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【央视新闻客户端】
今年 ，AI短剧可谓十分火爆 。今年1月至5月，AI短剧市场规模已突破220亿元 ，全年有望冲击400亿元大关；国内AI短剧用户在上半年突破6亿；一季度全行业上线的微短剧中 ，AI微短剧占比超过95% 。产量井喷 、用户暴增。但打开手机刷上几部，很多人却陷入了困惑：这部女主杏仁眼花瓣唇，换一部还是杏仁眼花瓣唇 ，再换一部 ，五官几乎一模一样。刷来刷去都是相似的AI面孔，不同剧集撞脸、同一部剧里角色五官高度趋同 ，精致却缺少记忆点 ，带来强烈审美疲劳 。
近期，多家短剧平台出台新规 ，整治“高频AI脸” 。为何AI明明能够生成无限多张面孔 ，短剧里却屡屡出现“复制粘贴 ”式角色？给AI角色做出清晰面部区别，究竟是技术难题还是创作取舍？平台新规落地之后 ，又能否真正改变AI短剧“千人一面 ”的现状？
打开短视频平台 ，AI短剧已经成为不少人碎片时间的娱乐新选择。然而，随着内容井喷 ，不少观众发现 ，刷到的AI短剧里，主角们几乎都是同款面孔 。观众李女士说，有时候刷剧最劝退她的不是剧情 ，而是主角们复制粘贴般的脸 。
李女士：最近刷AI短剧都刷麻了 ，十个女主九个都是同款的尖下巴大眼睛，连笑起来的弧度也都一模一样 ，好几次看一半实在忍不了 ，就划走弃剧了。我觉得AI短剧不要用一样的模板，带点小痣或者小雀斑这种个人的特色会比较好 ，有辨识度的脸看着也能更加入戏一点 。
短剧千千万 ，但主角的脸，好像翻来覆去就那么几张 。问题究竟出在哪儿了？多位AI短剧从业者从制作端给出了答案。福建一位AI短视频制作负责人杨明说 ，观众看到的一张脸 ，往往要经历从人物设定到模型生成，再到反复调整的过程 。
杨明：我们一般会先根据剧本确定人物设定 ，包括他的年龄、职业 、性格 ，还有整体给人的感觉 。然后再去设计脸型 、五官、发型这些，通过AI生成多个版本，筛选出比较符合人物定位的。确定下来以后 ，还要不断测试 ，保证这个角色在不同场景 、不同角度下，还是同一个人 。
但这样一套流程 ，耗时久 、算力成本高 。河南郑州一家深耕短剧赛道三年的文化传媒机构负责人李天龙说 ，这恰恰是多数追求快产出、高利润的“工厂型”制作团队刻意跳过的环节，也直接催生了行业内大量高度雷同的AI角色面孔。
李天龙：因为制作的成本比较低 ，他们对人物要求和是不是在平台或者是市场上已经重复出现过了 ，基本上没有这个要求了，而是量大往上堆 ，这样子才能有利润。
如果说 ，放弃“量大管饱 ”的省事路线，改做差异化 ，产量和成本会差出多少？李天龙用一组对比给出了直观的答案 。
李天龙：像普通剧就是穿模率 ，面部基本相同的这种剧，工厂型的团队一天能出个最少二十到三十部，但是精品剧的话 ，基本上是七个人的团队 ，需要一个月，甚至一个月多一点才能制作出来一部精品剧 ，在成本上花费会是前一部剧的两到三倍 ，因为智能体的要求都是不一样的，花费也是比较高的 。精细化的话 ，可能出三十张图会用一张 ，花费多的点就是在这个地方。
李天龙算的是成本账，而在杨明看来 ，原因不止于此 。AI短剧的“千人一面 ” ，背后还有技术稳定 、法律风险等的多重考量 。
杨明：现在模型可以生成很多不同的人脸，但是要让一个角色在几十集 、上百个镜头里面一直保持稳定 ，同时跟其他角色明显区分开 ，还是比较难的。另外我们也会考虑版权、肖像这些风险，不能为了追求一个特别有辨识度的脸，直接去模仿明星或者已有影视人物 。所以有时候制作方会选择一些比较成熟 、比较稳定的方案 。
