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人工智慧與電影創作(傳媒與藝術人工智慧通識教育系列教材)

  • 作者：編者:俞春放|責編:張笛|總主編:李文冰
  • 出版社：中國傳媒大學
  • ISBN：9787565742354
  • 出版日期：2026/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：223
人民幣：RMB 59.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書系統探討AIGC技術與電影創作的深度融合，涵蓋劇本創作、分鏡頭繪製、影像生成、剪輯調色、聲音製作等全流程。書中詳細介紹了各環節的工具類型、操作流程及提示詞設計方法，強調人工判斷在AI生成過程中的關鍵調控作用。在人與機器的協作中，找到屬於自己的聲音，講述屬於自己的故事——這一核心理念貫穿全書。通過對比傳統創作方式，本書旨在為影視專業學生和從業者提供一套人機協同的電影創作方法論，幫助創作者在技術浪潮中堅守藝術主體性。
作者介紹
編者:俞春放|責編:張笛|總主編:李文冰
    俞春放，浙江傳媒學院華策電影學院副院長，浙江省文學學會理事，主要從事編劇理論與技巧、短劇創作等課程的教學。主持完成省課堂教改、省精品在線開放課程建設、省重點規劃教材建設等項目。多次獲得校教學成果一等獎、校教學十佳，獲評浙江省省「三育人」先進個人。
目錄
緒論：人機共創時代的電影創作新範式——從技術工具到認知革命
01  AIGC電影創作流程概述
  1.1  AIGC電影創作全流程概覽
    1.1.1  前期劇本的籌備與調整
    1.1.2  AI鏡頭生成的基礎原則與操作流程
    1.1.3  AI在後期階段的作用
  1.2  人工判斷在AIGC創作中的關鍵作用
    1.2.1  前期劇本創作中的人工判斷
    1.2.2  鏡頭生成中的人工調控
    1.2.3  後期剪輯中的人工決策
  1.3  AIGC電影創作與傳統電影創作對比
02  AI劇本創作
  2.1  劇本創作的基本結構
    2.1.1  人物結構
    2.1.2  情節結構
    2.1.3  場景結構
    2.1.4  敘事方式
  2.2  AI劇本生成工具
    2.2.1  使用原則：以結構為中心的技術介入
    2.2.2  創作流程中的工具角色
    2.2.3  工具類型與功能
  2.3  如何設計提示詞
    2.3.1  提示詞的功能定位
    2.3.2  提示詞的結構模型
    2.3.3  提示詞設計的基本原則
    2.3.4  提示詞設計的操作流程
    2.3.5  案例分析：提示詞對文本質量的影響
  2.4  生成劇本的結構化與優化
    2.4.1  結構化拆分：從「文本」到「結構對象」
    2.4.2  問題診斷：識別結構性缺陷
    2.4.3  優化策略：從局部修正到整體調整
    2.4.4  方法範式：AI初稿與人工修訂的協同模式
    2.4.5  案例分析：自動生成與優化
  2.5  全流程案例演示及分析
    2.5.1  逐步細化生成
    2.5.2  結構化拆分
    2.5.3  三重診斷：邏輯、張力、情緒
    2.5.4  結構性修訂
    2.5.5  語言潤色
    2.5.6  複審與歸檔
03  AI分鏡頭繪製
  3.1  分鏡頭的作用與基本概念
    3.1.1  分鏡頭在影視敘事中的核心作用
    3.1.2  分鏡頭作為視覺思維工具的意義
    3.1.3  分鏡頭在影視創作流程中的協同功能
  3.2  AI分鏡頭繪製的基本思路
    3.2.1  分鏡頭的核心是鏡頭，而不是畫面效果
    3.2.2  AI分鏡頭的目標是幫助選擇，而不是直接確定方案
    3.2.3  AI分鏡頭的價值在於提前發現問題
    3.2.4  AI分鏡頭應服務於整體創作流程

  3.3  AI分鏡頭繪製的準備
    3.3.1  明確鏡頭目標與敘事需求
    3.3.2  整理素材與視覺參考
    3.3.3  梳理鏡頭邏輯與連續性思路
    3.3.4  明確限制條件與可操作範圍
    3.3.5  分鏡頭思路與創作目標統一
  3.4  AI分鏡頭生成的完整操作流程
    3.4.1  AI分鏡頭生成
    3.4.2  AI分鏡頭修改與調整
    3.4.3  AI分鏡頭導出、分享與備份
  3.5  提示詞在AI分鏡頭繪製中的用法
    3.5.1  AI分鏡頭提示詞的設計原則
    3.5.2  AI分鏡頭提示詞的分類
    3.5.3  提示詞優化與調試技巧
  3.6  AI分鏡頭與傳統分鏡頭的協同方式
    3.6.1  分鏡頭的核心職責
    3.6.2  協同創作的應用場景與流程
04  AI影像生成
  4.1  AI影像生成概述
    4.1.1  AI影像生成的概念
    4.1.2  AIGC技術演進
  4.2  AI影像生成工具
    4.2.1  國內AI影像生成工具生態的發展譜系
    4.2.2  國內主流AI影像生成工具對比
  4.3  AI影像生成流程
    4.3.1  前期構思與提示詞準備
    4.3.2  參數化配置與初次生成
    4.3.3  批判性評估與問題診斷
    4.3.4  定向優化與成果輸出
  4.4  AI影像生成技巧
    4.4.1  常見生成問題的診斷與修正
    4.4.2  畫面質量優化技巧
05  AI剪輯、調色與特效
  5.1  AI剪輯與自動化工具
    5.1.1  AI剪輯的核心原理
    5.1.2  智能切片與內容轉化
    5.1.3  AI剪輯的核心功能與優勢
  5.2  AI調色
    5.2.1  AI調色工具概述
    5.2.2  AI調色與傳統調色流程對比
    5.2.3  分場景AI調色
    5.2.4  主流AI調色工具
    5.2.5  AI調色未來發展趨勢
  5.3  AI特效生成
    5.3.1  AI特效底層技術解析
    5.3.2  無綠幕摳像與背景替換
    5.3.3  動態畫面修復與元素擦除
    5.3.4  風格化視覺效果生成
    5.3.5  AI特效與傳統特效製作對比
    5.3.6  AI特效未來發展趨勢

  5.4  後期優化與完成
    5.4.1  後期優化與完成的核心定位及邏輯
    5.4.2  AI後期優化：問題導向下的精準賦能
    5.4.3  成片交付：規範適配是落地關鍵
    5.4.4  AI驅動傳播：精準觸達與策略迭代
    5.4.5  技術定位：AI輔助創意，創作者主導決策
    5.4.6  影視從業者的核心素養
06  AI聲音製作
  6.1  影視聲音製作的基本構成
    6.1.1  音樂
    6.1.2  配音
    6.1.3  音效
  6.2  AI音樂製作
    6.2.1  AI音樂製作主要應用場景
    6.2.2  AI音樂生成大模型與平台
    6.2.3  AI音樂製作的基本流程
    6.2.4  AI音樂製作對音樂產業的影響
  6.3  AI配音生成
    6.3.1  語音生成技術在配音中的應用
    6.3.2  聲音克隆與個性化音色設計
    6.3.3  AI配音在影視製作中的優勢
    6.3.4  AI配音的局限與潛在問題
  6.4  AI音效製作
    6.4.1  AI音效生成工具與平台
    6.4.2  AI音效在影視後期製作中的使用方式

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