一場人類與AI的“馴龍”共生實驗。

頭部音樂公司們，正在扎堆擁抱AI。

4月2日，哇唧唧哇發(fā)布九周年家族曲《āi ái ǎi ài》。在MV中，AI化身為從天而降的巨龍，而23藝位人則以極具想象力的造型登場——他們與AI試探、對抗，最終走向共處與協(xié)作。

在這個充滿奇觀敘事的文本背后，更值得關注的是一次行業(yè)級技術躍遷：哇唧唧哇在群像型音樂影像生產(chǎn)中深度應用了可靈AI，不僅實現(xiàn)了對23位藝人的統(tǒng)一生成與風格控制，還在近5分鐘的時長內(nèi)維持了人物形象的高度穩(wěn)定與敘事連續(xù)性。這種完成度，正在抬升AIMV的行業(yè)基準。

哇唧唧哇官方稱之為“這是一次WAJI FAMILY向未來的集體表達。”透過這支MV，真正值得被討論的，正是在一個AI深度參與創(chuàng)作的時代，我們該如何理解“未來”？我們又該如何“表達”？

一場人類與AI的“馴龍”共生實驗

在異次元的WAJILAND，周震南身披獅耳鎧甲，毛不易騰云駕霧，馬伯騫騎著摩托在沙漠中馳騁，機甲上“生長開花”，構成了一種超現(xiàn)實但又高度統(tǒng)一的美學風格。

在9周年的節(jié)點，哇唧唧哇從一開始就沒有打算講個傳統(tǒng)的故事。

對哇唧唧哇來說，每年“司慶”都是一種前瞻性的戰(zhàn)略表達。6周年的“怪6的”，7周年的“7年之young”，8周年的“無限不設限”，到今年9周年的“9ai”——幾乎沒有爭議，AI成為了內(nèi)部共識。

“AI是一個不可能回避的話題，關鍵在于我們以什么姿態(tài)去面對它。”哇唧唧哇項目總策劃陳靜怡這樣解釋。

于是，《āi ái ǎi ài》不只是一個歌名，更像是音樂公司和創(chuàng)作者們的認知路徑：從“āi”的初見與好奇，到“ái”的驚訝與感知，再到“ǎi”的反思與對視，最終落在“ài”的接納與共處。

對于AI的態(tài)度，哇唧唧哇選擇了一條更克制、也更務實的路徑——平視。他們刻意使用小寫的“ai”，并賦予其不同聲調(diào)，讓一個原本冷冰冰的技術概念，獲得情緒、溫度，甚至敘事能力。

更關鍵的是，這并不只是一個被表達的主題，而是在創(chuàng)作過程中被不斷驗證的現(xiàn)實。

“最難的，從來不是生成畫面，而是讓一張臉在不同結果中保持100%一致。”負責概念美學設定的可靈AI超級創(chuàng)作者辣味花手提到。

在獲得藝人及經(jīng)紀公司授權后，辣味花手首先運用傳統(tǒng)3D建模技術還原每位藝人的面部結構，并建立私有化的本地人臉庫，在離線安全環(huán)境中完成數(shù)據(jù)處理。隨后，運用可靈AI進行妝造與場景生成：在保持辣味花手獨特畫風穩(wěn)定性的前提下，辣味花手通過可靈AI為每位藝人量身打造風格各異的視覺造型與空間設定，使23位藝人既呈現(xiàn)出強烈的差異化表達，又在統(tǒng)一的美學語境中保持整體協(xié)調(diào)性與視覺一致性。

在此基礎上，團隊將3D建模人臉與AI生成的妝造、場景進行精細融合，并通過多輪人工PS進行逐幀校準與精修，持續(xù)強化面部還原度與細節(jié)真實感，最大程度地還原藝人形象。整個概念設計階段工作量堪稱驚人。每一位藝人發(fā)散近 1000 張概念圖，23 位藝人總計產(chǎn)出近 2 萬張初稿，再從中層層篩選，每組留下3-4張最優(yōu)方案，與哇唧唧哇團隊反復溝通、確認、打磨，最終鎖定每一位藝人的最終形象。這一套流程花了近一半的時間，但也讓MV中的藝人形象真正“像本人、立得住”。

