近期一位非专业出身的创作者仅凭AI短片便获得了超过一百万元的收益，引起了广泛关注。

他们并非科班影视专业的毕业生：

我真的慕了。

比如《牌子》这部时长七分钟多一点的作品，在B站上线一周内就获得了超过一千万次的播放量、八十万多个赞和三十多万个投币。

该短片还得到了电影《流浪地球》导演郭帆的认可与推荐，并在YouTube上收获了大量的好评。

这些创作者们所获得的一百万元奖金，是B站首次举办AI创作大赛一等奖的奖励。此次比赛吸引了超过八千三百份作品参赛，共设七十多个获奖名额，总奖金额度超过了三百万元人民币。

那么问题来了：同样是与AI打交道，为什么他们能从众多竞争者中脱颖而出？

既然模型本身是“疯狂”的，你就需要成为最清醒的那个“疯子”

许多人在看完那些获奖作品后，第一反应就是去打听这些创作者们使用了哪些高级的AI模型。

然而，如果拆解他们的创作流程，你会发现他们的方法其实非常朴素。

这种原始感首先体现在他们对“表达欲”的严格筛选上。

“开放赛道”一等奖得主DiDi_OK在开始制作之前，会反复问自己：这件事真的有必要说吗？

如果你认为这个想法不分享就会让你寝食难安，那么才可以继续往下走。

接下来是第二层筛选，即这个表达对别人是否有意义？是否能带来新的启示或是有趣的思考？

在确立了核心内容后，接下来的问题是如何呈现它。

DiDi_OK将制作视频比喻为邀请朋友吃饭，你精心准备的食物可能不会被所有人接受，所以需要找到恰当的方式让观众进入你的氛围。

优秀的呈现形式通常简洁明了，不需要观众费力理解。

在使用AI创作时代，一旦形式过于复杂，模型的随机性可能会导致作品失去连贯性和吸引力。

DiDi_OK还提出一个实际问题：你是否能在规定时间内完成？

AI创作要求连续操作，在中断后很难回到原有的语境。因此，他倾向于放弃那些难以控制周期的任务。

例如，他的这部不到八分钟的短片，剧本构思就花费了一个半月的时间，而视频制作则花了二十多天。

最重要的问题是：你最想表达的东西还在吗？

DiDi_OK引用了姜文的一句话：“我就是为了这盘醋才包的饺子”，如果最后醋没了，那他宁可不请客。

相比于创作者的经验与直觉，“三体赛道”一等奖得主半吊子Bill_的方法更倾向于工程化思维。

他会将AI工具拆解为传统的动画生产线——从剧本、分镜草稿到人设场景的整个过程，每个环节都不会省略。但不同的是，他会让机器完成重复性劳动，自己只负责关键部分。

比如在手绘分镜头图后，他会将这些草图输入AI系统中生成画面。

在视频生成过程中，半吊子Bill_会使用三层式的提示词策略：先设定整体基调，再具体到每一帧的细节，最后填充氛围和角色性格。

他还特别注重如何避免作品过于依赖AI特性。

半吊子Bill_的做法是尽量用具体的描述替代模糊的概念。比如不要说“二次元风格”，而是直接引用某个特定动画作品的画面风格。

另外，他还会通过调整拍摄视角、控制色调变化等摄影手法来塑造氛围感。

还有一个容易被忽视的因素是背景音乐（BGM）。

半吊子Bill_善于在音效中埋下线索，用渐强或低频震动营造紧张气氛。

而DiDi_OK视频中的配乐也收到了不少赞誉。他喜欢《巫师3：狂猎》的音乐风格，并运用AI模型去解析其中的文化背景，再以此为基础创作出新的作品。

比如粉墨工作室用Midjourney创建艺术感底图，再交给Nano Banana进行细节处理。

而在DiDi_OK看来，不同的视频生成器有不同的优势：谷歌Veo擅长控制嘴型；可灵适合制作伪纪录片风格的镜头；Seedance 2.0的手持晃动效果逼真。

综合来看，这些获奖者的成功并没有什么秘籍，他们只是巧妙地将AI融入到了传统的创作流程中。

前期是创意与设计阶段，中间则是利用AI生成内容，而后期则聚焦于作品的筛选和优化。

AI工具虽然强大，但最终决定因素还是在于人的创造力、审美能力和剧本结构的设计上。

即便是再强大的工具，也难以替代人类的独特视角和经验积累。

第三个变化是创作流程越来越依赖于前期的规划与设计。

