AIGC赋能“虚拟视效”课程教学的研究

　　文/王延琨 青岛电影学院

　　摘要：本文根据AIGC的针对性应用办法，着重挖掘其在“虚拟视效”课程教学中的全面应用途径，分析其在教学模式、教学方法、教学策略等方面的融合。本文借助青岛电影学院自主研发的JINXIANG.AI影视内容智作平台展开，从整体教学效率、教学体系的完备水平、学生个性化教学方面剖析其对于“虚拟视效”课程的重要意义。本文得出的结论可为高校影视专业在新技术背景下教学模式的革新和课程体系的重构，提供理论依据与应用借鉴。

　　关键词：AIGC；虚拟视效；课程教学；JINXIANG.AI影视内容智作平台

　　引言

　　以人工智能生成内容（artificial intelligence generated content，AIGC）为代表的内容生成模式，正逐步渗透并广泛应用于文化、艺术、教育等多个关键领域。尤其在“虚拟视效”课程教学这一交叉融合的学科中，AIGC展现出高效的数据处理与智能生成能力，成为一匹闯入教育领域的“黑马”，其以强大的功能帮助教师生成教学资源、提高课堂效率[1]。随着各类专业视觉生成大模型的数据库日益丰富，AIGC生成图像的表现形式愈加多元、风格愈发细腻，极大拓展了视觉创作的边界与表达的自由度。

　　青岛电影学院近年来依托自身在影视与视觉艺术领域的专业积淀，建设并不断完善了JINXIANG.AI影视内容智作平台，作为融合内容生成能力与教学场景的支持性系统。该平台集成了图像生成、虚拟场景构建、剧本自动撰写等多项功能，为“虚拟视效”课程从“工具导向”向“思维导向”的教学范式转变奠定了坚实基础。这一技术平台的嵌入式使用，显著提高了课程内容的更新效率与教学内容的动态适配能力，为师生提供了一个开放、智能的创作与教学空间[2]。

　　然而，虚拟视效教育的快速发展也面临诸多现实问题，如教学资源供给不足、优质素材更新滞后、课程开发周期长、教学响应速度低、学生兴趣不足、学生之间的认知水平差异大等。这些挑战长期制约着教学效率与成果质量的提升。而AIGC技术凭借其在图像生成、风格迁移、构图创意等方面的优势，使教师能够仅通过关键词输入，便生成具有风格化特征的场景设计草图、角色设定初稿乃至基础三维模型，大幅减少了教学素材准备的时间与人力成本，从而提升课堂节奏与创意引导的效率。

　　更重要的是，AIGC还具备强大的学习行为分析与智能推送能力，能够基于学生个体的创作风格与学习阶段实现教学资源的精准匹配，能够根据学生的学习进度、兴趣和能力，定制个性化的学习内容和学习路径，提高学习效率和兴趣[3]。以JINXIANG.AI影视内容智作平台为例，对于基础能力相对薄弱的学生，系统可推荐结构清晰、流程明确的辅助模型制作材料；而对于构思表达能力突出的学生，则更侧重给予他们充分参考，提升绘画作品的创作效率和艺术水准，转化为更优质的生产力[4]。这种因材施教的方式，不仅提升了学生的参与感，也有效解决了以往课程中同质化严重与教学照顾不均的长期难题。

　　1. 虚拟视效教学的基础逻辑与技术现状

　　随着数字娱乐产业的迅猛发展，虚拟视效技术在影视、游戏等领域的应用日益广泛，社会层面增加了对高质量视效人才的需求。在电影和电视剧制作中，虚拟场景、角色动画等元素的应用已成为提升作品质量的关键因素。科幻电影中大量采用虚拟视效技术来创造逼真的视觉体验，游戏行业同样依赖虚拟视效技术来增强玩家的沉浸感和互动性，这进一步加剧了对相关专业人才的需求。

　　为应对产业对高素质视效人才的需求，教育领域逐渐采用项目式教学方法，强调以学生为中心，通过实际项目驱动学习过程。在虚拟视效教学中，基于问题的学习（PBL）方法通过引导学生参与完整的项目流程，如剧本创作、场景设计、角色建模等，提升其实际操作能力和团队协作意识。

　　传统“虚拟视效”课程教学在技术支持方面主要依赖手工设计和低效的软件流程，比如渲染，传统渲染需耗时数小时至数天[5]，且手工设计过程烦琐，耗时长，难以满足快速迭代的教学需求。同时，传统软件工具操作复杂，学习曲线陡峭，增加了学生的学习负担，影响了教学效果。这些局限性迫切需要引入先进的AIGC提升教学效率和质量。

