AIGC与影视制作：技术革命、产业重构与未来图景-EW帮帮网

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在生成式人工智能（AIGC）技术爆发式发展的当下，影视产业正经历一场前所未有的范式变革。从剧本创作的“灵感加速器”到视觉特效的“虚拟魔法师”，从后期制作的“智能工匠”到全球内容分发的“翻译官”，AI技术已深度渗透至影视全产业链。本文将结合技术原理、行业实践、法律伦理及未来趋势，系统解析AIGC如何重塑影视工业，并探讨其对中国影视产业“弯道超车”的战略价值。

一、AIGC技术全景：从算法突破到产业赋能

1. 技术底座：多模态大模型的进化路径

AIGC技术体系由三大支柱构成：

自然语言处理（NLP）：GPT-4、Claude 3等模型通过“预训练+微调”机制，实现剧本生成、对话润色与分镜脚本创作；
计算机视觉（CV）：Stable Diffusion 3、Sora等模型基于扩散模型（Diffusion Model）与时空卷积网络（STCN），实现从静态图像到动态视频的生成；
音频生成：MuseNet、Riffusion等模型通过神经网络合成符合场景氛围的配乐与环境音效。

技术突破点：

跨模态对齐：CLIP、Flamingo等模型实现文本、图像、视频的语义一致性，例如“赛博朋克霓虹灯”的文本描述可精准映射为视觉元素；
实时渲染：NVIDIA Omniverse、Unreal Engine 6等引擎结合AI，将特效渲染速度提升10倍以上；
物理仿真：基于深度学习的流体、布料模拟技术，使虚拟场景更贴近真实物理规律。

2. 核心算法：从生成对抗网络到扩散模型的迭代

以Stable Diffusion为例，其技术演进如下：

版本	核心改进	应用场景
v1.5	引入交叉注意力机制（Cross-Attention）	文本-图像精准控制
v2.0	增强图像分辨率（最高2048×2048）	影视级概念设计
v3.0	引入视频生成能力（基于STCN）	动态分镜脚本生成

以下代码示例展示如何调用Stable Diffusion 3生成影视级概念图：

from diffusers import StableDiffusion3Pipeline
import torch

# 加载Stable Diffusion 3模型（需API访问权限）
model_id = "stabilityai/stable-diffusion-3-medium"
pipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16, safety_checker=None)
pipe = pipe.to("cuda")

# 生成影视概念图（支持多帧视频生成）
prompt = "Epic battle scene in a post-apocalyptic city, firestorms, giant mechs, dramatic lighting"
negative_prompt = "low quality, blurry, cartoonish"
images = pipe(
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    num_inference_steps=50,
    guidance_scale=8.0,
    num_images_per_prompt=4,  # 生成多张候选图
    output_type="np"  # 输出为numpy数组
).images

# 保存图像并生成分镜脚本描述
for i, img in enumerate(images):
    img.save(f"battle_scene_{i+1}.png")
    print(f"Generated shot {i+1}: {prompt} - {img.size}")

二、AIGC在影视制作全流程中的深度应用

1. 剧本创作：从“灵感枯竭”到“创意井喷”

技术赋能场景：

情节生成：通过分析《权力的游戏》《三体》等经典作品，生成符合类型片规律的情节框架，例如“三幕式结构+5个关键转折点”；
对话优化：GPT-4可调整台词的口语化程度与情感张力，例如将“我需要你的帮助”优化为“听着，现在只有你能救我们，否则我们都得死在这儿”；
角色塑造：基于情感分析技术，确保角色行为符合性格逻辑，例如“一个自私的商人不会在危急时刻牺牲自己”。

行业实践案例：

北京国际电影节AIGC单元：作品《愤怒把一个男人捣碎成很多男孩》通过AI辅助剧本创作，融合存在主义哲学与超现实叙事，斩获技术创新奖；
微短剧《三星堆：未来启示录》：AI生成初版剧本，人类编剧优化细节，制作效率提升50%，上线后播放量破亿；
好莱坞编剧罢工应对：AI工具被用于生成剧本大纲与对话草稿，缓解人力短缺压力。