也正是在這種高度不確定的創(chuàng)作中，一套新的工作邏輯悄然成型。

過去的MV制作，更接近一套分工嚴密的工業(yè)流水線，各個工種“自掃門前雪”。但在AIGC語境下，單個創(chuàng)作者的能力邊界被急劇放大，一個人開始具備接近一個團隊的產(chǎn)出能力，“超級個體”從概念走向現(xiàn)實。

反饋在作品中，就是那些不可預期、卻極具沖擊力的“意外正確”。

比如那條象征AI的巨龍。最初哇唧唧哇團隊的設想，是更偏東方傳統(tǒng)的視覺表達。但當辣味花手交出一個擁有機械關節(jié)、半透明血管中流動著熒光血液的版本時，團隊迅速放棄了原有路徑，新的方案直接抬高了想象力的上限。

創(chuàng)造小劇場的部分時，在那個連接人類過去與未來的空間設定中，創(chuàng)作一度陷入停滯。“寫prompt的時候，我更明確地知道‘不要什么’，而不是清楚知道‘要什么’。”辣味花手坦言。

在這種情況下，AI工具通過高頻試錯逼近答案。直到那個長滿異形蘑菇的粉色洞穴出現(xiàn)，團隊幾乎在瞬間達成共識：這就是他們想要的。某種意義上，這種“由結果反推需求”的路徑，本身就是AIGC時代的新方法論。

在這一邏輯下，辣味花手完成概念與美學設定后，可靈AI超級創(chuàng)作者、MV導演BOB二黑接管整體動效與影像生成，工作流隨之進入高度模塊化階段。

首先是角色一致性的工程化處理：基于可靈O1的角色庫功能，為每位藝人建立“三視圖”的數(shù)字身份體系，從源頭鎖定面部結構與形體比例，確保在動態(tài)生成過程中不出現(xiàn)面部崩塌、運動跑形等常見問題。

相較于傳統(tǒng)流程中耗時的分鏡繪制與多輪溝通，BOB二黑轉而借助可靈3.0的智能分鏡系統(tǒng)，自動生成機位調(diào)度與景別組合，并快速輸出一版帶有專業(yè)運鏡邏輯的粗剪雛形。由此，“成片感”被前置至創(chuàng)作初期，讓團隊能夠圍繞一個具體結果進行判斷與校準。

“效果可以達到傳統(tǒng)動畫的80%-90%”，BOB二黑如此評價。MV中部分卡通角色的舞蹈，正是基于這一能力，將定格動畫、玩偶等風格“激活”為動態(tài)表達。在最終交付層面，生成視頻已可達到2K-4K清晰度，滿足商業(yè)級制作標準。

也正因此，這支MV的意義不止于一次風格化表達，而在于它跑通了一套可復制、可商用、可規(guī)模化的AIGC音樂影像全流程，從制作、審美決策到宣發(fā)體系，完成了真正的一體化嵌入。

《āi ái ǎi ài》四個聲調(diào)的“ai”，既是語言游戲，也是態(tài)度聲明——對于頭部音樂公司而言，AI早已不是“要不要用”的問題，而是一個必須長期共處、持續(xù)探索的創(chuàng)作變量。

MV生產(chǎn)邏輯會被徹底改寫嗎？

伴隨著用戶從“聽音樂”向“看音樂”的消費行為遷移，全球音樂傳播結構正在發(fā)生顯著變化，并進一步推動MV制作市場的持續(xù)擴張。

Verified market research的研究報告預測，到2032年全球MV制作市場的規(guī)模將達到 203.9 億美元，2026年至2032年的復合年增長率將達到7.8%。相較于商業(yè)廣告MV，音樂專輯類MV占據(jù)了最大的市場份額，達到70.65%，市場價值達79.15億美元，預計在預測期內(nèi)將以8.39%的最高復合年增長率增長。

那么，如何在呈現(xiàn)出MV中呈現(xiàn)出更多可能性，以及在迅速擴張的音樂視覺經(jīng)濟中占據(jù)主動地位？

目前來看，積極擁抱AI，打破內(nèi)容邊界，成為了眾多頭部音樂公司的首選。

從華納音樂與可靈AI合作的邵氏風虛擬俠女偶像《吳愛花》，到說唱歌手艾熱與可靈AI合作的基于可靈AI生成能力實現(xiàn)多重空間自由切換的《在指尖跳舞》，再到借助可靈AI細化情緒表達、提升影像顆粒度的時代少年團六周年MV《I Like U Like》，直至此次哇唧唧哇的23人群像MV，一條清晰的路線浮現(xiàn)：可靈 AI 正在從 “內(nèi)容生成工具”，升級為 “可商用交付的創(chuàng)意生產(chǎn)力平臺”。

