主讲老师：陈军

北京电影学院智能影像工程学院院长

研究员、博士生导师

全国电影标准化技术委员会委员

长期从事数字影视技术、电影虚拟化制作与智能化制作相关科研、教学与创作工作

课程一开始，陈军教授从人工智能的底层逻辑与发展历程切入，梳理了AI从图灵测试、达特茅斯会议到现代神经网络模型演进的关键节点，并用“黑箱模型”与早期规则推理模型的对比，帮助学员更清晰理解当前AI能力跃迁的本质。

在AIGC落地层面，课程重点分析了剧本创作工具、文生图、文生视频以及影视画面编辑等主流应用方向，尤其聚焦场景概念图、海报设计、镜头补拍、演员替换、画面编辑等与影视制作高度相关的场景。对于影视行业从业者来说，这部分内容最贴近实际工作流程，也最容易转化为生产力提升思路。

与此同时，陈军教授没有回避AIGC当前的局限。他结合实测案例指出，AI生成影像在非特写镜头、暗场画面和静态场景中表现已经相当可观，但在人物表情、多角色逻辑、色彩稳定性与同质化问题上仍存在明显短板。这种“既看机会也看问题”的讲法，比单纯追热点更有价值。

从课程信息来看，AIGC最直观的价值体现在影视前期策划与中后期制作环节。前期可以提升剧本分析、创意发想、概念视觉生成效率；中期与后期则有望在镜头补拍、视觉修改、角色替换、特定场景生成等方面提供更高效的辅助。

但与此对应的，是版权归属、训练素材来源、模型部署方式、内容真实性与法律风险等一系列问题。陈军教授特别提醒，影视成片创作对合规要求更高，尤其需要谨慎处理闭源商业模型与素材版权问题。这一点对影视内容投资、制作管理和项目风控同样重要。

也正因为如此，AIGC不是一个孤立技术话题，而是正在改变影视行业生产关系和创作生态的系统变量。对影视金融班学员来说，这样的课程能把“创作、技术、资本、合规”放在同一张图里理解，价值会更大。

问：陈军教授这场课的核心主题是什么？
答：主题是《AIGC与影视智能制作》，重点围绕人工智能发展脉络、AIGC工具在影视制作中的应用，以及影视智能制作的现实挑战展开。

问：这场课更适合哪些人关注？
答：更适合影视行业从业者、影视项目投资与管理人员、内容科技相关学习者，以及关注AIGC如何进入影视工业链条的人群。

问：AIGC在影视制作中已经能做什么？
答：可以用于剧本分析、概念图生成、海报设计、镜头补拍、演员替换、视频与画面编辑等多个环节，但不同场景的成熟度和可用性仍有差异。

问：当前AIGC在影视领域最大的挑战是什么？
答：除了生成质量稳定性问题，更大的挑战还包括专业训练素材获取难、版权合规风险高，以及行业法律与伦理边界仍在持续完善之中。

问：为什么影视金融班要关注AIGC？
答：因为AIGC不仅影响创作效率，也会改变项目投资逻辑、制作成本结构、版权风控方式和未来行业竞争格局，对影视与金融交叉领域都很关键。

问：想进一步了解课程安排，怎么咨询？
答：可联系程老师，电话4000616586，微信pxbbaoming，进一步了解相关课程安排与报名信息。