男女老少，为何都是同一张脸？

作者|高雅

编辑|靖程

打开短视频平台连刷几部AI微短剧，你会发现一个令人困惑的现象：男主角个个方脸薄唇、眼神冷峻，女主角清一色高颅顶、大眼睛、窄鼻梁，再定睛一看，剧里的男女老少竟然都是同一张脸，对此有网友吐槽：“刚才那个冷脸总裁和上一部中被赶出侯府的将军不是一个人吗？”“一张脸既能演校园白月光，又演古装大小姐，粘上胡子还能摇身变成大叔，像在玩大家来找茬。”

据中国网络视听协会发布数据显示，今年第一季度，AI微短剧在全行业上线微短剧里中占比超过95%，AI短剧名副其实地爆了，但越来越多的“AI脸”也引起了反感，“AI脸恐怖谷效应”“对AI脸感到不适”等话题频频登上社交平台热搜。

在传统的影视剧角色中，辨识度是演员得以出圈的利器，也是剧方选人的标准之一，AI短剧则恰恰相反，为了避免生成畸形、不对称的面孔，倾向于选择最“安全”的特征组合。特别是对于视频模型来说，需要保证几十帧画面里角色前后一致，而个性化特征的形象，在连续镜头、表情变化过程中极易出现五官扭曲、画面崩坏，因此算法天然偏爱五官对称、轮廓标准、表情好控制的脸。

如果制作者在文生图模型的对话框中简单输入“一个美女在喝奶茶”，在没有上传任何参考图片的情况下，AI模型大概率会输出一张十分眼熟的标准美女图像：大眼睛、高鼻梁、尖下巴和恰到好处的笑容。为何会出现这种现象？

数字北京科学中心发文表示，AI生成模型训练数据多偏向端正、高吸引力的面容，加之制作方倾向于选取符合主流审美的生成结果，最终呈现的面孔很容易趋近一种“审美均值”，在微短剧领域，大量AI制作批量套用通用模型，输出结果同质化严重。

从商业成本层面看，同质化AI脸的泛滥，根源在于短剧行业的变现逻辑。北京华夏工联网智能技术研究院院长王喜文在接受中新经纬采访时表示，生成一张差异化、高辨识度的面孔需要多角度视图、精细化的提示词和反复调试，成本高昂，在“一人一天一部剧”的节奏下，制作方根本没有动力也没有时间单独打磨角色形象。

有业内人士透露，除成本外，规避侵权也是使用通用脸的原因之一，生成谁都不像的“AI平均脸”，可以最大程度规避肖像权侵权风险，这也是AI生成图“模板化”的隐性驱动之一。这种策略看似“聪明”，但极易形成恶性循环——为了省去授权费用选择最安全的“平均脸”，“平均脸”泛滥导致内容高度同质化，播放量持续走低，于是制作方为了进一步摊薄成本，不得不继续加速量产，更加依赖模板和复用，彻底锁死了角色设计的创新空间。

加剧问题的，还有许多AI短剧制作方会直接购买网络上廉价甚至盗版的素材包来训练模型，据公开报道，一个容纳了2万余部侵权短剧资源的素材包，售价仅0.85元，当许多人都用同一批数据“喂”模型，产出的自然是同一张脸。

如果说偶尔的模板脸还能当作追剧“找茬”的快乐，但长此以往自然会产生审美疲劳，因AI角色面孔雷同、毫无辨识度选择弃剧的观众越来越多。

已经有头部平台开始了行动。近日，红果短剧正式发布《关于规范AI剧角色创作的公告》（下称《规范》），针对目前行业中出现的AI剧角色形象同质化问题，从角色差异化、版权合规两个维度明确创作标准，规定一部剧的主要角色应具备清晰的形象区分度，每部AI短剧内男女主、重要配角需打造专属视觉特征，从骨相、五官细节、神态表情、服饰造型形成差异化“视觉指纹”；在版权合规层面，《规范》则提出了三条明确要求：未经授权，不得使用他人作品中具有独创性的角色、服装、造型、道具等设计；不得盗用他人享有著作权的写真、美术等作品；使用受版权保护的内容，需提前取得合法授权。

再如AI视频创作平台LibTV，也于近期推出了人像调节、情绪调节和虚拟角色三个功能，用来解决AI视频人物缺少质感的问题。以人像调节功能为例，可以让皮肤回归到真实皮肤的质感，保留毛孔、细纹等微小瑕疵，通过给每张脸“做旧”让AI脸更像人。

创作层面，也已经有团队探索出了可行的差异化路径，比如在角色建模中定制专属面部独特性、用反复打磨的迭代创作取代“一键生成”的懒人模式等。

一部粗制滥造的AI短剧，制作成本或许只有几千块，然而大概率会播放量惨淡、完播率低下，如果愿意在角色设计上多投入一些时间和成本，短期看似乎不那么划算，但打造出有辨识度的人物形象和故事情节，反而有可能凭借口碑跑出长尾效应。