多模态生成技术在动画制作领域的应用与发展

TECHNOLOGY MGEUNLTEIRMAOTIDVAEL- MULTIMODALGENERATIVETECHNOLOGY APPLICATIONANDDEVELOPMENTINTHEFIELDOFANIMATIONPRODUCTION I引N言TRODUCTION 在数字化与人工智能技术重塑产业格局的当下，动画制作行业正经历以多模态生成技术为核心的深刻变革。作为跨模态数据处理的前沿技术，多模态生成通过数据对齐与联合建模机制，实现了对文本、图像、音视频等非结构化数据的深度解析与跨模态重构。这一技术突破不仅显著提升内容生产效率，更通过多模态协同创作拓展艺术表达边界，为动画产业的全流程革新注入强劲动能。值得关注的是，据IDC预测，到2028年，非结构化数据的占比将达82.3%，而多模态生成技术凭借其处理复杂数据类型的独特优势，正成为驱动行业实现效率跃迁与品质升级的核心技术底座。 这一技术变革的实践价值，已在2025年突破性标杆动画电 影《哪吒之魔童闹海》（以下简称《哪吒2》）中得到充分验证。《哪吒2》制作团队通过构建多模态生成技术栈重构60%的工业化流程，实现制作周期缩短30%、人均产能提升470%、成本降低20%、画面质量提升40%的技术突破。其成果体现在：全球票房突破139亿人民币，峰值日票房达7亿人民币（截至2025年2月28日），创下行业新纪录。该片技术应用覆盖美术设计、动态捕捉到多语言宣发全链条，成为AI驱动艺术工业化进程的里程碑式案例。 基于上述技术演进与实践突破，本白皮书将深入剖析多模态生成技术在动画制作中的应用场景、核心技术、面临挑战及未来发展路径，结合第三方权威数据拆解《哪吒2》等标杆案例，为行业从业者、研究者及相关利益方提供全面参考。 目C录ONTENTS 01 引言 动画制作全流程及多模态生成技术应用场景 1｜动画制作全流程概述 2｜多模态生成技术在核心制作阶段的应用 02 基于动画应用场景制定视频大模型的评测标准 03 工业级图生视频大模型Ruyi-平衡场景需求的定制开发 1｜定制开发背景 2｜数据层面优化 3｜工业级使用标准 04 多模态生成技术在动画制作领域的挑战与展望 1｜面临挑战 2｜未来展望 结论 附录：数据来源说明 Fullscopeofanimationproductionandtheapplicationofmultimodalgenerativetechnology 动画制作全流程概述 “动画制作从概念萌生到最终作品呈现给观众，是一个环环相扣、精细复杂的过程，完整涵盖项目立项、前期创作、中期制作、后期制作以及宣发销售这五个紧密相连的阶段。每个阶段都在塑造最终动画作品的质量、市场影响力与受众反馈等方面扮演着不可或缺的角色。” 立项阶段是动画项目的起点，需明确项目的商业目标、受众定位、核心创意以及预算规划等关键要素，为后续制作环节奠定坚实基础。前期创作、中期制作与后期制作阶段，共同构成了动画从创意构思转化为具体视听作品的关键环节，我们将其定义为核心制作阶段。而宣发销售阶段则关乎作品能否成功推向市场、获得观众认可，通过制定有效的宣传策略与发行渠道规划，扩大作品的影响力与传播范围。 在本白皮书中，鉴于多模态生成技术在核心制作阶段展现出最为显著的应用价值与创新潜力，后续将重点围绕该阶段展开详细阐述，深入剖析该技术如何深度赋能动画制作流程。 多模态生成技术在核心制作阶段的应用 “在数字内容生产范式加速重构的当下，多模态生成技术在二维和三维动画中的应用程度不尽相同，二维动画的应用更成熟且广泛，不过从三至五年的中长期来看，三维动画的颠覆性机会更大。以下将分别探讨多模态生成技术在二维动画和三维动画核心制作阶段的应用。” 二维动画 前期创作 二维动画项目前期创作主要由动画导演、编剧、美术指导（含角色/场景设计师）、分镜师等内容，主创团队负责，涵盖策划、编剧、设定、画分镜和设计稿Layout共五个部分。 