代码示例：生成悬疑题材故事大纲

import openai

openai.api_key = "your-api-key"

prompt = """
Generate a 1500-word suspense film outline with the theme "conspiracy in a small town". 
Include:
1. Three-act structure with key plot twists
2. Main characters (detective, mayor, mysterious stranger)
3. Moral dilemmas (truth vs. survival)
4. At least 2 red herrings
"""
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    max_tokens=3000,
    temperature=0.7  # 控制创意程度
)
print(response.choices[0].message["content"])

2. 视觉特效：从“烧钱黑洞”到“降本增效”

技术突破场景：

场景生成：Stable Diffusion 3可在1小时内生成100张不同风格的场景概念图，较传统手工绘制效率提升30倍；
物理模拟：NVIDIA Omniverse中的AI加速流体（如《阿凡达：水之道》中的海洋特效）、爆炸等复杂效果的渲染速度；
动作捕捉优化：DeepMotion等工具可自动修正动作捕捉数据的噪声，减少后期调整时间；
虚拟制片：LED虚拟拍摄结合AI实时渲染，实现“所见即所得”的拍摄体验。

行业实践案例：

动画短片《犬与少年》：背景绘制由AI完成，成本降低40%，制作周期缩短30%，获2023年东京动画奖；
游戏《黑神话：悟空》：AI生成部分怪物模型与场景纹理，开发效率提升25%；
Netflix《爱，死亡和机器人》：AI辅助生成部分动画片段，缩短制作周期。

代码示例：生成科幻场景并优化渲染参数

from diffusers import StableDiffusion3Pipeline
import torch
import numpy as np
from PIL import Image

# 加载模型
pipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-3-medium", torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")

# 生成科幻场景（支持参数化控制）
prompt = "Futuristic space station orbiting a gas giant, aurora borealis, floating cities, hyper-detailed"
negative_prompt = "low resolution, cartoonish, unrealistic"

# 参数化控制：调整风格、光照、细节
params = {
    "guidance_scale": 8.5,  # 创意强度
    "num_inference_steps": 60,  # 迭代步数
    "height": 1024,  # 图像高度
    "width": 1536,  # 图像宽度
    "seed": 42  # 随机种子（可复现结果）
}

# 生成图像
image = pipe(
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    **params
).images[0]

# 保存图像并计算渲染效率
image.save("space_station.png")
print(f"Generated image: {params['width']}x{params['height']}, steps={params['num_inference_steps']}")

3. 后期制作：从“人工堆砌”到“智能流水线”

技术赋能场景：

智能剪辑：通过分析镜头情绪（如悲伤、紧张），AI自动匹配转场节奏与BGM，例如“慢镜头+低沉弦乐”组合；
色彩校正：基于深度学习的模型可统一多机位素材的色调，减少人工调色时间；
音效生成：Riffusion等模型可根据场景描述生成环境音（如雨声、风声）与配乐；
字幕生成：AI实时翻译与配音，支持多语种内容分发。

行业实践案例：

微短剧《柒两人生》：AI辅助剪辑使后期制作效率提升50%，全网播放量超1.6亿次；
央视《千秋诗颂》：AI将诗词转化为水墨动画，单集成本降至传统动画的1/3，制作周期从3个月缩短至1个月；
抖音AIGC微短剧：AI生成字幕、配乐与特效，用户留存率提升40%。

代码示例：智能剪辑与配乐生成

import moviepy.editor as mp
import openai
import numpy as np

# 加载视频素材
video = mp.VideoFileClip("raw_footage.mp4")

# 智能剪辑：提取高情绪片段并加速
def analyze_emotion(frame):
    # 简化版情绪分析（实际需结合CV模型）
    brightness = np.mean(frame) / 255.0
    return "high" if brightness < 0.3 else "low"  # 黑暗场景视为高情绪

high_emotion_clips = []
for clip in video.subclip(0, 60).iter_frames(fps=1):  # 每秒取1帧
    emotion = analyze_emotion(clip)
    if emotion == "high":
        start_time = video.reader.get_frame(clip).time
        end_time = start_time + 2  # 截取2秒片段
        high_emotion_clips.append(video.subclip(start_time, end_time))

# 合并高情绪片段并加速
edited_video = mp.concatenate_videoclips(high_emotion_clips).fx(mp.vfx.speedx, factor=1.5)

# 生成配乐描述并调用API（示例）
prompt = "Generate a 60-second suspenseful music description for a dark forest scene with low-frequency rumbles and sudden jumps."
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    max_tokens=300
)
music_desc = response.choices[0].message["content"]