粉墨工作室认为，AI并没有降低对编剧的要求，反而释放了更多的想象力空间。

比如以前一些难以实现的场景现在都可以尝试描述给模型来生成。

但这并不意味着可以随意创作。相反，需要更早地了解模型的能力边界——哪些它擅长，哪些还需改进，并据此调整剧本结构。

DiDi_OK认为AI更像是一个黑箱工具，输入你想要的参数便能输出接近的结果，关键在于如何优化输入和筛选输出。

创意、故事设计与审美品味等人类独有的技能没有被替代，反而越来越重要了。

工具负责执行创作任务，而人则负责制定创意策略以及做出最终的选择。

另外一个重要信息是：B站近期举办的一次AI创作大赛中，一些参赛作品获得了数以百万计的点击量和奖金。

这种成功案例可能看似遥远，但实际上很多创作者已经从较小规模的作品起步并取得了显著成就。

此外，为了支持更多UP主使用AI进行原创动画制作，B站还推出了“AI动画剧场”计划，并提供了一个名为updream的创作助手工具。

updream能够记住用户的创作风格、习惯和偏好等个性化信息，帮助用户更高效地完成作品创作。

所以不要犹豫了，先将你心中的那十部“试验之作”做出来吧！也许在第三个的时候就会发现自己的突破点。

AI帮助创作者大大降低了试错成本。以前你想验证一个想法，可能要投入几年时间，甚至一整个团队。

现在你可以快速把你前十个“垃圾作品”做完，丢出去，看看有没有人回应，然后根据市场反馈快速迭代。

（“前十个垃圾作品”源于游戏圈公认为“行业圣经”的 《游戏设计艺术》（The Art of Game Design: A Book of Lenses），原话是：“你的前十个游戏都会烂透了——所以赶紧把它们做完吧。”）

不过，AI工具可以把表达放大的前提，是你得真的有东西。

第二个变化，是工具越强，注意力越往“人”这边收缩。

半吊子Bill_提到，每当一个新模型出现，大家会先沉迷于各种“奇观”，巨物、灾难、视觉冲击……

这些以前成本高昂的画面突然变得唾手可得。但这种兴奋感很快会消退，因为所有人都能做。

一旦工具变得足够好之后，人就不再盯着工具本身，而是开始看内容本身。“就像一把锤子，当它顺手到不需要思考，你不会再研究锤子，而是开始关心钉子钉得怎么样。”

导演易小星讲得更直接一点，他说工具只能提供选项，真正做决定的还是人脑——你看过多少片子，读过多少书，对人性有多少观察，这些东西不会因为模型升级而被自动补齐。

AI写不了喜剧，因为它不犯错，而恰恰是“错误”让文艺作品迷人。

第三个变化，是创作这件事，开始重新依赖清晰的流程和前期设计。

粉墨工作室提到，AI并没有改变对编剧这个工种的要求，反而让一些想象力被释放出来。

比如以前很多场景写都不敢写，因为做不出来，现在只要能描述，模型大概率可以给到你一个版本。

但这并不意味着可以随便写。相反，你需要更早地理解模型的边界——哪些东西它擅长，比如奇观、动作、特效；哪些东西它还很吃力，比如细腻的人物微表情和复杂长对白，这种理解会反过来影响你的剧本结构。

DiDi_OK说AI更像一个黑盒，输入你想要的，输出接近你想要的，中间发生了什么你并不完全掌控。所以你能做的，是把输入端设计得更清晰，把输出端的筛选标准建立起来。

创意、剧本、审美，这些东西没有被替代，反而被推到了更前面的位置。

工具负责把东西做出来，人负责决定做什么，以及要不要。

One more thing

1000万播放、100万奖金的例子你看了觉得很遥远，但“1万”或者“10万”的机会兴许已经满大街了。

据悉，B站AI创作大赛后续将长线落地，专门面向UP主的AI原创动画剧集激励计划——“AI动画剧场”也已正式启动。

给钱、给流量扶持。

担心你上手太难，B站还为UP主们攒了个AI创作助手，叫updream。

它能记住你的创作风格、习惯、节奏。包括你创作过程中积累的个性化的审美、风格、操作偏好等，统统可以在这里存为Skill沉淀下来。

所以做吧，先把你手头那“10个垃圾”做出来，没准儿做到第3个的时候，你就发现自己突然被看见了。