策划:作品的立项。主要是确定作品标题、风格、类型、集数、故事内容等等方面的内容。多模态生成技术不仅能爬取MyAnimeList、B站等平台10万+部动漫数据，分析题材热度与用户偏好，还能匹配宫崎骏、新海诚等导演的作品特征，生成混合风格方案。 编剧:创作每一集的故事。一般会有一到三个编剧为动画创作故事。多数的作品中会设立「剧本统筹」这个岗位来创作故事大纲和把关每一集的剧本。多模态生成技术能够通过故事树算法扩展剧情分支，建议分集节奏；逻辑校验方面，还能监测时间线矛盾，推荐台词优化方案。 设定:动画各方面的设定，包括概念设计、人物设定、机械设定、美术设定、色彩设计等内容。开源工具 StableDiffusion通过LoRA模型训练，可以实现二维角色的个性化风格定制（如赛璐璐、水彩质感）。色彩设计层面，多模态生成技术可生成色指定表，匹配材质纹理。 画分镜:把剧本的文字化为一个个镜头的画面。通过输入文本描述场景动作或角色情绪，多模态生成技术可自动生成分镜头草图及运镜方案，标注时长与运镜方式。如果上传参考视频，还能自动提取运镜轨迹、动作节奏等特征，转化为分镜脚本中的镜头语言。 设计稿Layout：根据分镜稿的草图设计画面，人物的确切位置关系、背景的具体内容、人物的具体动作表情、动作的分解方式、镜头的具体运用等等都要明确画出来。多模态生成技术能够通过文本描述生成角色造型线稿，同时自动匹配符合世界观设定的场景设计元素。根据输入的参考素材，该技术能提取光影风格、透视规律等特征，自动生成符合物理规律的设计稿，实时检测角色与场景的比例关系，提供动态调整建议。 中期制作 项目中期制作主要由原画师、中间画师、色彩设计师、背景绘制团队等执行团队负责，涵盖原画制作、中间画绘制、色彩指定、分层上色四大核心环节。 原画:根据设计稿Layout画出关键帧，是让画面从静到动转化的一步。在辅助关键帧生成方面，多模态生成技术可通过学习角色设定和动作规律，自动生成符合分镜要求的原画草稿。 中间画:原画负责定义关键动态帧（KeyFrame），中间画（In-Between）通过补全动作间的过渡帧实现流畅动画。当前主流多模态生成技术已实现关键帧插值补全与连贯过渡帧生成，但在跨帧色彩一致性控制方面仍存在技术短板，基于时序上下文的最优续写关键帧筛选更是亟待突破的技术瓶颈。 颜色指定:具体负责指定每一集的颜色，特指动态部分的颜色，不包括背景。多模态生成技术通过分析场景氛围、角色性格等要素，生成符合美术指导要求的配色方案，大幅减少人工试错成本；该技术还能识别角色与背景的色彩对比关系，自动调整色相、饱和度以增强画面协调性。 上色:为原画、中间画的线稿上色，不包括背景部分的上色。传统流程中，原画完成后，上色环节需严格按照色板填充颜色，确保角色、道具在不同镜头中的颜色统一。多模态生成技术（如分割网络）能精准识别封闭线稿区域，实现一键上色，避免传统流程中的溢色问题。多模态生成技术还支持同一线稿的多种上色方案合成，比如日景和夜景的切换，便于团队快速对比选择。 后期制作 项目后期制作主要由合成师、剪辑师、音效师、配音导演等技术团队负责，主要包括动画合成、镜头剪辑、后期录音、音画同步合成四个环节。 合成:把原画、中间画、背景、CG等素材合成到一个画面，同时根据分镜稿要求加入特殊效果和运镜。多模态生成技术可通过算法分析画面内容，自动生成自然流畅的转场效果，例如根据场景色调或运动轨迹匹配过渡方式，减少人工调整的耗时；基于深度学习，多模态生成技术还可修复低分辨率素材、优化线条平滑度，或自动补全复杂背景，提升画面整体质感。 剪辑:把所有的镜头连接成为一部完整的动画，同时包括调整镜头顺序、增删镜头时间、去掉不需要的镜头等工作。