# 实际应用中需调用音频生成API（如Riffusion）
print(f"Generated music description: {music_desc}")
edited_video.write_videofile("edited_clip.mp4", codec="libx264", audio=False)  # 需后续添加音频

三、AIGC与影视产业的融合路径

1. 微短剧赛道：人机协作的“降维打击”

技术路径：AI生成剧本草稿→虚拟场景搭建→实时渲染→AI辅助剪辑→多语种分发；
成本优势：以《柒两人生》为例，AI技术使单集成本从50万元降至20万元，制作周期从7天缩短至3天；
市场表现：抖音AIGC微短剧播放量同比增长300%，用户留存率提升40%，广告转化率提高25%；
商业模式：AI工具订阅费（如剧本生成服务）+内容分成（如流量广告）。

2. 游戏与影视的“虚实共生”

技术协同：游戏引擎（如Unity、Unreal）与AIGC工具结合，实现影视级画面渲染与动态叙事；
案例：
- 昆仑万维“天工”智能体支持AI生成游戏剧情、角色动画及宣传片，用户量突破600万；
- 《原神》通过AI生成部分NPC对话与任务脚本，提升内容更新频率；
- 虚拟偶像A-SOUL的AI驱动技术，实现实时互动与内容生成。

3. 广电媒体的内容创新

技术突破：
- AI全流程译制（如《来龙去脉》）提升多语种内容分发效率，成本降低60%；
- AI水墨动画生成（如央视《千秋诗颂》）弘扬传统文化，单集制作周期从3个月缩短至1个月；
- AI新闻主播（如新华社“新小微”）实现24小时不间断播报。
政策支持：国家广电总局发布《广播电视和网络视听领域人工智能应用白皮书》，推动AI技术与行业深度融合。

四、挑战与应对：伦理、法律与产业生态

1. 现存挑战

创意局限性：AI生成内容依赖数据训练，难以完全替代人类创作者的情感表达与深度思考；
技术伦理：深度伪造技术可能被用于恶意篡改影视素材，引发版权与信任危机；
法律空白：
- AI生成内容的版权归属（如《太空歌剧院》获奖引发的争议）；
- 数据隐私保护（如用户输入的剧本创意是否被模型“窃取”）；
- 深度伪造内容的监管（如虚假宣传、政治误导）。

2. 应对策略

技术防护：
- 数字水印技术：在AI生成内容中嵌入不可见标识，便于溯源；
- 区块链存证：记录内容生成过程，确保版权可追溯。
法律完善：
- 明确AI生成内容的版权归属（如“创作者+开发者”共享）；
- 制定深度伪造内容的使用规范（如标注“AI生成”标识）。
行业自律：
- 建立AI影视创作伦理准则；
- 推动产学研合作，共建AI影视技术标准。

五、未来展望：AIGC驱动的影视产业新生态

1. 技术趋势

多模态生成：结合文本、图像、音频、3D模型的跨模态生成，提升内容丰富度；
实时交互：AI与虚拟制片技术结合，实现拍摄现场的实时特效渲染与调整；
个性化定制：基于用户偏好的AI内容生成（如“为我定制一部科幻短片”）；
垂直领域模型：开发针对影视行业的专用大模型，如“FilmGPT”“CineDiffusion”。

2. 产业变革

创作民主化：个人创作者可通过AI工具低成本制作影视内容，打破大公司垄断；
全球化协作：AI翻译与配音技术推动跨国影视项目低成本落地；
商业模式创新：AI生成内容订阅制、虚拟偶像经济、元宇宙影视体验。

3. 中国影视产业的战略机遇

技术赶超：依托华为、商汤等企业的AI技术积累，实现影视工业的“弯道超车”；
文化输出：通过AI生成具有中国元素的影视内容（如水墨动画、武侠题材），推动文化出海；
政策支持：国家“十四五”规划明确提出“发展智能影视”，为行业提供资金与政策保障。