對于哇唧唧哇這樣的頭部音樂公司來說，MV早已不是單一作品，而是整個宣發(fā)鏈路中的核心視覺資產(chǎn)。這也意味著，他們對AIMV的要求不再停留在“能不能做”，而是三連問：能否穩(wěn)定生成？能否符合商業(yè)交付標準？能否助力商業(yè)宣發(fā)需求？

在這個意義上，以可靈AI為代表的AI工具的真正價值，正在于此：重構工作流、擴展創(chuàng)意邊界，以及大大降低檔期的協(xié)調(diào)成本。

以這一次的《āi ái ǎi ài》項目為例，在哇唧唧哇完成整體企劃與創(chuàng)意方向設定之后，項目迅速進入以AI為核心驅(qū)動的生產(chǎn)階段：從概念設計、分鏡生成、動畫合成與后期剪輯等關鍵環(huán)節(jié)，進而形成一條高度一體化、端到端銜接的數(shù)字化生產(chǎn)流程。

具體而言，AI首先基于文本提示、面部建模與視覺參考完成概念設定與風格統(tǒng)一，在源頭上建立內(nèi)容的美術語言與視覺一致性；借助智能分鏡系統(tǒng)，概念設計圖生成鏡頭調(diào)度與機位設計，并輸出具備基礎敘事邏輯的動態(tài)粗剪版本；隨后進入動畫生成與動作綁定階段，使人物表演與鏡頭運動實現(xiàn)精準匹配；最終在剪輯與合成環(huán)節(jié)完成節(jié)奏控制、視聽匹配與整體包裝，使內(nèi)容直接進入可分發(fā)、可傳播的“成片形態(tài)”。

“當你用AI做一支片子，不再去走實拍的老路線。”可靈AI超級創(chuàng)作者BOB二黑提到，“你就要找一個非常有意思的、不同以往的點去切入，可以嘗試不同的風格類型，也可以在相同的成本中疊加更多的想法。”

拍攝條件、制作周期這些曾經(jīng)決定上限的變量被削弱，大量過去“想得到但做不到”的視覺設想，開始進入可執(zhí)行區(qū)間。創(chuàng)作者不再圍繞資源做減法，而是圍繞想象力做加法。

成本層面，AI不是簡單降低成本，而是重構了成本結構。從傳統(tǒng)的場地、置景、拍攝、妝造、人員等“物理成本”，轉向算力與創(chuàng)作者投入。傳統(tǒng)企劃往往受制于預算約束、藝人檔期與物理空間條件，而AI的介入顯著削弱了這些限制：23位藝人可以在虛擬空間中完成“同框演出”。

正如哇唧唧哇項目總策劃陳靜怡所言：“過去討論執(zhí)行方案，核心問題始終是‘是否可實現(xiàn)’；而現(xiàn)在，只要能夠被想象出來，基本就能夠被實現(xiàn)。”

最直觀的是周期：傳統(tǒng) CG 制作同等復雜度 MV，至少需要半年；而 AI 模式下，從動態(tài)生成到整體項目的周期都被大大壓縮。時間成本的斷崖式下降，正在重新定義內(nèi)容生產(chǎn)的節(jié)奏與規(guī)模邊界。但與此同時，也顯著抬高了對創(chuàng)作者綜合能力的要求。

可靈AI超級創(chuàng)作者辣味花手的感受極具代表性：AI正在塑造一種新的審美生產(chǎn)機制，過去需要一個完整3D團隊協(xié)作完成的內(nèi)容，如今可以由個人實現(xiàn)。這并不意味著創(chuàng)作變得輕松，反而意味著創(chuàng)作者需要在高頻試錯中快速迭代審美判斷與風格控制能力。

“我refer我自己。”她告訴音樂先聲。在持續(xù)的創(chuàng)作嘗試中，她把可靈AI這樣的平臺用成了“復制腦”，形成了她在平臺上頗具辨識度的風格，讓她的作品走向更廣泛的商業(yè)化空間。

