AI短剧，为何共用一张脸？

发布时间：2026-07-17 18:23:31 来源：安智兰德资讯网 作者：知识

中新经纬7月14日电 (谢婧雯)

打开短剧App，AI短剧连刷几部AI短剧，为何一种诡异的共用熟悉感便油然而生：凌厉的下颌线、薄唇、张脸眼神下压不怒自威的AI短剧男主；鹅蛋脸、大眼睛、为何皮肤通透的共用女主……这些角色仿佛共用同一套五官模板。

多部AI剧女主长着相似的张脸脸 来源：短剧平台

这种“撞脸”现象引发了观众的普遍困惑甚至反感。在社交平台上，AI短剧“AI脸 生理性厌恶”一度登上微博热搜。为何不少用户吐槽：“刚才那个冷面总裁和上一部被赶出侯府的共用将军，怎么是张脸同一张脸？”

按理说，拥有海量数据的AI短剧AI模型理论上可以生成无限张面孔，为何AI短剧的为何主角却陷入了“换脸不换皮”的同质化泥潭？

一张“默认脸”的诞生逻辑

要解开“AI撞脸”的谜题，首先需厘清AI生成人物面孔的共用技术路径。目前，AI生成人物主要依赖两种方式：一是通过文本提示词由大模型自动生成；二是基于真人图片参考，由大模型进行调整。

AI导演莫争向中新经纬指出，在“文生图”模式下，若制作者仅输入“一个美女在咖啡厅喝咖啡”这类通用提示词，且未上传任何参考图片，AI模型极大概率会输出一张符合“标准美女”定义的图像：大眼睛、高鼻梁、尖下巴、皮肤白皙。

莫争解释，文生图模型在训练阶段通常预设了标准参数。例如，针对“亚洲美女”的标签，模型往往对应大眼睛、高鼻梁及偏白肤色。此外，免费模型往往倾向于“偷懒”，在综合各项参数后，直接输出训练数据中出现频率最高的那张“大众脸”。

这一逻辑同样适用于男性角色。莫争观察到，若缺乏精细化设定，AI生成的亚洲男性形象常神似韩国男演员——方脸、明显的蒙古人种特征。他推测，这是因为主流AI视频模型在训练时蒸馏了大量韩国影视素材，导致训练数据中韩式审美占比过高，从而赋予生成人物天然的韩式烙印。

多部AI剧男主也长着相似的脸 来源：短剧平台

“半像半不像，文艺片里经常出现很像金城武的脸。”莫争形容道。

加剧内容同质化的另一大推手，是模型背后的“灰色养料”。据公开报道，许多AI短剧制作方为降低成本，直接购买网络上廉价甚至盗版的素材包进行模型训练。

据正义网披露，盗版AI短剧资源、全网爬取资源以及用户“投喂”的侵权素材，构成了训练数据的重要来源。网络上“未授权AI短剧素材包”售卖泛滥，一个包含2万余部侵权短剧资源的素材包，售价仅为0.85元。

北京华夏工联网智能技术研究院院长王喜文向中新经纬揭示，如今AI脸的批量生产已形成高度标准化的工业流程：
1. 基底生成：使用爆款提示词生成标准化的美颜基底；
2. 锁定特征：通过固定种子值（Seed Value），确保角色五官在整部剧中保持一致；
3. 套用模板：直接套用统一的表情模板，跳过对细腻微表情的逐帧打磨；
4. 整体渲染：对全片进行一次性整体渲染，省去分段修图环节。

“这套流程刻意规避了独特五官，只为量产不出错，由此批量产出的是毫无辨识度的统一数字面孔。”王喜文指出。

算法与成本锁住的“AI假面”

当同一张面孔既演校园白月光，又演古装大小姐，甚至粘上胡子后摇身变成大叔时，观众的购买意愿自然下降。

“今年年初AI短剧刚上线时还很火热，最近大家开始审美疲劳了。”莫争感叹，这种疲劳感已蔓延至中老年群体，“我最近在逛博物馆时就听到几位大妈说现在的视频不要相信，都是AI。”

行业数据监测平台DataEye-ADX行业版数据显示，2026年5月，抖音原生端单月新增AI剧/漫剧约3.95万部，较4月的4.41万部下滑约10%，上新数量连续两个月下滑。新剧播放量增速仅为7%，较此前的高速增长明显放缓。

“模板脸”正在加速消耗观众的耐心。那么，制作方为何仍执着于使用高度相似的“AI脸”？

1. 高昂的制作成本与时间门槛

莫争介绍，若要生成一张具有差异化的面孔，团队需完成角色正面、全身、侧身、背面等多角度视图，以及角色图、场景图、道具图等资产图，再用这些素材锁定人物形象。同时，需配合精细化提示词，如指定瞳孔颜色、面部痣点、发型样式、真人写实电影风格及皮肤质感等。

“一张资产图，正常耗时5到10分钟是比较合理的。”莫争解释，此过程需仔细检查各角度一致性并反复对比。AI生成常出现细节错误，如正面看是单辫，侧面却变双辫。

实现精细化制作成本不菲。以莫争正在制作的奇幻动作电影《沙魔》为例：
* 模型费用：使用付费模型ChatGPT图片生成功能，月会员费约99美元（折合人民币673元）；
* 视频生成：使用满血版视频生成模型，15秒视频约消耗15元，若走VIP通道需20至30元；
* 高阶成本：使用Seedance 2.5，30秒视频成本可能高达100元。

相比之下，共用一张脸的AI短剧成本几乎可忽略不计。“如果使用免费的AI工具如豆包，最后呈现的视频图像往往是模型认为最安全、最常用、最不易出错且最廉价的版本。”莫争说道。

2. 商业逻辑与算法推荐的路径依赖

王喜文从商业和技术层面进一步剖析：
* 商业成本：复用成熟模板脸可省去人设开发的原创成本；
* 技术容错：前代AI视频工具在处理长镜头时，特色形象易因动态变化产生畸变，因此优先选用容错率高的大众平均脸；
* 流量偏好：平台推荐机制天然偏爱成熟爆款人设，进一步强化了创作端的路径依赖。

此外，同质化AI脸泛滥的根源，在于短剧行业“短平快”的变现逻辑。制作方普遍追求极致压缩周期，拒绝在角色塑造上投入原创成本。

中国网络视听协会报告显示，2026年第一季度，全行业上线微短剧约12.8万部，其中AI微短剧约12.2万部，占比超过95%。据广电总局网络视听节目管理司司长王小亮介绍，2025年全年上线播出的微短剧为3.3万部。

换算可知，2026年前三个月的微短剧产量，已接近去年全年的四倍。

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责任编辑：常涛 罗琨

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