结语

AIGC技术正在开启影视制作的“智能革命”。从北京国际电影节的创新实践到微短剧市场的爆发式增长，从央视的文化传承到好莱坞的工业化探索，AIGC已证明其在缩短制作周期、降低成本及拓展创意边界方面的核心价值。未来，随着技术迭代、法律完善与行业协同，AIGC必将成为影视工业数字化升级的核心驱动力，推动中国影视产业迈向全球价值链高端，实现从“影视大国”到“影视强国”的历史性跨越。

参考文献

北京国际电影节AIGC单元获奖作品分析报告
《中国微短剧市场发展白皮书》（2023）
《现代电影技术》丨从动画影片《犬与少年》到元宇宙：AIGC的潜力、应用及挑战
抖音AIGC微短剧用户行为研究（2023）
央视《千秋诗颂》技术白皮书
国家广电总局《广播电视和网络视听领域人工智能应用白皮书》
昆仑万维“天工”智能体技术文档
《阿凡达：水之道》视觉特效技术解析
OpenAI GPT-4技术报告
Stability AI Stable Diffusion 3技术文档

《人工智能与影视制作》

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京东：https://item.jd.com/15030080.html

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影视制作全流程AI实战指南：9大影视制作环节+9大真实国际案例+26项核心技能，60天从创意到成片，破解版权伦理困局，解锁人机协同创作新范式！

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内容简介

AI 技术在影视制作领域的应用日益广泛，本书结合影视创作与制作流程，介绍 AI 在选题策划、剧本创作、影视表演、影视拍摄、影像生成、剪辑制作、声音制作、后期调色、传播宣发等环节的应用，通过典型案例，详细介绍相关软件的使用技法，是 AI+ 时代影视制作技法的重要学习用书。本书案例丰富，涵盖影视创作的多个环节，适合影视爱好者、短视频 / 微电影导演、剪辑师、特效师、编剧人员及相关专业学生阅读。

作者简介

张勇，教育部青年长江学者，全国广播电视与网络视听行业领军人才，浙江大学国际影视发展研究院副院长、博士生导师，《波比的工厂》《90后的中非情缘》《坦桑来的画家》等多部纪录片导演，出版著作《影像突围：非洲电影之光》《中非之路》等，相关作品被译制成英语、法语、阿拉伯语、斯瓦希里语、豪萨语、意大利语、匈牙利语在国内外传播。

