪辑可在 Mac、PC、网页和 iPhone 应用中访问，也可从 ChatGPT 或 Claude 内驱动。Allibhai 称服务符合 SOC 2 Type II，且不会使用客户数据训练模型。 新版还提供可在剪辑中标记的专家 Agent，例如 MrBeastMethod Agent 可先评议时间线，再由 Eddie AI 执行修改。公司页面说明，这些 Agent 根据电影工作者的公开演讲及相关文章训练，相关人士未必给予认可；任何执行剪辑的 Agent 都会新建版本，不覆盖用户原有剪辑。另一项功能允许 Eddie AI 作为额外编辑加入 Blackmagic Cloud、Premiere Pro Productions 或其他团队协作项目，与人类实时工作；据 Allibhai 描述，该 Agent 会直接操作 NLE 图形界面，包括移动光标和点击。 Eddie AI v4 已可使用，并以按需购买的 credits 取代订阅。导入每小时源素材最多收费 2.50 美元，购买较大额度包时费用更低；提示词按工作量扣费，采访素材记录较便宜，生成 B-roll 较贵。额度包从 10 美元购买 1,000 credits 起，新账户获赠 1,000 credits，且 credits 不会过期；原有订阅用户已转换至新的额度体系。

    推荐理由：文章结合现场演示与创始人访谈，具体拆解视觉剪辑、参考样片复用和协作型 Agent 的工作方式与数据边界。

8月24日周一
  1. fxguide73

    Nikola Todorovic 详解 Autodesk Flow Studio 新 3D Editor 与 Canvas 工作流

    Autodesk Flow Studio 通过新的 3D Editor 与 Canvas 工作流，把可交互的三维场景调度和生成式二维视频模型结合起来，让电影制作者先控制表演、场面调度、构图与摄影机运动，再生成和细化最终画面。fxguide 采访 Wonder Dynamics 联合创始人、现任 Autodesk 成员 Nikola Todorovic；他强调该系统并非用单条 Prompt“制作一部电影”，而是把 AI 纳入可指导、可修改的制作流程。 3D Editor 可使用角色、动画、动作捕捉数据、摄影机轨迹和生成环境组装镜头。表演与摄影机运动可以分别取自不同参考视频，摄影机也可直接设置关键帧；包括由 World Labs Marble 创建的 Gaussian splat 世界在内，具备空间一致性的环境可用于 blocking、布局与摄影机设计。随后，艺术家可进入基于节点的二维环境 Canvas 生成和调整画面，由当前 AI 视频模型处理灯光融合、氛围、模拟效果和电影化收尾。三维场景不一定直接输出最终像素，而是为生成结果提供表演、调度、构图和摄影机运动约束；追求速度时也可只使用 Canvas。 Todorovic 将 Prompt 工作流的问题概括为“80/20 规则”：AI 能很快生成图像的前 80%，但在移动物体、修改表演或细化摄影机路径且保留已有成果时，最后 20% 容易变得不可预测。Flow Studio 试图借助三维指导和二维生成的组合，使这类迭代更可控，并减少模型给出统计上安全但缺乏创作特异性的结果。 该流程优先使用录制的人类表演。视频和音频可驱动角色，在生成模型改变最终外观前保留表演者的节奏与意图；Todorovic 认为，仅靠音频或描述表演的 Prompt 难以稳定地产生鲜明表演，音频驱动动画也常出现泛化的手势和表情。音频整合仍在演进，目前视频模型可在收尾阶段生成声音，Autodesk 正在探索让更多源表演音频贯穿整体流程。 Flow Studio 基于云端，3D Editor 以保持高交互性为设计目标；Canvas 的生成时间取决于所选模型、镜头长度与分辨率，世界生成目前需要数分钟。平台面向个人制作者、3至5人的团队以及更大规模的工作室。Todorovic 将 3D Editor 视为原 Wonder Dynamics 平台的下一步，后者曾组合约 25 个机器学习、计算机视觉与生成系统，将 CG 角色置入实拍素材；新编辑器则把这些原本分离的输出集中到更易使用的导演环境中。

8月11日周二
  1. fxguide61

    Impossible Objects 如何用 HP ZGX Nano 上的 AI 模型增强 VFX 制作

    洛杉矶 VFX 公司 Impossible Objects 通过本地运行的定制 AI 模型与传统 CG、2D 合成相结合，扩展广告及影视项目的制作能力；本文由 HP 赞助，相关性能与工作流效果主要来自公司成员的介绍。团队在 ComfyUI 中建立面向制作的定制流程，使用内部拍摄素材微调开源模型，并以 Foundry Nuke、Adobe After Effects、SideFX Houdini 等工具完成传统 CG 和合成。 AI 负责人 Nhan Le 表示，通用 AI 视频模型尚不能满足汽车广告对写实度的要求，完全生成的镜头也受分辨率和色彩限制，因此团队不会直接向客户交付全生成镜头，而是提取生成式 AI 的可用部分并交由传统 2D 合成控制最终效果。内部模块可根据原始镜头随时间变化的灯光生成匹配结果，减少逐帧调整；针对汽车项目，团队还会持续调整模型对素材细节的记忆，以维持镜头中的细小特征一致性。 为满足本地计算与素材安全需求，工作室新增两台集成 NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip 的 HP ZGX Nano G1n。团队使用 ZGX Toolkit 将 ComfyUI 任务发送到设备，并通过背部的 200 Gbps ConnectX-7 端口连接第二台设备；据 Le 介绍，这可增加可用内存，以加载更高分辨率模型和更长的 4K 视频片段，集成后吞吐量很快提升至原来的两到三倍。本地部署也让涉及品牌 IP 和专有设计的素材不必上传至云端模型，并可从内部拍摄到模型训练全过程追踪资产来源与所有权。 在虚拟制作方面，Impossible Objects 称其方法可从 LED volume 拍摄素材中推断和计算跟踪信息，用于场景延伸及 LED 画面清理，减少过去手工提取和重新应用跟踪数据的工作。公司未来计划把多台 HP ZGX Nano 组成统一集群，连接自有 NAS，并探索由多 Agent LLM 管理内部渲染农场；这部分仍处于搭建计划阶段。