一起走进新时代,「AI理论与实践」基础课,上架!!!

在近两年的戏影考研中，AI已经不再只是附加的小众热点，而是逐渐进入各类院校专业课的核心考察结构。我们可以初步预判，在未来的考试中，它的题量与占比可能会接近我们常规的“影史”和“理论”题目。

由此，作为戏影考研的头部机构，戏梦做了一件大事！我们将AI理论和实践课纳入到考研复习的基础板块，不再仅仅属于热点课中某一个专题板块，而是让考生在最开始的复习中，就能把AI基础及理论延伸系统学习掌握，同时匹配AI实践课程，快速上手制作一部自己的AI短片，满足考生作品集的实践需求，成为复试中老师最心仪的选择。

本套课程分为两大板块：AI基础理论与AI创作实践

1.真题分析：解析近年来各院校AI相关考题

2.AI影像基础认知：

（1）AIGC：新的内容生产方式，从“拍摄”转向“生成”

（2）生成流程：文本输入→模型计算→图像/视频输出

（3）ai影像制作的核心动力：低成本、高效率、可重复与可批量生成

3.对影像变化的理解：

（1）从记录现实到生成影像

（2）从现实依赖到数据依赖

（3）从单一作品到规模化内容生产

1.作者问题：结合“AI的作者是谁”、“作者性困境”等真题，理解创作主体变化

2.AI创作流程拆解：

（1）文本阶段：剧本生成与提示词设计

（2）视觉阶段：人物、场景与风格锚定

（3）制作阶段：剪辑、特效与动态生成

3.作者性变化总结：

（1）从导演中心到人机协同

（2）从创作表达转向筛选与控制

（3）从个体风格到碎片美学

1.真实问题：结合“AI是否影响电影真实”“纪录片本质”等高频考题

2.AI对真实的冲击：

（1）生成影像：不依赖现实对象也可呈现“真实效果”

（2）Deepfake：影像伪造与虚构能力增强

（3）真实变化：从“现实真实”转向“视觉真实”

3.纪录片与伦理问题：

（1）AI 创造的新历史

（2）真实从“记录”转向“建构”

（3）真实的边界与信任成为核心问题

1.行业问题：从电影工业到短视频与AI生产体系，理解当前视听产业的整体转向

2.电影生产方式变化：

（1）生成协同：从以拍摄为中心转向“人+AI”的协同生产模式

（2）成本效率：制作成本下降、生产速度提升，内容供给大幅增加

（3）流程重构：由线性拍摄流程转向可拆分、可迭代的生成流程

3.平台与内容形态变化：

（1）短剧兴起：短视频与微短剧成为高频内容形态，改变叙事长度与结构

（2）算法分发：平台通过推荐机制参与内容筛选与传播

（3）碎片观看：观看方式由长时沉浸转向短时、高频、多次消费

4.产业结构与发展趋势：

（1）技术驱动：AI成为内容生产的重要推动力量

（2）平台主导：平台从传播渠道转变为内容规则与流量分配中心

（3）形态演变：电影在与短内容与平台内容的融合中形成新的发展方向

从艺术类院校到综合类高校的真题来看，AI相关题目主要集中在几个关键问题上：电影的本体正在如何演变，创作者应该如何被重新理解，“真实”的内涵应该如何把握，技术又将怎样重塑产业与电影历史。通过梳理可以发现，这些问题都在引导大家依托电影学已有的理论框架，去理解AI带来的新变化。

这些题目表面上围绕AI技术与工具展开，实际上却又都落在本体、技术、美学、产业与历史这五个基础维度之中。比如，“AI是否改变电影真实”“AI时代作者如何界定”，对应的是影像本体与作者问题；“AI对创作流程与行业结构的影响”，对应的是技术发展与产业变革；“数字时代电影未来如何发展”，对应的是电影史脉络与媒介演变。AI只是这些题目的切入点，真正被考察的，是大家能不能把新问题纳入既有的理论结构中展开分析，并用新旧电影理论的发展转向理解当下的媒介现实。

