昨日研究机构发布重大成果,国产电影中的“抠逼”现象：揭秘背后的原因与反思

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近年来，国产电影市场蓬勃发展，涌现出了一批又一批优秀的影片。然而，在众多电影中，也不乏一些“抠逼”之作，它们在制作上精打细算，力求以最小的成本换取最大的收益。这种现象背后，既有市场经济的推动，也有国产电影产业自身的问题。本文将带您揭秘“国产抠逼”现象背后的原因，并对其进行反思。 一、市场经济的推动 在市场经济的大环境下，电影产业同样遵循着市场规律。为了降低成本、提高收益，一些电影制作方在拍摄过程中采取“抠逼”策略。具体表现在以下几个方面： 1. 选用新人演员：新人演员片酬相对较低，可以节省大量成本。同时，新人演员往往对角色充满热情，能够全身心投入到表演中。 2. 精简场景：为了节约拍摄场地费用，一些电影在场景选择上尽量精简，甚至在一些关键场景中采用实景拍摄。 3. 重复利用道具：在道具方面，制作方会尽量重复利用，减少购买新道具的支出。 二、国产电影产业自身的问题 1. 投资不足：与好莱坞等发达国家相比，我国电影产业在资金投入方面相对不足。这导致一些电影在制作过程中不得不采取“抠逼”策略。 2. 创意不足：部分国产电影在剧本、导演、演员等方面缺乏创新，导致影片质量不高，难以吸引观众。 3. 监管缺失：在电影制作过程中，监管部门的监管力度不够，导致一些制作方为了追求利益，不惜采取“抠逼”手段。 三、反思与建议 1. 提高投资力度：政府和企业应加大对电影产业的投入，为电影制作提供充足的资金保障。 2. 强化创新意识：电影制作方应注重剧本、导演、演员等方面的创新，提高影片质量。 3. 加强监管：监管部门应加大对电影产业的监管力度，规范市场秩序，打击“抠逼”行为。 4. 培养专业人才：加强电影专业人才的培养，提高电影制作水平。 总之，国产电影中的“抠逼”现象既有市场经济的推动，也有产业自身的问题。要想改变这一现状，需要政府、企业、监管部门以及电影制作方共同努力，提高国产电影的整体水平。只有这样，国产电影才能在激烈的市场竞争中脱颖而出，赢得观众的喜爱。

9 月 19 日消息，阿里开源全新动作生成模型通义万相 Wan2.2-Animate，该模型同时支持动画和替换两种模式，输入一张角色图片和一段参考视频，可将视频角色的动作、表情迁移到图片角色中，赋予图片角色动态表现力；同时还可在保留原始视频的动作、表情及环境的基础上，将视频中的角色替换为图片中的角色。该模型支持驱动人物、动漫形象和动物照片，可应用于短视频创作、舞蹈模板生成、动漫制作等领域。 去年年初，阿里推出了 Animate Anyone 模型，基于该模型的「全民舞王」功能一度火爆全网，兵马俑、萌宠跳科目三的视频在社交平台刷屏。但此前的技术框架无法同时控制动作、表情和环境交互，生成的视频依旧存在不自然的问题。此次，通义万相团队构建了一个涵盖说话、面部表情和身体动作的大规模人物视频数据集，并基于通义万相图生视频模型进行后训练。Wan2.2-Animate 将角色信息、环境信息和动作等，规范到一种统一的表示格式，实现了单一模型同时兼容两种推理模式；针对身体运动和脸部表情，分别使用骨骼信号和隐式特征，配合动作重定向模块，实现动作和表情的精准复刻。在替换模式中，团队还设计了一个独立的光照融合 LoRA，用于保证完美的光照融合效果。实测结果显示，Wan2.2-Animate 在视频生成质量、主体一致性和感知损失等关键指标上，超越了 StableAnimator、LivePortrait 等开源模型，是目前性能最强的动作生成模型，在人类主观评测中，Wan2.2-Animate 甚至超越了以 Runway Act-two 代表的闭源模型。自今年 2 月以来，通义万相已连续开源 20 多款模型，在开源社区和三方平台的下载量已超 3000 万，是开源社区最受欢迎的视频生成模型之一。通义万相模型家族已支持文生图、文生视频、图生视频、人声生视频和动作生成等 10 多种视觉创作能力。