AI短剧,为何共用一张脸?

时间:2026-07-18 03:45:28来源:云北源资讯网 作者:综合

中新经纬7月14日电 (谢婧雯)

打开短剧App,AI短剧连刷几部AI短剧,为何一种诡异的共用熟悉感便油然而生:凌厉的下颌线、薄唇、张脸眼神下压不怒自威的AI短剧男主;鹅蛋脸、大眼睛、为何皮肤通透的共用女主……这些角色仿佛共用同一套五官模板。

多部AI剧女主长着相似的张脸脸 来源:短剧平台

这种“撞脸”现象引发了观众的普遍困惑甚至反感。在社交平台上,AI短剧“AI脸 生理性厌恶”一度登上微博热搜。为何不少用户吐槽:“刚才那个冷面总裁和上一部被赶出侯府的共用将军,怎么是张脸同一张脸?”

按理说,拥有海量数据的AI短剧AI模型理论上可以生成无限张面孔,为何AI短剧的为何主角却陷入了“换脸不换皮”的同质化泥潭?

一张“默认脸”的诞生逻辑

要解开“AI撞脸”的谜题,首先需厘清AI生成人物面孔的共用技术路径。目前,AI生成人物主要依赖两种方式:一是通过文本提示词由大模型自动生成;二是基于真人图片参考,由大模型进行调整。

AI导演莫争向中新经纬指出,在“文生图”模式下,若制作者仅输入“一个美女在咖啡厅喝咖啡”这类通用提示词,且未上传任何参考图片,AI模型极大概率会输出一张符合“标准美女”定义的图像:大眼睛、高鼻梁、尖下巴、皮肤白皙。

莫争解释,文生图模型在训练阶段通常预设了标准参数。例如,针对“亚洲美女”的标签,模型往往对应大眼睛、高鼻梁及偏白肤色。此外,免费模型往往倾向于“偷懒”,在综合各项参数后,直接输出训练数据中出现频率最高的那张“大众脸”。

这一逻辑同样适用于男性角色。莫争观察到,若缺乏精细化设定,AI生成的亚洲男性形象常神似韩国男演员——方脸、明显的蒙古人种特征。他推测,这是因为主流AI视频模型在训练时蒸馏了大量韩国影视素材,导致训练数据中韩式审美占比过高,从而赋予生成人物天然的韩式烙印。

多部AI剧男主也长着相似的脸 来源:短剧平台

“半像半不像,文艺片里经常出现很像金城武的脸。”莫争形容道。

加剧内容同质化的另一大推手,是模型背后的“灰色养料”。据公开报道,许多AI短剧制作方为降低成本,直接购买网络上廉价甚至盗版的素材包进行模型训练。

据正义网披露,盗版AI短剧资源、全网爬取资源以及用户“投喂”的侵权素材,构成了训练数据的重要来源。网络上“未授权AI短剧素材包”售卖泛滥,一个包含2万余部侵权短剧资源的素材包,售价仅为0.85元。

北京华夏工联网智能技术研究院院长王喜文向中新经纬揭示,如今AI脸的批量生产已形成高度标准化的工业流程:
1. 基底生成:使用爆款提示词生成标准化的美颜基底;
2. 锁定特征:通过固定种子值(Seed Value),确保角色五官在整部剧中保持一致;
3. 套用模板:直接套用统一的表情模板,跳过对细腻微表情的逐帧打磨;
4. 整体渲染:对全片进行一次性整体渲染,省去分段修图环节。

“这套流程刻意规避了独特五官,只为量产不出错,由此批量产出的是毫无辨识度的统一数字面孔。”王喜文指出。

算法与成本锁住的“AI假面”

当同一张面孔既演校园白月光,又演古装大小姐,甚至粘上胡子后摇身变成大叔时,观众的购买意愿自然下降。

“今年年初AI短剧刚上线时还很火热,最近大家开始审美疲劳了。”莫争感叹,这种疲劳感已蔓延至中老年群体,“我最近在逛博物馆时就听到几位大妈说现在的视频不要相信,都是AI。”

行业数据监测平台DataEye-ADX行业版数据显示,2026年5月,抖音原生端单月新增AI剧/漫剧约3.95万部,较4月的4.41万部下滑约10%,上新数量连续两个月下滑。新剧播放量增速仅为7%,较此前的高速增长明显放缓。

“模板脸”正在加速消耗观众的耐心。那么,制作方为何仍执着于使用高度相似的“AI脸”?

1. 高昂的制作成本与时间门槛

莫争介绍,若要生成一张具有差异化的面孔,团队需完成角色正面、全身、侧身、背面等多角度视图,以及角色图、场景图、道具图等资产图,再用这些素材锁定人物形象。同时,需配合精细化提示词,如指定瞳孔颜色、面部痣点、发型样式、真人写实电影风格及皮肤质感等。

“一张资产图,正常耗时5到10分钟是比较合理的。”莫争解释,此过程需仔细检查各角度一致性并反复对比。AI生成常出现细节错误,如正面看是单辫,侧面却变双辫。

实现精细化制作成本不菲。以莫争正在制作的奇幻动作电影《沙魔》为例:
* 模型费用:使用付费模型ChatGPT图片生成功能,月会员费约99美元(折合人民币673元);
* 视频生成:使用满血版视频生成模型,15秒视频约消耗15元,若走VIP通道需20至30元;
* 高阶成本:使用Seedance 2.5,30秒视频成本可能高达100元。

相比之下,共用一张脸的AI短剧成本几乎可忽略不计。“如果使用免费的AI工具如豆包,最后呈现的视频图像往往是模型认为最安全、最常用、最不易出错且最廉价的版本。”莫争说道。

2. 商业逻辑与算法推荐的路径依赖

王喜文从商业和技术层面进一步剖析:
* 商业成本:复用成熟模板脸可省去人设开发的原创成本;
* 技术容错:前代AI视频工具在处理长镜头时,特色形象易因动态变化产生畸变,因此优先选用容错率高的大众平均脸;
* 流量偏好:平台推荐机制天然偏爱成熟爆款人设,进一步强化了创作端的路径依赖。

此外,同质化AI脸泛滥的根源,在于短剧行业“短平快”的变现逻辑。制作方普遍追求极致压缩周期,拒绝在角色塑造上投入原创成本。

中国网络视听协会报告显示,2026年第一季度,全行业上线微短剧约12.8万部,其中AI微短剧约12.2万部,占比超过95%。据广电总局网络视听节目管理司司长王小亮介绍,2025年全年上线播出的微短剧为3.3万部。

换算可知,2026年前三个月的微短剧产量,已接近去年全年的四倍。

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责任编辑:常涛 罗琨

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