內容大鋼
本書系統梳理人工智慧介入動畫創作后的範式變革與技術邏輯，從生成式人工智慧的演算法基礎出發，貫通二維視覺生成、動態影像時序控制、三維高斯飛濺與三維空間重建、三維角色生成、動作捕捉與表演合成等關鍵環節。全書強調生成結果如何轉化為可協同、可復用、可進入生產管線的動畫資產，解析擴散模型、多模態對齊、條件控制、3DGS／4DGS、文生三維、動作捕捉重定向等技術的創作邊界與使用策略。混合式動畫工作流與《龍門》《致最親愛的自己》等獲獎作品的案例復盤，展示了人工智慧與傳統動畫方法在真實項目中的結合方式。本書兼顧理論認知、流程設計與實踐操作，適合動畫創作者、數字媒體藝術師生、技術美術與相關研究者使用。
作者介紹
編者:中國傳媒大學動畫與數字藝術學院編寫組|責編:李明遠
中國傳媒大學動畫與數字藝術學院成立於2001年，在全國率先建立起完整的動畫和數字藝術本、碩、博人才培養體系。學院開設我國首個數字媒體藝術本科專業，創辦遊戲藝術設計本科專業。學院兩次獲得中國文化藝術政府獎「最佳動漫教育機構」，是教育部高等學校動畫、數字媒體專業教學指導委員會秘書處，中國美術家協會數字藝術藝委會，國家動畫教學研究基地，中國動畫學會教育委員會所在單位。
學院師生作品在國內外知名節展中獲得了近3000項入圍和獎項。學院師生和畢業生主創了《哪吒之魔童鬧海》《姜子牙》《功夫兔與菜包狗》《三國殺》等作品，廣受社會好評和業界認可。
學院立足於動畫漫畫、遊戲電競、數字藝術三個領域，以「人文為體、科技為用、藝術為法」為核心理念，努力建成國內領先、國際一流的動畫和數字藝術學院。
目錄
序言
第一章 人工智慧動畫的範式變革
第一節 動畫的生命感本體與媒介邊界
一、動畫本體的理論界定
二、動畫邊界的擴展
三、動畫真實與非具身表演
四、動畫的泛在媒介屬性
第二節 動畫技術史中的關鍵轉向
一、前電影裝置與早期動畫
二、工業化生產與傳統流程
三、數字動畫的興起
四、生成式人工智慧的介入
第三節 從瀑布式流程到生成式流程的轉變
一、瀑布式流程
二、生成式流程的基本特徵
三、兩種流程的比較維度
四、控制機制與隱藏勞動
第四節 人工智慧對生產環節的重構
一、前期視覺開發的重組
二、資產與鏡頭生產的變化
三、後期整合與質量控制
四、崗位重組與項目管理
第五節 作者性、隨機性與半控制狀態
一、作者性問題的提出
二、作者性的結構層次
三、隨機性與半控制狀態
第六節 倫理、法律與制度邊界
一、來源與權利邊界
二、使用方式與披露責任
三、文化表述與勞動結構
四、制度建設與項目自查
第二章 生成式人工智慧的演算法基礎
第一節 生成式人工智慧的基本邏輯
一、數據：人工智慧學習的原材料
二、模型：生成能力的載體
三、潛空間：人工智慧的內心畫布
第二節 圖形生成技術的雙引擎
一、擴散模型：在雜訊中創造圖像
二、Transformer：注意力機制的變革
三、擴散模型與Transformer的融合
第三節 多模態對齊與條件控制
一、多模態對齊：連接不同形式的信息
二、條件控制：精確指導生成過程
三、可控性與創造性的平衡
第三章 基於擴散模型的靜態資產創作
第一節 靜態資產創作的對象、邊界與價值
一、從生成圖片到建立視覺開發系統
二、動畫靜態資產的主要類型
三、擴散模型介入靜態資產創作的意義
第二節 擴散模型驅動靜態資產的技術邏輯
一、靜態圖像生成的基本流程
二、文本控制與圖像控制
三、結構控制與可復現性
四、案例分析：衚衕場景關鍵幀的條件組織
五、常見問題診斷：從失敗圖像反推控制策略
第三節 面向動畫項目的靜態資產工作流
一、項目簡報的拆解
二、參考資料的組織方法
三、角色設計工作流
四、場景與關鍵幀工作流
第四節 一致性、風格定製與資產管理
一、角色一致性的建立
二、風格統一的方法
三、視覺經典與資產庫建設
四、質量評估與風險控制
第五節 《衚衕也有小時候》的人工智慧視覺開發路徑
一、案例背景與創作定位
二、場景美術：以Nano Banana2為核心的視覺探索
三、角色設計：Midjourney與Nano Banana2的組合使用
四、從單點工具到ComfyUI工作流
五、案例的教學價值、方法復盤與教學拆解
第四章 時態影像生成與時序一致性
第一節 人工智慧動態影像生成的類型、邊界與鏡頭任務
一、人工智慧動態影像生成的定義與作用
二、人工智慧動態影像生成的三種主要方式
三、動態影像生成中的鏡頭任務
四、動態鏡頭生成前的判斷
第二節 人工智慧視頻生成中的鏡頭語言與生成控制
一、鏡頭語言在人工智慧視頻生成中的作用
二、人工智慧視頻生成中鏡頭語言失控的原因
三、鏡頭控制對動畫創作的影響
四、人工智慧動態鏡頭生成控制方法
第三節 時序一致性問題及其生成機制
一、時序一致性的概念
二、人工智慧動態影像的常見時序問題
三、時序問題產生的生成機制
四、時序一致性的創作判斷
第四節 提高時序一致性的生成策略
一、短鏡頭策略
二、關鍵幀約束策略
三、運動降級策略
四、視覺錨點策略
五、複雜度控制策略
六、版本篩選策略
第五節 人工智慧動態影像的後期修補與成片銜接
一、後期修補的概念
二、後期修補的判斷原則
三、後期修補的主要方法
四、動態影像成片銜接
五、案例分析：動態影像生成與時序一致性工作流
第五章 三維高斯潑濺基礎與重建
第一節 空間資產的拓撲本體與媒介邊界
一、三維空間表徵的理論界定
二、空間媒介邊界的擴展
三、物理真實與生成真實：空間生命感的重構
四、空間資產的泛在媒介屬性
第二節 三維重建技術史中的關鍵轉向
一、傳統測繪與幾何重建的策略與局限
二、NeRF的突破：隱式表示與神經網路模型
三、3DGS的技術重構與應用優勢
……
第六章 動態高斯與虛擬環境的演進
第七章 人工智慧輔助的三維資產生成
第八章 人工智慧驅動的動作捕捉與合成
第九章 混合式動畫工作流
第十章 人工智慧三維動畫流程實踐：以《龍門》為例
第十一章 人工智慧動畫短片創作實踐：以《致親愛的自己》為例
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