那么 ，做出一张不同的脸 ，就够了吗？杨明说，真正的难点和投入在于如何让这张脸能够经得起连续镜头的考验。
杨明：最大的难点还是一致性 ，设计一个新的脸出来并不难 ，难的是这个脸到了侧脸 、远景、不同光线，甚至不同情绪 ，都不能变成另外一个人 。我们需要不断地调整提示词 、测试模型 ，有时候一个主要角色可能要花几个小时甚至更长时间去反复确定 。角色越多，前期投入的时间和算力成本就越高。
近期部分短视频平台已经出台新规 ，要求提升AI短剧的角色区分度 。红果短剧宣布 ，将启动“高频AI脸” 、同质化及素材违规治理，要求创作者自查 ，并对问题剧集及时修改、替换；抖音短剧创作者中心则面向AI剧版权方与导演机构上线预检工具 ，帮助创作者在成片上线前筛查肖像权、版权等潜在风险 。新规落地，会给制作端带来哪些影响？行业又会如何应对？
在短视频制作负责人杨明看来，新规带来的变化不只体现在成片标准 ，更贯穿整个制作流程。
杨明：这个影响还是比较直接的。以前我们更多考虑的是角色能不能稳定 、画面能不能快速生成 ，现在前期就要把不同角色的脸型 、五官、年龄感这些拉开 。已经做好的内容如果区分度不够，也需要回头修改 。所以制作周期肯定会有一定增加 ，前期的人物设计也会投入更多时间。
在应对新规的同时 ，一些制作机构也开始想得更远：与其每部剧都重新找一张“安全又稳定 ”的脸，不如把原创角色沉淀下来 ，做成自己的IP 。杨明说 ，这笔前期投入到底值不值，他们心里有笔账 。
杨明：我们其实在考虑建立自己的角色库。比如把一些原创角色的脸型 、五官 、造型 ，包括性格特点都固定下来 ，形成自己的角色资产 。前期投入会比较大，但是如果后面能在不同作品里面持续使用 ，而且观众能够记住这个角色 ，我觉得长期来看还是划算的 。它就不只是一个AI生成的人物，而是我们自己的一个IP资产。
制作端在尝试破局，但“千人一面 ”的根源 ，还得从机理上探究 。吉林大学新闻与传播学院副院长姜明认为 ，这是技术局限与行业选择叠加的结果 。
姜明：模型本身确实有这个倾向，这是现阶段AI短剧制作工具的局限。如果我们给AI的信息相对较少 ，它自然就会从训练数据中寻找最熟悉的角色类型作为输出结果 。所以在制作的前期阶段 ，人物设计的精细度直接决定了千人一面问题的程度 。第二是时间和成本，这是一个非常现实的原因。如果项目周期和制作经费紧张 ，可能有的团队就会选择生成更快、成本更低的人物造型。这种操作思路对制作方确实会有短期正反馈 ，但这类作品多了之后就会让观众产生审美疲劳，陷入千人一面的困境 。所以 ，关键还是看制作方有没有认真把人物做出来 。
把原创角色沉淀成可以反复使用的IP ，是一些制作机构给出的方向；而观众一次次“划走”的选择，也在倒逼行业改变。在北京市文化娱乐法学会传媒与数字营销行业工委会委员张榆泽看来 ，“千人一面 ”只是一个表象 ，它真正触碰的，是AI时代内容创作一个更本质的问题 。
张榆泽：AI短剧的“千人一面 ”，表面看是一个技术和制作流程的问题 ，但更深层看 ，它提醒我们：当机器可以无限生成图像时，人类真正需要回答的 ，已经不再是“能不能创造” ，而是“创造什么” 。未来的内容竞争，可能不会停留在谁拥有更强的生成能力 ，而在于谁能够理解人性 、塑造人物 、触达人心。从这个意义上看 ，AI带来的并不仅是一场生产方式的变革，也是在把内容价值重新排序：当影像可以被快速复制 ，真正能够留下来的 ，仍然是那些承载情感、表达经验，并与观众建立连接的故事 。
(中央广播电视总台中国之声)【