　　2. AIGC在“虚拟视效”课程教学中的功能赋能

　　随着AIGC在教育场景中的不断渗透，“虚拟视效”课程教学体系也正在经历由手动设计向智能生成的重大转型。相较于传统教学流程，AIGC在构思、生成、指导、评价等多个环节的深度嵌入，正显著提升教学效率、优化教学组织结构，并为学生创作表达提供更加自由、精准的技术支撑。

　　2.1 提升整体创作效率

　　在以往的“虚拟视效”课程中，教师须花费大量时间准备视觉参考、构图模板和风格样图等素材，学生在初期构思阶段常陷入没有想法或画不出来的困境。AIGC的引入打破了这一瓶颈。通过文本生成图像的方式，学生只需输入若干关键词或场景描述，即可快速生成构图草图、色彩基调乃至构图框架，极大地降低了创意门槛。

　　视觉草图的快速生成极大节省了学生在前期方案设定与修改阶段所需的时间，使其可以将更多精力投入到建模、渲染、特效合成等高阶制作流程中。更重要的是，AIGC生成的图像风格多样、视觉刺激强烈，有助于打破学生固有的思维路径，激发其在造型、构图、光影等方面的创新意识。例如，在课程实践中，AIGC协助学生将飞行器穿梭夜空的文字意象转化为具有空间纵深感的构图草图，为其后续建模提供了清晰方向。整体来看，AIGC显著缩短了创作周期。据笔者前期教学实验统计，使用AIGC工具后的学生作品完成时间平均缩短了约28%，同时草图审查阶段的通过率提升超过40%。

　　2.2 促进教师角色转变

　　AIGC的应用也促使教师的教学角色发生根本性变化。在传统教学中，教师往往承担着流程演示者和操作引导者的职责，需要从零演示工具操作和样例制作。而在AIGC辅助下，教师不再需要重复进行低层级内容的演示，而是将工作重心转向创意把关、审美判断、个性指导等更具教育价值的层面。在概念设计阶段，教师可以聚焦于指导学生如何优化场景构图、整合风格元素或增强视觉叙事，而不必干预每一步图像生成的细节。与此同时，教师需提升自身的视觉筛选力，以甄别AIGC生成内容的可用性与合理性，并针对学生提交的内容进行差异化审美指导，强化其批判性设计能力。

　　2.3 推动教学评价机制改革

　　传统教学评估以课后作品评分为主，缺乏对学生学习过程、创意变化及技术成长的有效记录。而AIGC的使用推动了教学评价机制的革新。AIGC能够自动化地跟踪项目进度，实时收集和分析项目数据，从而帮助教师和学生更好地了解项目的进展和存在的问题[6]。由于学生在整个过程中的生成内容均可记录、追踪与对比，通过借助平台内置数据，如生成版本次数、图像修改记录等，教师不仅可以量化学生的创作深度，还可在课堂中实现边创作、边反馈、边调整的教学闭环，优化教学策略和方法，利用数据驱动的决策来提高教育质量和效果[7]。例如，在学生提交最终建模作品的同时，系统自动生成其创作路径分析报告，帮助教师更全面地理解学生的思维演进过程，也使学生在复盘中获得更深层次的成长体验。

　　3. 基于AIGC的虚拟视效教学实践研究

　　3.1 基于AIGC的“虚拟视效”课程教学实践——“未来都市”项目

　　从“虚拟视效”课程中选取“未来都市”作为项目试点，项目目标为完成一组科幻风格的城市概念设定，主要包括场景草图、初步建模、简易特效三个环节。项目分为四个阶段，包括文本描述构思、图像草图生成、三维造型、视觉合成展示。为测试AIGC的辅助效果，选取青岛电影学院大三年级虚拟视效专业43名学生进行周期为6周的对比实验，按照班级编号与个人编号采取等距抽样法，随机划分为实验组（20人）与对照组（23人）。前者使用JINXIANG.AI影视内容智作平台进行图像生成与参考草图生成，后者则完全采用传统方法如手绘、参考图搜集等。

　　3.2 教学任务结构及实验过程

　　实验组在课程初期，在JINXIANG.AI影视内容智作平台输入如“科技感”“未来城市”“机器人”等关键信息，JINXIANG.AI影视内容智作平台对输入内容进行风格化解析，生成10张具有艺术风格和构图逻辑的图像[8]。这些草图既作为创作起点，也提供了灯光氛围、结构布局与色彩参考。

