首个AI神作！一人分饰全角，万人围观外星人嘲讽人类灭绝
新智元报道
编辑：KingHZ
在 AI 时代，一个洛杉矶电影人用 AI 工具打造出「电影宇宙」——外星格隆人研究人类文明的搞笑伪纪录片，从健身到橄榄球，全是滑稽误解！
AI 生成了无厘头搞笑科幻剧电影宇宙！
2024 年起，洛杉矶电影人 Josh 以 Neural Viz 之名启动，首作网络伪纪录片《Unanswered Oddities》「未解奇谭」——
未来「glurons」（格隆人）占据了地球，他们对着镜头畅谈关于人类祖先的《远古外星人》式猜想。
每集探讨「hooman」文明的某个领域（总是带着滑稽的错误发音），比如美国、健身或美式橄榄球。起初这像是个自成体系的幽默短剧。
之后，这个被称为「单宇宙」的世界观开始扩张。
在同一格隆电视台，「神经视界」（Neural Viz）持续产出的不同剧集：纪录片式警匪片、UFC 风格的斗虫格斗秀，继而衍生出播客、街头访谈。
视频间浮现出支线剧情与故事脉络——爱情悄然萌发，邪恶组织暗流涌动，关于人类灭绝真相的颗粒感影像资料逐渐浮出水面。
不久后，这位电影制作人便用 AI 构建出拥有独立语言、角色与传说的完整世界。
《连线》「Wired」杂志将系列节目誉为「AI 时代首个靠谱的电影宇宙」。
AI 奇观
AI 叙事往往走向两极：要么是末日威胁，要么是虚张声势。
但当记者 Christopher Beam 目睹既古怪又平淡的电影制作场景——晨光中他手捧冰咖啡，棕发与胡须略显凌乱。
这位导演既不在片场，也不在火星。他坐在洛杉矶的家中，操作一款名为 FLUX Kontext 的 AI 软件，一遍遍生成并重绘外星生物的图像，耐心等待一个「能用的版本」出现。
最初那张「提姬」（Tiggy）角色形象，是他用另一款 AI 工具 Midjourney 生成的：
提示词：fat blob alien with a tiny mouth and tiny lips
大意：胖乎乎的团状外星人，小嘴巴、小嘴唇。
至于提姬的声音，则是用 ElevenLabs 调出来的——导演自己的声音先与合成音叠加，再大幅升调处理。
还有一款叫 Runway 的工具，用来生成这场戏的分镜说明：「特写镜头，小外星人坐在副驾，背景虚化。」
AI 工具总是不听指令，做出诡异选择，或是完全偏离轨道。但他以耐心细致的引导最终驯服了这些工具，催生出一段长达八分钟、剧本缜密的原创电视剧。
意外火了
最初，Neural Viz 只是 Reddit 和X（原 Twitter）上 AI 迷的小众心头好。
但没过多久，它就爆火出圈：单条视频在 YouTube 上动辄几十万播放，在 TikTok 和 Instagram 上更是轻松破 10 万+。
不过，撇开热度不谈，Neural Viz 已可称得上具有历史意义的成就——
它是首批真正让人叫好的 AI 电影作品之一。
「AI 视频」这个词往往会引发最糟糕的联想：跳板上的河马、开飞机的婴儿、吃意大利面的威尔·史密斯……
简而言之就是粗制滥造。
这种媒介的风评一塌糊涂，也并不冤：一方面是审美灾难，另一方面也有政治上的争议。
很多人担心，这些 AI「垃圾内容」（slop）将毁掉好莱坞、摧毁创作者的饭碗，还会把观众推得更深地陷入由算法操控的「电子粪坑」之中。
而 Neural Viz 展示了另一种可能。
在充斥着 AI 粗制滥造内容的世界里，它的创作者却在用 AI 完成一项极具原创性、充满想象力的个人创作。
这不仅仅是执行一个设想，更是在细节上倾注热爱与坚持。
值得一提的是，虽然他用提示词完成了剧组里几乎所有岗位的工作，这位 Neural Viz 的主创，剧本还是坚持手写的老派方式。他还亲自「出演」片中所有角色，AI 只是他戴上的「面具」。
等到镜头和画面都布置妥当后，他就用 Runway 的面部动作捕捉功能「唤醒」提姬：坐在转椅上，一边念着台词，一边表演外星人的神态，就像不用离开电脑椅的 Andy Serkis 在电影《指环王》中的咕噜一样。
AI 影视圈的悖论
AI 影视圈的悖论就在于：尽管技术进步飞快、工具愈发强大，但真正能产出「记得住的好作品」的创作者，依然屈指可数。
而更常见的，是那种为了蹭热度而存在的「提示词+生成」式 AI 视频。
当谷歌在 5 月推出 Veo 3、把多模态视频生成变得像「填提示框」一样简单之后，社交媒体就被某种诡异逻辑推送得满屏都是——
比如，大脚怪对着前置镜头自说自话的 vlog。
到了 9 月底，OpenAI 又发布了 Sora 2，允许用户扫描脸部，将自己嵌入视频中，进一步加速了「电子垃圾大爆发」。
而 Neural Viz 能在这片混乱中脱颖而出，很大一部分原因，是 Kerrigan 坚守传统叙事技法。
他始终从写剧本开始——场记、动作描述、对话、镜头运动都逐一写下。
接着为每一个镜头画分镜；每一格画面，他都会用 Flux、Runway，或有时是 ChatGPT 生成静态帧。他会确保每个场景的灯光统一。
在对白段落里，保持视线一致。他还特别注意背景元素的清晰度——因为 AI 常会让背景变模糊——并营造出准确的场景情绪。
为了做出「手持摄影」那种抖动效果，他甚至用手机拍摄电脑屏幕，再把那种自然的抖动「映射」到 AI 生成的画面上——这是现实摄影与虚拟画面之间的桥梁式「黑科技」。
在这些工具里做的每一件事，其实都是他十多年积累下来的技能。他说：
我认为这个世界上，能做出这种「既懂 AI 又懂电影语言」的东西的人，并不多。
输家、赢家和神
Kerrigan 一直抗拒对「电影未来」下什么豪言壮语。他并不觉得自己属于什么「浪潮」或「先锋阵营」。
他一再强调，AI 只是工具，和其他工具没什么本质区别。
我做这些，是为了讲故事，而这些工具只是我工作流的一部分。它们不是一切，也短期内不会成为一切。
Kerrigan 承认，确实收到过一些关于使用 AI 的批评。
他也不否认，这项技术有可能冲击好莱坞现有的劳动力结构。
但在他看来，更大的、早就存在的问题，是：讲故事的权力掌握在大公司手里。
比如，他 2021 年卖给迪士尼的那部试播集，现在版权就完全归属对方。而 AI 让他第一次能「创作并拥有自己的作品」。
不过，这条路也有代价——他开始担心「创作过劳」。
毕竟，当你有能力每两周就做出一支媲美影视工业水准的视频，你就会感觉「自己必须每两周交出一支工业水准的作品」。
目前来看，视觉 AI 大战的最大「输家」，可能是那些擅长某项具体技术的工匠。
而赢家将是那些「有想法的人」：编剧、导演、讲故事的人。
而那些既有想法、又能用好这些工具的人？他们将是「神」。
技术并非终点，而是通向叙事自由的捷径。
当下一个「外星人」对着镜头研究我们时，也许他们会惊讶于：
人类最伟大的发明，从来不是机器，而是用机器延伸出的灵魂。
参考资料：
https://www.wired.com/story/the-future-of-ai-media-parody-of-the-apocalypse-guy-named-josh/