多模态生成技术可分析动画分镜脚本与音乐节奏，自动推荐剪辑点，优化影片叙事节奏；场景分类与标签化方面，多模态生成技术通过图像识别技术，对素材库中的场景、角色进行分类标记，快速检索所需片段，提升剪辑效率；多模态生成技术还能基于剧本或分镜，生成初步剪辑版本，供人工进一步调整，缩短制作周期。 后期录音:在画面完成之后，请配音演员进行配音。多模态生成技术支持生成自然的人声配音，并调整语调、情感以匹配角色性格，减少对专业配音演员的依赖；多语言自动适配方面，多模态生成技术可快速生成多语种配音版本，并通过口型驱动技术调整口型动画与语音同步，降低本地化成本。 音画合成:加入效果音、BGM、插曲等内容。通过时间轴分析，多模态生成技术能自动对齐语音、音效与画面动作，避免声画不同步问题；根据场景情绪，多模态生成技术能动态调整背景音乐、音效与语音的混合比例，强化氛围。 三维动画 前期创作 三维动画项目前期创作主要由动画导演、编剧、故事板艺术家、角色设计师、美术指导、分镜师等内容主创团队负责，涵盖主创定案、美术设计、对白录音和分镜制作四个部分。 剧本创作 剧本创作是整个制作的源头。传统创作模式下，编剧需长时间头脑风暴、查阅资料，反复打磨剧情和台词，极易陷入思维定式。 引入多模态生成技术后，创作者提供原创主题关键词及故事梗概，大模型可以补充生成逻辑脚本，大幅减少编剧的重复劳动，丰富创作灵感。 《哪吒2》采用的AI辅助编剧系统，通过分析封神宇宙百万字文本，自动生成符合神话逻辑的剧情支线。制作团队用ChatGPT模拟“王家卫式台词”“诺兰式叙事结构”，甚至生成Blender脚本代码，快速测试不同艺术风格。片中“元宇宙天庭”的赛博朋克元素，正是AI从300多个方案中筛选的“爆款”。 美术设计 框定剧本后，美术人员需完成人物、道具、场景设计，并整理成视觉风格指南供其他部门参考。 以往美术团队需手绘大量概念图，如今借助图像生成模型，可根据文本描述快速产出风格多样且高质量的视觉素材参考，创作者还可通过参数微调实现个性化定制，满足不同动画项目需求。 在《哪吒2》概念图创作中，倍视传媒Base团队引入AI工具ControlNet 最终选定的”魔童哪吒“形象获观众调研满意度92.3% 创作天数由数周压缩至3天迭代概念图张生成形象800+版 07 录音 分镜制作 传统制作模式下，导演、编剧、动画师、剪辑人员和全体配音演员需多次进行台词预演与正式录音，现在大模型能够根据概念图中角色的外貌、动作、表情等动态信息，生成匹配角色风格的音色和语调。 中期制作 分镜制作是导演将剧本分解为段落和镜头的过程，创作前需根据最终项目交付标准确定长宽比例。若拥有能适应任意长宽比的视频模型，创作者便无需担忧镜头长宽比问题。 作为动画制作的核心环节，中期制作主要包含建立资产、灯光、特效、合成四个阶段。 三维动画的资产建立是基于前期设定，进行资产模型、材质、绑定、电子分镜layout和动画animation的过程组合。以下重点探讨layout和动画animation环节。 Layout环节 多模态生成技术可基于输入创作者设定信息快速生成基础动画元素或场景框架，为layout设计供参考。《哪吒2》中的天宫、龙宫等场景美轮美奂，充满了奇幻色彩。这些复杂场景的构建，同样离 提 不开AI技术的帮助。 08 AI场景生成器能够根据输入的关键词，如“海底龙宫+赛博朋克”自动生成建筑结构与材质贴图。 敖丙的冰晶王座最初由AI生成37个版本，美术总监仅需在触控屏上滑动手指， 就能像玩《我的世界》般拼接出最终效果。这种AI辅助的场景生成方式， 大大节省了美术团队的时间和精力，同时也为创作者提供了更多的创意灵感。 此过程一般分为Blocking、Animation和Facial三步： 09 动画制作 layout通过后，进入最终资产绑定与动画制作阶段。结合剧本、故事板内容以及人物性格和故事表达，调整资产绑定的动作、表情及资产间的互动关系。 在Blocking环节，《哪吒2》对关键帧动作捕捉进行“智能升级” 借助StableDiffusion的图生图功能，原画师仅