当前的命题逻辑已经逐渐转向理论应用能力，更重视大家用专业知识分析行业变化的水平。很多同学觉得题目“都会写，但写不好”，原因往往不是基础知识不够，而是还没有建立清晰的问题意识。因此，这门课不会刻意堆砌复杂概念，也不会把重点放在AI工具教学上，而是希望带大家训练一项更核心的能力：把AI相关现象转化为有深度、可展开的电影学问题。

课程会从具体、直观的行业现象入手，比如影像如何从“拍出来”转向“生成出来”，创作如何从“主动表达”转向“筛选与控制”。在这个基础上，我们会一步步搭建完整的分析路径：技术如何改变生产方式，生产方式如何影响美学表达，又如何进一步重塑电影产业与发展方向。通过这样的训练，大家可以把看似零散的技术现象转化为清晰的专业问题，并慢慢形成稳定的分析方法。以后看到一个新的AI现象时，就能自然联想到本体、作者、真实或产业层面的相关问题，并有条理地展开说明。

我们更希望帮助大家建立一项长期有效的能力，而不仅仅是应对眼前的考试。以后大家再接触AI短片、虚拟制作、平台算法等新的技术变化时，不会只停留在新鲜的感受上，而是能够迅速判断它在电影体系中的位置，并形成自己的分析思路。大家不需要一开始就完全掌握所有理论，也不必提前熟悉复杂技术，只要跟随课程节奏逐步建立问题意识，就会慢慢发现，AI其实是进入和理解电影学体系的一个很好入口。

在当前阶段，大家越早将AI纳入自己的知识框架，后续的专业学习就会越从容，也会更有主动性。这门课的初衷，就是陪伴大家从这里出发，一步步建立起系统、清晰的电影学思维。

