目前，一方新開發高質量娛樂作品進入深水區； 另一方面，《亮劍》、《天龍八部》等這些電影在各個視頻網站上的檢索度依然很高，但由于苦于歷史技術水平，無法滿足目前觀眾的訴求。

趨勢1:AI會喚醒高質量拷貝IP

其實，高質量文案的覺醒趨勢是目前娛樂開發的趨勢。 文案原創公司的常用方法是翻拍，或者將原影視作品從技術上修復為高清或4k，以精品畫質再現。 從效果上看，技術覺醒成了新的選擇。

首席執行官龔宇說:“修復老電影需要非常有經驗的老師幾個月到一年的時間。 現在，用ai的方法，學習老師傅的修復技術，可以把老電影變成高清晰度，也可以變成4k。 添加膠卷顏色的新聞，在機器上學習最聰明的師傅方法進行訓練，提高效率，幾個小時內修理電影。 ”

隨著ai視覺技術的進一步成熟，用ai修復影像作品成為現實。 國內計算機視覺公司影譜科技比較娛樂領域提出業務處理方案，從視頻識別、幀重構、幀預測、視頻拷貝檢索、拷貝逐個發送等維度實現適應性的新視頻拷貝。 通過遷移學習、計算機合成圖像、軌跡預測等ai方法，幫助實現影像文案寫作、角色轉換、場景修復等，切實提高制作和每一個的效率。

趨勢2:AI緩解娛樂挑戰。

隨著當今娛樂經濟的變化，娛樂領域面臨著“雙重挑戰”。 一個是制作投資和商業利益，另一個是文案/角色的審查和快速交換。

事實上，采用ai技術在一定程度上緩解娛樂公司的“挑戰”，將部分場景替換為機械自動化生產的副本( agc-video )，并在agc-video內加載商業視頻，是目前最合適的技術處理方法。 以一個視頻平臺為例，其應用影像譜科技娛樂處理方案是技術的底層，在原創“影視劇短信”作品內大規模加載agc-video，以降低制作投資，換價格，同時提高商業化效率。

從芒果tv、迪士尼等國內外娛樂公司的應用情況來看，結合“agc-video+拍攝視頻”完成“電影電視劇綜合”的文案開發模式已經被證實是可行的路徑，為娛樂ai公司提供了

娛樂ai公司必須處理“訓練樣本不足、標記不足”的問題——這是深度學習的基礎，這兩大問題給深度學習帶來了嚴重的“彈藥不足”，由此派生出來的“小樣本學習”

影譜科學技術通過遷移學習和計算機圖像合成兩種方式，突破了娛樂ai學習的數據量不足，不能解決像以前流傳的機器學習那樣用大數據來營養的問題。

影譜科技是國內專注于智能影像生產行業的視覺技術公司，專注于圖像、視頻、大數據等行業開展技術研究，面向其娛樂行業的業務處理方案是人工智能技術在視頻拷貝生產行業的最佳落地實踐。

趨勢3:AI通過誘發娛樂復制來挖掘潛力

隨著ai視覺技術在電影領域應用的深入，應用場景的深度和廣度更加接近實效和商業化。 包括《南方日報》、財經網、澎湃、芒果電視、愛琪等在內的多家娛樂公司積極利用ai構建文案產品。

作為視頻拷貝制作和生產的一部分，拷貝著作權人通過《影譜科技娛樂處理方案》將機器自動生產的視頻拷貝自由嵌入視頻拷貝中，或者更換原始視頻拷貝的場景和物品，從而提高拷貝著作權人的視頻生產效率和商業化效率

作為商業化的一環，“影譜科技娛樂處理方案”實現商業廣告畫面成為原始視頻文案的一部分，或將原本不存在的企業品牌主要物品用“虛擬廣告工具”的方法毫無違和感地嵌入視頻播放/客戶觀看的過程中，該技術經常被稱為“電影茨” 你可能已經為了屏幕里的產品在當初拍攝時設計出現了，但其實不是。 這些業務拷貝可能是由ai技術實時動態生成的。

在全媒體APP中，由于ai技術的加入，媒體拷貝的寫入用ai技術一鍵生成與之匹配的視頻、音頻等，縮短轉換時間，降低生產價格等，使新聞媒體的融合交換更快、更有效 在一定程度上，影譜科技娛樂處理方案由于之前流傳的娛樂公司多媒體文案制作價格高、時間短、廣告資源少、形式單一、協調性差、互動性和數據量化標準不足，傳播、制作、傳播方面

隨著文案生產端、每個人的發送端等業務場景中ai自動化水平的提高，技術迭代將成為娛樂領域的第一推動力。 隨著5g百倍傳輸速度的提高，機械自動化生產的復制品( agc )和角色層出不窮，ai喚醒歷史作品等新應用層出不窮。 預計這些將成為復印費用的重要部分。