這也印證了一個趨勢：AI并沒有削弱創(chuàng)作者，反而在重新定義創(chuàng)作者價值。技術能力逐漸普及之后，審美判斷、風格建構能力，以及對藝人特質(zhì)的理解，開始構成新的核心壁壘。

在AIGC語境下，算力只是入場券，創(chuàng)意決定上限，市場驗證價值，這三層結構共同定義了內(nèi)容生產(chǎn)的新坐標。

AI奇點時刻，MV創(chuàng)作天花板在哪里？

如今，可靈 AI 早已不是小范圍試水，而是穩(wěn)步進入主流制作體系。

例如，《太平年》中選擇用可靈AI來制作烏鴉食腐肉的鏡頭，《馬上有戲》等首部AI賀歲動畫短片集在可靈AI加持下拓展著題材邊界，刷屏的破億清明AI短片《紙手機》則證明可靈AI同樣可以承載高情感濃度的敘事表達。

AI早已不再是先鋒導演的嘗試，不再是項目中的“亮點技術”，而是一種可以被標準化調(diào)用、嵌入生產(chǎn)流程的通用能力——適配不同屏幕形態(tài)、不同內(nèi)容結構，從長劇到短劇，從豎屏到4K，均可復用。

在此背景下，MV正在成為AI技術最具切入價值的內(nèi)容形態(tài)。

從傳播績效來看，海外咨詢機構Wifitalent數(shù)據(jù)顯示，官方MV在社交媒體上的互動量較純音頻內(nèi)容平均高出約300%；自2021年以來，移動端MV觀看量同比增長約40%。同時，用戶在觀看MV后進行付費或歌曲消費的轉化概率約為未觀看用戶的1.8倍，付費轉化率更高。

如此一來，內(nèi)容供給效率成為影響音樂傳播效果的關鍵變量。

然而，傳統(tǒng)MV生產(chǎn)模式以線性制作流程為主，整體制作周期長、跨團隊協(xié)調(diào)成本高，儼然已難以適配當前快速迭代的內(nèi)容傳播節(jié)奏與高頻宣發(fā)需求。而在多藝人或復雜制作場景中，生產(chǎn)周期與檔期協(xié)調(diào)進一步增加了難度和成本。

在此背景下，AI通過降低拍攝依賴與縮短后期制作周期，AI技術能夠顯著提升視覺內(nèi)容的生成效率，使音樂公司能夠在更短周期內(nèi)完成多樣化內(nèi)容輸出，提升新歌發(fā)行階段的內(nèi)容響應能力與傳播覆蓋效率。

但更深層的變化，仍然發(fā)生在創(chuàng)意維度。

當空間可以被任意折疊，角色可以在多重形態(tài)之間自由切換，現(xiàn)實世界的物理約束逐漸失效，MV不再局限于影棚內(nèi)的表演與調(diào)度，而是可以進入更開放的想象空間，探索更復雜的敘事結構與感官體驗，“MV如何視覺呈現(xiàn)歌曲內(nèi)容”這一個核心命題服務。

作為可靈AI超級創(chuàng)作者辣味花手的判斷頗具代表性：AI正在重塑一套新的審美邏輯。對行業(yè)而言，技術本身正在快速“去稀缺化”，真正稀缺的，變成了如何使用技術——審美判斷、風格構建、藝人理解、創(chuàng)意把控。

當創(chuàng)意不再受制于物理世界，MV的上限不再由預算決定，而是由想象力與判斷力共同劃定。而可靈AI也正在把這一變化繼續(xù)向深處推進，通過打造連接創(chuàng)作者與商業(yè)公司的平臺，完成AIGC從創(chuàng)意靈感到到商用交付的閉環(huán)。

這才是這支MV更隱含的命題：AI沒有取代創(chuàng)作者，但它正在迫使人類重新回答一個更底層的問題——當工具趨近于無限，個體的獨特性從何而來？

或許，答案已經(jīng)被寫進結尾。《āi ái ǎi ài》的最后一行提示不是終點，而是一個開放指令——Game not over。對音樂行業(yè)、創(chuàng)作者與廠牌而言，下一步，不是被動地適應AI，而是完成一次真正的“l(fā)evel up”：把重復勞動交給技術，把審美、情感與靈魂，還給人本身。

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