AI席卷整个影视行业，AI原生角色也在以超出预期的速度不断生长。不过与此同时，“共用一张脸”“审美同质化”等问题也成为困扰行业在AI时代发展的难题。

如何破解难题？《经济参考报》记者近日在采访中了解到，部分头部机构已开始探索AI选角（AI Casting）的工业化新路径，在塑造审美差异化的角色的同时，进一步释放AI原生角色在长周期运营中的商业价值。

“在日常创作中，我确实明显感受到AI短剧角色‘撞脸’问题，而且这算是当前AI影像创作中一个比较典型的阶段性瓶颈。尤其是当创作者只使用‘古风美男’‘清冷女主’‘霸总’‘甜妹’这类宽泛提示词时，模型很容易输出一种高度趋同的‘标准审美脸’，这张脸虽然五官精致，但是缺乏辨识度。”AIGC创作者、《秦岭青铜诡事录》导演G.M对记者坦言。

“缺乏记忆点的AI脸”已经成为业内人士的共同困扰之一。而且，随着观众对“AI脸”吐槽的增多，市场反馈正在倒逼创作者提升审美自觉性，努力塑造具有独特造型、生活方式和表演方式的角色，以增强作品的沉浸感与商业化潜力。

在这一背景下，不少人士呼吁，AI时代的选角亟需向更规范、更工业化的流程演进——这不仅关乎“一张脸”的辨识度，更关乎AI时代角色IP资产的商业化价值。

相关探索已经悄然开启。记者了解到，不久前，深圳市相由橘生数字科技有限公司与上海耀客文化股份有限公司合资成立了北京市橘耀客人工智能有限公司，并推出数字女娲AI Casting平台。“我们联合了头部的数字艺术家、视觉模型师，希望将AI选角推向可量化有标准的工业化逻辑。”耀客AIGC实验室负责人荆晨表示。

据北京市橘耀客人工智能有限公司合伙人、数字艺术家麦橘介绍，“AI撞脸”现象的产生主要源于工具层面和创作者层面两个原因。

他说，在工具层面，目前国内主流的生图及生视频模型底层训练数据集普遍较为单一，虽然这些模型的基础能力强大，但客观上造成了审美垄断。而且，为了追求生成结果的稳定性，部分模型在训练时会刻意采用“过拟合”的方式，这也会导致生成的角色缺乏多样性。

而在创作者层面，从主流模型的易得性和性价比角度衡量，多数创作者倾向于使用最直接、简单的快捷方式来生成角色资产，当所有人都在同一水平线上使用相同的底层逻辑时，产出的内容自然高度相似。

“我们的核心在于长期积累的‘审美资产’。”麦橘表示，其基于开源生态打造的专属模型体系，并非一两次训练集形成的结果，而是两到三年来多轮审美选择与迭代的产物。更为重要的是，后期调优和人工选择的成分在其模型中占了约70%的比例。他强调，数字女娲不追求绝对的安全和稳定，而是致力于提供多样化的审美结果。

在提供审美差异化的同时，数字女娲基于东方骨相美学结合现代视觉心理学的标准化分类指南，通过“骨皮形神”四大维度的组合，更将AI选角推向可量化、有标准的工业化逻辑。据介绍，在实践中，只需向导演或需求方提出四个简单的二选一问题，就能快速定位其所需角色的物理特征画像，从而进行精准匹配或定制。

从“⼀张图”到“⼀个⻆⾊”，再到“⼀个可沉淀的IP资产”，AI⻆⾊的价值正在重新定义。业内人士认为，审美差异化将助推AI原生角色在长周期运营中的商业价值的进一步释放。

AIGC创作者、导演山音表示，目前AI影视中的角色多为“剧抛脸”，缺乏真人演员那种能跨越多部作品、形成IP化认知的经典形象。然而，如果AI能够生成具有极高辨识度且适配多题材的经典形象，它就能像真人演员一样承担叙事功能。观众在看到该形象的第一眼，就能建立起对角色的第一印象与情感预期。“这种‘一眼即识’的能力，正是AI演员对标真人演员的核心价值。”他说。

导演G.M也表示，AI短剧早期比拼的是“能不能做出来”，下一阶段比拼的一定是“能不能留下来”，而留下来的核心就是原创虚拟IP。行业下一步要解决的，不只是生成一张漂亮的脸，更是建立完整的角色资产。