收获了影视行业的一些新知识，以及最后放一个AI影视行业落地的招聘信息。

这周一队做影视行业大模型的朋友来做客交流，这个行业对于我来说即好奇又陌生。除了对人工智能应用方面的探讨外，有些想法还是挺有收获的。

期间我们聊到让大语言模型撰写剧本的场景，我和同事觉得这个应用对GPT要求太高。GPT在现阶段难以精准生成结构复杂的内容，除非用一套算法辅助和监督。

对方告诉我们，GPT直接写电影和电视剧剧本很难，但影视作品的剧本也不是一次成型的，可以让AI写小样。而且现在很多流行剧都是拿欧美、日韩的高分剧拼凑的，GPT模仿能力这么强，很适合干这个。

我说这几个片评分不高啊，人家说“对，不过票房高就行了。”

对方有个理论是我之前没有想过的。影视作品的评价有叫好和叫座两个评价维度，前者是口碑，导演、演员更看重，后者是收入，制片人以及其他角色都重视。二选一的时候怎么判断呢，肯定叫座更重要，因为叫好太难了。

所以现在影视投资的逻辑是：抄个成功的剧本，找流量明星，给足够的宣发。这几年又有一个共识是迎合大众情绪，尤其是主流价值观的变化和主力消费人群的心态变化。对方举了《长安三万里》的例子，他们和“追光”同门。主创团队在复盘的时候认为高适迎合了现在经济低迷、卷不动就躺、等待机会东山再起的大众（年轻人）心理。如果是疫情前，可能一个充满雄心壮志、冲破规则牢笼最后功成名就的形象更能引起共鸣。现在年轻人的自信心和热情不在了。

对方还举了抖音上微短剧的例子，很多影视行业的团队开始做这种他们认为的“垃圾”内容，但这种内容来钱太快了。
他的思考是：
1. 7 分好就是好内容，5分算及格；
2. 微短剧首先要设定好情绪价值，其次是演员颜值或特点，最后考虑受众的接受能力；
3. 微短剧要在2分钟内完成起承转合，并引导用户下单订阅，也不简单；
4. 大多数用户已经无法正常地看一部完整的电影，看视频的目的不是欣赏文艺作品和思考，而是打发时间和释放压力，创作者要迎合市场变化；
5. 电影爱好者已经不是主流市场，目前文艺市场包括图书只有三个分类：为宣传而存在（为了生存必须做的），为艺术表达而存在（不赚钱的），为了收入而存在（可以养家糊口的），有理想的人永远存在，但市场机制是强大的，大多数人会怎么选？

最后是AI行业可能落地比较早的应用。一是降低场景搭建成本，这块成本在制作费用中占比不高，但能省则省。第二个是给明星建模，用生成技术配合替身生成表演素材。这个需求的来源是大多数流量明星不是专业演员，很多时候一部戏参演几天，大部分戏是对着绿幕完成的，效果不真实，改戏和补戏不方便。另一个需求来源是明星翻车频繁，这种方式可以实现“赛博换人”，无需重新拍摄。第三个就是做专门的用于不同类型影视作品的微调模型，生成场景效果图。影视制作分工很细，需要用大量视觉素材在各方对齐，也是一大块需求。

目前他们在做一个服务于影视行业的Lora模型社区，希望寻觅一位有在线社区运营经验的朋友参加。最好有开发者社区、创作者激励运营背景。创始团队背景不错，而且有商务资源，跑通的可能性比较大。有兴趣的朋友可以加我：Linkc-Chen

另外，最近正在复盘自己小红书尝试，也推荐给大家。

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