1.课程目标

（1）建立AI短片创作的整体认知。

（2）理解从文本创意到影像成片的基本流程。

（3）明确不同AI工具在短片创作中的分工。

2.课程内容

（1）AI短片的创作逻辑与基本流程。

（2）剧本构思、视觉设定、关键帧生成、视频动态化、声音补充与剪辑整合。

（3）AI工具矩阵的选择方法与使用场景。

3.使用软件

（1）ChatGPT / DeepSeek/豆包：用于剧本构思、分镜设计、提示词整理。

（2）Nano Banana / ChatGPTImage2：用于图像生成、人物设定、场景设定与关

键帧设计。

（3）LibTV / 可灵 / 即梦Seedance 2.0：用于视频生成、镜头运动和动态效果测试。

（4）Suno、ElevenLabs：配乐及音效生成。

（5）Final Cut pro / Premiere Pro/剪映：用于素材整合、字幕添加、节奏调整与成片输出。

1.课程目标

（1）通过大热AI短片案例拆解，理解作品背后的技术路径。

（2）掌握画布式创作流程的基本方法。

（3）学习如何从案例中反推镜头设计、提示词逻辑和生成流程。

2.课程内容

（1）AI短片实践

（2）对AI短片案例进行拉片分析。

（3）拆解作品的故事结构、视觉风格、镜头语言、动态效果与剪辑节奏。

（4）使用TapNow/Libtv整理创作流程、视觉参考、提示词、关键帧和素材关系。

（5）使用LibTV进行视频生成流程演示与动态片段测试。

3.使用软件

（1）TapNow/LibTV：用于项目画布搭建、案例拆解、素材关系整理。

1.课程目标

（1）掌握将固定剧本转化为AI短片的完整流程。

（2）理解剧本、提示词、关键帧、视频生成和剪辑之间的关系。

（3）具备独立完成小体量AI影像作品的基础能力。

2.课程内容

（1）对固定剧本进行结构拆解。

（2）完成视觉风格确定、人物设定、场景设定与镜头拆分。

（3）生成角色、场景和关键帧画面。

（4）使用视频生成工具完成镜头动态化。

（5）补充声音、字幕、剪辑节奏并导出成片。

（6）对学生基于固定剧本生成的作品进行点评与修改指导。

3.点评重点

（1）人物形象是否统一。

（2）场景空间是否连续。

（3）提示词是否准确。

（4）镜头运动是否合理。

（5）画面风格是否稳定。

（6）剪辑节奏是否完整。

4.课程最终成果

（1）完成一部小体量AI短片。

（2）提交短片成片、关键提示词、关键帧图片与视频生成片段。

（3）形成对AI短片创作流程的基本理解。

（4）具备从创意构思到影像输出的初步实践能力。

1.行业问题：从电影工业到短视频与AI生产体系，理解当前视听产业的整体转向

2.电影生产方式变化：

（1）生成协同：从以拍摄为中心转向“人+AI”的协同生产模式

（2）成本效率：制作成本下降、生产速度提升，内容供给大幅增加

（3）流程重构：由线性拍摄流程转向可拆分、可迭代的生成流程

3.平台与内容形态变化：

（1）短剧兴起：短视频与微短剧成为高频内容形态，改变叙事长度与结构

（2）算法分发：平台通过推荐机制参与内容筛选与传播

（3）碎片观看：观看方式由长时沉浸转向短时、高频、多次消费

4.产业结构与发展趋势：

（1）技术驱动：AI成为内容生产的重要推动力量

（2）平台主导：平台从传播渠道转变为内容规则与流量分配中心

（3）形态演变：电影在与短内容与平台内容的融合中形成新的发展方向

实践板块的设计思路是从简单到复杂、从看懂到会做，带着同学们一步一步完成一部 AI 短片的基本创作过程。很多同学可能已经听说过 AI 生成图片、AI 生成视频，但还不清楚一部完整的 AI 短片到底是怎么做出来的。因此课程不会一开始就让大家直接操作很多软件，而是先帮助大家建立一个清楚的概念：AI 短片不是随便输入一句话就能完成的，它需要先有故事，再有画面，再有动态，最后还要通过剪辑和声音把它变成完整作品。

第一讲主要解决“是什么”和“用什么”的问题。通过这一讲，同学们可以了解 AI 短片的基本制作流程，也能知道不同软件分别适合做什么。比如，ChatGPT 和 DeepSeek 更适合帮助我们想故事、写剧本、整理提示词；Nano Banana 和 ChatGPT 图像生成适合做人物、场景和关键画面；LibTV、可灵、即梦 Seedance 2.0 适合把静态画面变成视频；剪映和 Premiere Pro 则用于最后的剪辑整理。这样安排，是为了让同学们先有一张“创作地图”，知道每一步该做什么。

第二讲主要解决“怎么看”和“怎么拆”的问题。我们会通过拉片的方式，带同学们分析一些 AI 短片案例，看它们的故事怎么展开，画面怎么设计，镜头怎么运动，声音和剪辑怎么配合。同时会结合 TapNow 和 LibTV 这样的画布工具，把一个短片拆成故事、画面、提示词、视频片段等不同部分。这样做的目的，是让同学们明白好作品不是偶然生成出来的，而是经过拆解、设计和不断调整完成的。第二讲最后会给出一个固定剧本，让大家提前想一想这个故事可以怎么拍、怎么生成。

第三讲主要解决“怎么做”的问题。课堂会围绕第二讲给出的固定剧本，完整演示一次从文字到短片的过程。我们会先拆解剧本，再设计人物和场景，然后生成关键帧，接着用视频工具让画面动起来，最后加入声音、字幕和剪辑，形成一个小体量短片。在这个过程中，同学们可以清楚看到每一步之间的关系，也能理解为什么有些画面会失控，为什么人物会变形，为什么场景会不连续，以及应该如何修改。

整体来说，这门课希望同学们学到的不是单个软件的按钮操作，而是一套清楚的 AI 短片创作方法。通过三讲内容，同学们能够逐步掌握从创意构思、剧本整理、画面生成、视频生成到最终剪辑的基本流程。课程结束后，希望每位同学都能明白：AI 是一种创作工具，但真正决定作品质量的，仍然是创作者的想法、判断和修改能力。

未来已来，和戏梦一起迎风直上吧！

AI理论与实践课作为我们在全程班基础课体系中新增的一个板块，免费开放给戏梦全程班学员。

非全程班学员报名渠道如下：

售价¥500

作者/戏梦学姐

排版/MIF

编辑/驹子