**Übersetzung des chinesischen Headlines ins Deutsche:** „Künstliche Intelligenz bei der Filmproduktion – viel schwieriger, als man sich vorstellt.“

Zusammenfassung der Kerninhalte:

AI-Filme haben in letzter Zeit viel Aufmerksamkeit erhalten: Die Baihua-Preise haben einen speziellen Wettbewerbsbereich für AI-generierte Inhalte eingerichtet, Youaiteng hat lizenzierte Werke veröffentlicht, und Projekte, die die „Long Standard“-Zertifizierung erhalten haben, bereiten sich auf ihre Veröffentlichung in den Kinos vor. Auch im Ausland wurden lange AI-Filme bei den Filmfestspielen gezeigt. Hinter dieser Begeisterung verbirgen sich jedoch viele Herausforderungen: Die Kosten steigen kontinuierlich (die Preise für die Erstellung von Videos haben sich um das 20-fache erhöht), die Produktionszeiten sind unvorhersehbar (die Anzahl der Versuche mit Zufallsauswahlen ist erschreckend hoch), und Upgrades der Modelle führen dazu, dass frühere Erfahrungen nutzlos werden. Um diese Probleme zu lösen, kommt letztendlich der Mensch ins Spiel: Einzelne Kreativen sammeln Erfahrungen, um die Eigenschaften der Modelle zu verstehen; Teams nutzen eine Aufteilung zwischen „herkömmlichen Regisseuren“ und „AI-Regisseuren“, und eine detaillierte Produktionsteuerung hilft dabei, Unsicherheiten auszugleichen. Die ultimative Prüfung für AI-Filme ist jedoch dieselbe wie für alle anderen Inhalte – es geht um die Qualität der Geschichte und des visuellen Erlebnisses; technische Tricks halten nicht lange an.

Detaillierte Analyse:

1. AI-Filme können zwar erstellt werden, aber es fehlt noch viel zum „Guten Drehen”

Es gibt tatsächlich einige Durchbrüche bei AI-Filmen: Die Baihua-Preise haben erstmals einen Wettbewerbsbereich für mit AI generierte Inhalte eingerichtet und haben über 2000 Einsendungen erhalten; „Qitan“ und „Reheat Dachen Island“ wurden auf Youaiteng veröffentlicht, und „Sanxingdui: Future Past“ hat die „Long Standard“-Zertifizierung erhalten (was eine Veröffentlichung im Kino ermöglicht); der ausländische Film „Hell Grind“ kam gerade von den Filmfestspielen in Cannes zurück, und das Team arbeitet an einem neuen 114-minütigen Film. Doch die meisten dieser Werke befinden sich noch in einer frühen Phase der Entwicklung und sind weit davon entfernt, wirklich gut zu sein:

• Starre Darstellungen: Von AI generierte Bewegungen und Gesichtsausdrücke wirken künstlich; in Szenen mit mehreren Personen verändern sich die Positionen der Charaktere nach kurzer Zeit.
• Mangelhafte Effekte: Licht und Schatten sowie Requisiten sind nicht einheitlich; in Innenräumen können sich die Positionen von Türen und Fenstern und die Winkel der Lampen plötzlich ändern, was den Zuschauer sofort aus dem Film herausreißt.
• Schwierige Teamzusammenarbeit: Da jede Person mit einem anderen Modell arbeitet, passen die visuellen Stile der einzelnen Mitglieder nicht zusammen, was eine große Herausforderung darstellt.

Kurz gesagt: AI kann helfen, Ideen in Bilder umzuwandeln, aber bisher noch nicht, diese Bilder flüssig, ansprechend und lebendig zu gestalten.

2. Drei große Probleme bei der Produktion von AI-Filmen – teuer und nervenaufreibend

Die Produktion von AI-Filmen ist mit drei großen Herausforderungen verbunden, die den Kreativen viel Kopfschmerz bereiten:

