AI漫劇大變天！整個圈子都在熬夜補(bǔ)備案……

4月大限，沒備案直接下架……

注意！漫劇新規(guī)審核變嚴(yán)……

AI漫劇自4月起審核趨嚴(yán)，成為最近行業(yè)熱議話題。

多名行業(yè)人士向媒體證實(shí)，AIGC（人工智能生成內(nèi)容）類及漫畫類微短劇已被納入分類分層審核體系，并強(qiáng)化價值觀評估。

漫劇，即動畫微短劇，正以驚人速度闖入大眾視野。它是對網(wǎng)文、漫畫或劇本的視頻化再創(chuàng)作，其中全流程由AI生成的稱為AI漫劇。

相比真人短劇，它不需要演員、實(shí)景拍攝和大量手繪，從劇本、分鏡到配音、后期，一氣呵成。

行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，2025年，僅抖音端原生漫劇上線數(shù)就突破6萬部，漫劇市場整體播放量超700億次。

同時，有數(shù)據(jù)顯示，僅今年1月，就有超過1.4萬部AI漫劇上線，日均470多部。

這讓業(yè)內(nèi)驚呼，2025年是“AI漫劇元年”，而2026年是爆發(fā)年。

究其所以，在于2026年開年，隨著字節(jié)Seedance、快手可靈等視頻生成模型的持續(xù)迭代、視頻平臺對AI漫劇扶持力度的加強(qiáng)，AI漫劇的制作成本不斷降低、生產(chǎn)效率快速提升。

隨之而來的是作品產(chǎn)量實(shí)現(xiàn)了規(guī)?；l(fā)，海量內(nèi)容快速填充市場。

但同時，是前所未有的注意力資源稀缺。

值得注意的是，第一個吃到AI漫劇紅利的紅果短劇，已經(jīng)果斷出手。

4月6日，紅果短劇發(fā)布《關(guān)于持續(xù)治理AI短劇素材違規(guī)使用行為的公告》。

該《公告》顯示，今年一季度，平臺已累計下架違反平臺治理規(guī)范的漫劇1718部。

其中針對近期AI短劇素材違規(guī)使用問題頻發(fā)的情況，平臺開展專項集中治理。

目前已完成1.5萬部作品的全面核查，依規(guī)處置違規(guī)作品670部，并曝光四類典型案例。

與此同時，許多觀眾紛紛吐槽，AI漫劇中“修仙”“穿越”“末世”等題材作品嚴(yán)重?fù)頂D，題材、畫風(fēng)、情節(jié)也高度雷同。

如何看待當(dāng)下AI漫劇同質(zhì)化嚴(yán)重這一問題？背

隨著AI技術(shù)門檻降低，是否意味著各家公司的畫面、人物形象、畫風(fēng)必然走向相似？

從平臺方面來說，可以從哪些方向入手，繼續(xù)打開AI 漫劇的增量，開拓多元題材，并在內(nèi)容的打磨上更加精細(xì)化？

此外，也有一些游戲從業(yè)者表示自己的素材出現(xiàn)在AI漫劇中，如何看待這種盜臉行為？

對此，北京日報記者袁璐和書樂進(jìn)行了一番交流，本猴以為：

AI漫劇快速失溫，只因迷信技術(shù)、懶開腦洞。

嚴(yán)審問題，并不會制約AI漫劇發(fā)展，只是避免了野蠻生長和同質(zhì)化趨勢。

AI漫劇同質(zhì)化，主要是兩個方面：

其一是畫風(fēng)同質(zhì)化。

由于AI生成視頻的大模型就那么幾款，其“學(xué)習(xí)資料”有限，且相關(guān)技術(shù)盡管突破，但可選擇類型較少，很容易形成畫風(fēng)趨同的問題。

其二是創(chuàng)意同質(zhì)化。

就如同網(wǎng)文、網(wǎng)劇和網(wǎng)游容易聚焦爆款類型一樣，AI漫劇的創(chuàng)作者也往往偏重于當(dāng)下熱爆題材去創(chuàng)作，加上許多AI漫劇取材于網(wǎng)文，其創(chuàng)作也就進(jìn)一步走上“千部共一套”的同質(zhì)化公式中。

AI技術(shù)門檻降低的同時，也是大模型的學(xué)習(xí)資料極大豐富、內(nèi)容更多元，生成風(fēng)格更多樣的過程。

只要創(chuàng)作者不生搬硬套所謂“話術(shù)”，就可以避開“撞臉”，真正實(shí)現(xiàn)畫風(fēng)、形象上的千人千面。

即使是當(dāng)下，原創(chuàng)且具有創(chuàng)造性的“話術(shù)”，也可以在哪怕畫風(fēng)選擇性不多的前提下，實(shí)現(xiàn)“劇情”的腦洞大開。

對于平臺來說，要改變當(dāng)下AI漫劇的窘境，主要可以聚焦兩個方面。

其一是在技術(shù)上，投喂給大模型更豐富的學(xué)習(xí)資料，讓其成為專家級的“雜家”，而不是單一風(fēng)格的匠人。

其二是在導(dǎo)向上，鼓勵A(yù)I漫劇多元化創(chuàng)作、精品化創(chuàng)作，對敢于創(chuàng)新的創(chuàng)意基于流量和資金上的傾斜。

至于撞臉問題，則需要具體問題具體分析。

所有AI使用的學(xué)習(xí)資料，都應(yīng)該注意知識產(chǎn)權(quán)。

無授權(quán)不投喂是大模型的底線。

如果未經(jīng)授權(quán)、大肆抓取游戲素材去投喂，就觸及了版權(quán)問題。

至于侵權(quán)行為，或許是平臺大模型自身存在“盜版學(xué)習(xí)”的情況，也可能是制作者在借助AI生成時，提供了沒有版權(quán)的起始素材。

這些，都需要進(jìn)一步查證和確權(quán)，更需要平臺方自律和對投喂素材進(jìn)行監(jiān)督。