前言
第一章 AI 影视制作概述 001
导入案例 “汉语电影内容 AI 辅助创作平台”发布
第一节 生成式 AI 及其在影视制作中的应用 / 003
一、生成式 AI 的兴起 003
二、自然语言处理技术的飞跃与应用 004
三、图像生成技术的突破与应用 005
第二节 生成式 AI 对影视制作的影响 / 007
一、全周期赋能影视制作 007
二、人机协同触发灵感 008
三、降低成本并缩短制作周期 008
第三节 AI 生成内容的问题和完善重点 / 008
一、叙事缺乏连贯性 009
二、艺术性和生命力有待提高 010
三、有潜在的法律风险 010
第二章 AI与影视策划 013
导入案例 民族剧《我的阿勒泰》的 AI 赋能
第一节AI参与影视选题策划 / 015
一、选题类型的确定 015
二、故事创意的生成 016
第二节 AI 辅助影视前期调研 / 017
一、市场趋势与受众定位 018
二、适应性分析与策略优化 019
三、调研模拟与场景考察 020
第三节 AI 支持影视决策 / 021
一、项目评估与风险控制 022
二、资源调度与成本管控 023
三、跨媒介叙事策略 024
创新实践 用AI辅助确定影视作品选题 026
第三章 AI与剧本创作 028
导入案例 电影《流浪地球 2》的剧本创作
第一节 剧本生成与创作 / 031
一、AI剧本创作技术的发展演变 031
二、AI辅助进行剧本写作 033
三、不同领域的AI剧本辅助创作 035
第二节 剧本修改与创作优化 / 036
一、智能化剧本评估系统 036
二、剧本内容优化 038
三、剧本创作模式转型 039
第三节AI创作的局限 / 040
一、创作产出的局限性 041
二、法规伦理与版权问题 042
三、AI剧本创作发展展望 043
创新实践 借助AI工具进行剧本创作 044
第四章 AI与影视表演 047
导入案例 热播剧《长安十二时辰》的“鱼脑”与雷佳音
第一节 AI 参与影视选角 / 050
一、角色匹配与演员推荐 050
二、角色试镜与评估 051
三、数据驱动与选角决策 052
第二节 虚拟演员在影视制作中的应用 / 054
一、发展历程与代表案例 054
二、开发工具与生成过程 056
三、市场前景与伦理争议 058
创新实践 用Synthesia生成虚拟演员 059
第五章 AI与影视摄影 065
导入案例 美国电影《坎大哈陷落》用沙特外景模拟阿富汗
第一节 AI在拍摄环节的应用 / 068
一、镜头设计与拍摄指导 068
二、自动化摄影设备的使用 071
三、实时监控与质量控制 073
四、动作捕捉 074
五、灯光设计与控制 075
第二节 AI在虚拟拍摄中的综合应用 / 076
一、虚拟摄影棚 076
二、实时渲染技术 077
创新实践 尝试在虚拟拍摄中进行动作捕捉 079
第六章 AI与影像生成 081
导入案例 《赞比亚奥德赛》的影像生成
第一节 文本生成视频：开启创意之门 / 083
一、现实案例的启示 083
二、文本生成视频的流程 084
三、文字生成视频案例实操 087
四、其他常用的文字生成视频工具 089
五、AI 生成视频的利弊权衡 091
第二节 图像生成视频：视觉叙事的新篇章 / 092
一、绘图软件与图像拓展 093
二、模板类 AI 视频生成 093
三、特定图像生成视频 094
四、常见的图片生成视频工具 095
五、人工创作视频与AI图生视频的优劣对比 097
第三节 自动化特效生成：电影魔法的新纪元 / 097
一、用 Runway 生成植物生长特效 098
二、用 Dispersion Effect 生成粒子特效 099
三、其他常用的特效制作工具 100
四、运用 AI生成视频特效的注意事项 101
创新实践 用AI生成一部短片 102
第七章 AI与后期制作 104
导入案例 索贝AI剪辑平台助力冬奥会赛事剪辑
第一节 AI 辅助下的数字影像剪辑流程 / 107
一、剪辑元素的处理 107
二、剪辑内容的搭建 113
三、自动剪辑工具的局限 117
第二节 AI 引导的自动剪辑类型 / 119
一、视频摘要剪辑 119
二、多片段脚本剪辑 120
三、语言剪辑 120
四、音乐剪辑 121
第三节 调色 / 122
一、图像生成技术辅助色彩风格确立 123
二、AI 色貌迁移方式下的色彩风格移植 124
三、AI 视阈下对未来调色路径的探究 126
创新实践  使用达芬奇的神奇遮罩等AI工具调色 127
第八章 AI与声音制作 131
导入案例 阿联酋电影《事不过三》的语言译配
第一节 电影音乐的创作与匹配 / 134
一、AI 创作电影音乐的发展历程 134
二、电影音乐的分析与匹配 136
三、受众反馈与情绪推演 137
第二节 声音和音效的创作与处理 / 138
一、AI 在拟音工作中的应用 138
二、声音的模仿与生成 139
三、噪声消除与声音修复 139
四、声音生成与质量提升 140
第三节 AI 配音 / 141
一、AI 配音的起源与发展 141
二、AI 配音的应用场景 144
三、AI 配音工具介绍 148
创新实践 用魔音工坊为作品进行英语
配音 151
第九章 AI与影视宣发 155
导入案例 票房黑马《热辣滚烫》宣发新玩法
第一节 宣发物料制作 / 158
一、电影预告片生成 158
二、电影海报生成 161
三、宣传文案及新闻稿生成 170
四、物料综合生成 172
第二节 辅助市场推广 / 173
一、预测市场效果 173
二、细分影视受众 177
三、提升用户体验 178
第三节 智能版权保护 / 181
一、电影版权智能保护的主要工具 181
二、电影版权智能保护的关键技术 182
三、影视版权智能保护的实现路径 183
四、影视版权智能检测的局限 184
创新实践 用Kimi为作品生成宣发物料 185

《巧用ChatGPT进行数学建模》

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巧用ChatGPT降低建模门槛，优化数学建模过程，培养建模新思维，快速提升读者数学建模能力