　　随后，学生选取最符合个人创意倾向的图像进行深化，包括建模草图绘制、透视调整与层级细化。平台还根据图像风格自动推荐相关的建筑风格素材与建筑体积预设，协助学生快速搭建建模框架。这一过程大幅降低了对复杂起始设定的依赖，使学生将更多注意力集中于空间叙事与风格探索。

　　3.3 教学实验结果对比

　　教学实验结果如表1所示，从成果质量来看，实验组平均分为85.2，对照组为76.5，差距明显。由此可见，在JINXIANG.AI影视内容智作平台的辅助下，学生作品在视觉完整性与风格统一性方面整体优于对照组。

　　在制作效率方面，实验组在图像草图阶段平均耗时2.5小时，而对照组平均耗时为7.0小时。由于实验组可通过系统快速尝试多个风格版本，不仅节省了前期素材准备时间，也使修改过程更具方向性，最终建模时间也较对照组缩短约20%。

　　在作品多样性方面，实验组的学生能够体验10种不同的风格或形式，但对照组的学生仅仅能体验3种不同的风格，由此可见，JINXIANG.AI影视内容智作平台显著提高了作品的多样性，丰富学生的学习体验。

　　在学生满意度方面，在课程结束后，教学团队组织了匿名问卷与深度访谈。问卷显示，实验组92%的学生对JINXIANG.AI影视内容智作平台辅助下的教学过程持满意态度，但对照组仅有60%的学生对传统教学方式持满意态度。因此，JINXIANG.AI影视内容智作平台辅助下的教学能够提高学生的满意度，为提高教学质量奠定基础。

　　结语

　　AIGC的引入不仅在教学操作层面带来了效率革命，也从更深层次推动了“虚拟视效”课程体系的结构性调整[9]。在“未来都市”“虚拟视效”课程试点的基础上，可以预见AIGC将在未来成为“虚拟视效”课程教学的基础设施之一，其赋能效应将在课程设计、能力培养、评估方式乃至教育理念上持续深化。这种转变有助于培养具有独立审美意识与综合创作能力的视效人才，契合影视工业与游戏产业日益增长的个性化表达需求[10]。

　　当下，AIGC虽然处于快速发展阶段，但其内容生成的精准度、稳定性以及与专业软件的适配性还有待提升，尤其是在三维资产生成、多源数据融合、语义一致性控制等关键环节，仍然存在问题。部分学生采用AIGC建模插件进行场景重建时，因为缺少对参数机制的控制，生成结果与预期出现较大差异，甚至出现渲染异常。随着AIGC对课堂生态的深度融合，教师的知识架构与教学策略同样需要重新搭建，以契合技术赋能下一体化的新方式。

　　未来，随着AIGC的不断完善和发展，其在“虚拟视效”课程教学中的应用将更加深入和广泛。教育者应积极拥抱这一变革，探索更为高效、灵活的教学方式，推动课程内容和教学模式的创新，为培养具有创新思维和高水平创作能力的影视与游戏人才奠定坚实基础。

　　参考文献：

　　[1]林晨,龚辉.新课标背景下AIGC在初中数学教学中的实践与探索——以苏科版七上“数学探究：算‘24’”为例[J].中学数学月刊,2025(4):47-50.

　　[2]何忆涛,赵兰涛.论AI人工智能在陶艺创作中的辅助作用——以Midjourney为例[J].中国陶瓷工业,2025,32(2):114-116..

　　[3]张钦芬.人工智能技术在高中数学教学中的应用[J].中国新通信,2024, 26(18):170-172.

　　[4]杨宇鹤.AI绘画的演化、影响与思辨[J].传媒,2023(17):52-55.

　　[5]武虹,郭正奕.用AIGC重塑影视制作链[J].文化产业,2025(11):7-9.

　　[6]谭璐,杨琴,赵迎春.AIGC技术赋能高校智能教学应用研究[J].职业技术,2025,24(4):71-76.

　　[7]李悦萱.AIGC技术在人工智能教学中的应用[J].电子技术,2023,52(10):108-109．

　　[8]刘恋.人工智能技术在影视创作教学中的应用[J].家庭影院技术,2025(2):82-85.

　　[9]刘娜.AIGC技术发展现状及其在教育中的创新应用[J].信息系统工程,2023(9):45-47.

　　[10]陈曦.人工智能生成内容（AIGC）在高校艺术设计课程中的应用前瞻[J].中国美术教育,2023(5):55-60.

　　作者简介：王延琨，硕士研究生，讲师，617491451@qq.com，研究方向：虚拟影像。

　　基金项目：2024年校级科研项目——AIGC赋能虚拟视效教学模式的融合应用研究（编号：XJ2024003201）。