• Kostenkontrolle: Die Kosten steigen exponentiell. Vor einem Jahr kostete es nur wenige Cent, um mit Sora einen 15-sekündigen Videoausschnitt zu erstellen; heute kostet ein 720p-Video von Seedance2.5 in der Länge von 15 Sekunden 39 Yuan (2 Euro pro Sekunde) – das entspricht dem Preis für ein Mittagessen. Einzelne Kreativen wagen es kaum, Fehler zu machen. Für „Hell Grind“ wurden über 10.000 Bilder und 16.000 Videoausschnitte erstellt; nur 253 davon waren qualitativ geeignet, was zu erheblichen Kosten führte.
• Unvorhersehbare Produktionszeiten: Die Nachbearbeitung der Videos ist zeitaufwendig und anstrengend, da die von AI generierten Elemente oft nicht einheitlich sind (z. B. ändern sich das Gesichtsaussehen der Charaktere oder die Falten der Kleidung). Der Regisseur von „Qitan“ sagte, dass die Einheitlichkeit der visuellen Elemente in Innenräumen am schwierigsten zu erreichen ist; jede kleine Abweichung fällt dem Zuschauer sofort auf.
• Verlorene Erfahrungen: Jede Verbesserung des Models führt dazu, dass frühere Erkenntnisse nutzlos werden. Der Film „Dream Thief Agent“ von Li Muyang verwendet verschiedene Modelle; die Qualität der Bilder verbesserte sich deutlich, aber eine Neuherstellung würde die Kosten erheblich erhöhen.

Diese Probleme machen die Industrialisierung von AI-Filmen sogar schwieriger als bei herkömmlichen Filmen.

3. So großartig AI auch ist – letztendlich braucht es Menschen, um es zu kontrollieren

Die einzige Lösung gegen diese Unsicherheiten liegt im Menschen:

• Einzelne Kreativen sammeln Erfahrungen: Durch zahlreiche Tests haben einige Kreativen ihre eigenen Werkzeuge und Methoden entwickelt, um die Modelle effektiver zu nutzen (z. B. Tipps für die Erstellung stabiler Bilder).
• Teamzusammenarbeit in Kombination aus herkömmlichen und AI-basierten Regisseuren: Bei „Qitan“ wurde eine Aufteilung zwischen einem herkömmlichen Regisseur, der sich um die Geschichte und die künstlerische Gestaltung kümmert, und einem AI-Regisseur, der die Ideen in Anweisungen für das Modell umsetzt, eingesetzt. Das Team besteht aus traditionellen Fachkräften (Regisseur, Drehbuchautor, Illustrator) und neuen Spezialisten (AI-Experten, Tippsentwickler), die sich gegenseitig unterstützen.
• Detaillierte Produktionsteuerung: Erfahrene Teams legen bereits zu Beginn die Charaktere und Szenen fest, definieren Referenzbilder und Standards für die Videosequenzen und überwachen während der Produktion den Kostenverlauf sowie die Verantwortlichkeiten für jede einzelne Sequenz. Sie nutzen dabei quantitative Methoden, um emotionale Aspekte zu steuern.

Wie Bai Yikun, CEO von Linghe Culture, sagt: „AI ist nur das Werkzeug; ob es gut wird, hängt vom Menschen ab, der damit arbeitet.“

4. Letztendlich geht es bei AI-Filmen nicht um die Technologie, sondern um den Film selbst

Der technologische Neuerungseffekt hält nicht lange an: Zuschauer interessieren sich vielleicht zunächst wegen des „AI-Ergebnisses“, aber bald werden sie Kritik äußern. AI-Filme müssen sich wie alle anderen Filme am Markt beweisen – ohne besondere Vorteile:

• Kein Starpreis: Nur wenige Stars erlauben, dass ihre Gesichter für AI-Filme genutzt werden; es gibt keine „AI-Stars“, und Zuschauer zahlen nicht mehr wegen guter schauspielerischer Leistungen.
• Keine speziellen Wettbewerbsbereiche: AI-Filme werden nicht bevorzugt behandelt; die Qualität der Geschichte und der Bilder ist das Entscheidende für den Erfolg – nicht die Technologie.

Daher lautet die Schlussfolgerung: Vergessen Sie das „AI-Label“ und konzentrieren Sie sich auf das Wesentliche eines Films – eine gute Geschichte zu erzählen und mit visuellen Mitteln den Zuschauer zu berühren.

Fazit

AI-Filme sind keine Magie; sie senken zwar die Hürden für die Produktion, erhöhen aber die Schwierigkeiten bei der Qualität. Letztendlich entscheiden Kreativität, Ästhetik und Managementfähigkeit über den Erfolg. Vom „Können“ zum „Guten Drehen“ ist noch ein langer Weg zu gehen.