亮点

融合前沿技术：结合ChatGPT等AI工具，优化数学建模过程，降低技术门槛。
实践导向：通过丰富案例，展示AI在数学建模中的实际应用，提升实践能力。
系统讲解：全面介绍数学建模基础及ChatGPT等工具的使用方法，构建完整知识体系。
思维培养：强调逻辑思维和创新能力培养，助力读者在数学建模领域深入发展。
适用广泛：适合学生、教师及数据分析师等群体，提供宝贵的数学建模知识和经验。

内容简介

本书首先介绍数学建模的基本原理及其应用领域，旨在为初学者构建一个整体性的框架认识。其次，阐述了大语言模型（如ChatGPT等）的兴起对数学建模领域的影响，内容从基础技术延伸至高级技术；核心部分详细讲解了如何利用ChatGPT等工具来优化数学建模过程，这包括数据分析、代码编写等多个方面。最后，探讨了数学建模的未来发展趋势以及AIGC工具在这一过程中的角色，同时强调了保持核心数学技能和批判性思维的重要性。本书适合学生、教师以及数据分析师等人群阅读，有助于他们深入理解数学建模的重要性及其应用前景，掌握ChatGPT等AIGC工具的使用技能，从而在快速发展的时代中占据有利地位。

作者简介

王海华，教育学硕士，资深数学建模教练及数学科普博主，公众号“模型视角”的主理人。曾担任第二届京湾夏令营的主讲教师，荣获第六届中国未来学校大会数学建模Top20教师称号，并且是北京师范大学数学建模中心教师研讨班的核心成员。此外，还担任中国战略学会科学与工程委员会学术委员会的成员，以及华东师范大学孟宪承书院的校友导师。
曾任教于一所省重点中学，并担任数学建模实验室的负责人。开发的数学建模课程荣获市级精品课程称号。在学术著作方面，著有《模型，就是数学化的思维》和《数学建模实战：手把手教你参加数学建模竞赛》等，并参与编写了《数学建模：教育设计与案例》和《高中STEM精品课程资源课例》等。
在指导学生参赛方面成绩斐然。带教的学生曾在美国大学生数学建模竞赛、美国高中生数学建模竞赛、国际中学生数学建模挑战赛及丘成桐科学奖等高级别赛事中屡获殊荣，包括特等奖及其他高级别奖项。

第1章数学建模的基础

1.1 数学建模的概念及类型 001

1.2 数学建模的一般过程 001

1.3 应用示例：疾病传播 004

第2章 ChatGPT与数学建模应用

2.1 大语言模型及ChatGPT的核心理念006

2.2 ChatGPT的操作技巧 008

2.2.1  设定有效的提示词 008

2.2.2  应用示例 010

2.3 ChatGPT在数学建模上的应用 016

2.3.1  应用方式 016

2.3.2  建模提示词模板 018

2.3.3  追问的技巧 021



......



第9章 其他ChatGPT使用技巧

9.1 GPT商店 234

9.2 英文提问 237

第10章 国产大语言模型的介绍与使用

10.1 国产大模型概览 239

10.2 文心一言在数学建模中的应用 241

10.2.1  文心一言功能 241

10.2.2  利用文心一言进行数学建模244

AIGC与影视制作：技术革命、产业重构与未来图景

文章目录

一、AIGC技术全景：从算法突破到产业赋能

1. 技术底座：多模态大模型的进化路径

2. 核心算法：从生成对抗网络到扩散模型的迭代

二、AIGC在影视制作全流程中的深度应用

1. 剧本创作：从“灵感枯竭”到“创意井喷”

2. 视觉特效：从“烧钱黑洞”到“降本增效”

3. 后期制作：从“人工堆砌”到“智能流水线”

三、AIGC与影视产业的融合路径

1. 微短剧赛道：人机协作的“降维打击”

2. 游戏与影视的“虚实共生”

3. 广电媒体的内容创新

四、挑战与应对：伦理、法律与产业生态

1. 现存挑战

2. 应对策略

五、未来展望：AIGC驱动的影视产业新生态

1. 技术趋势

2. 产业变革

3. 中国影视产业的战略机遇

结语

《人工智能与影视制作》

亮点

内容简介

作者简介

目录

《巧用ChatGPT进行数学建模》

亮点

内容简介

作者简介

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