Dialog mit JuriLu AI Siyu: Die Zeit, in der eine Person eine ganze Fernsehserie pro Tag schaut, ist bereits Vergangenheit | NEXTA Innovationsnacht-Gespräch
Die Produktionsgeschwindigkeit von KI-Kurzserien hat bereits die Schnittgeschwindigkeit übertroffen.
Für eine Kurzserie mit 80 Folgen und einem Budget von 2000 Yuan kann die Produktion vor Feierabend gestartet werden, und die KI-generierten Folgeninhalte sind bereits am nächsten Tag verfügbar.
Dies ist eine Produktionsszene, die Si Yu, Mitbegründer von Juri AI – einer führenden Plattform für die Erstellung von KI-Kurzserien – bei der NEXTA Innovationsnacht beschrieben hat.
Unter dem von Juri AI vorangetriebenen Modell „Skript rein, Serie raus“ müssen Nutzer lediglich das Skript eingeben und das Budget festlegen, woraufhin das System einen Produktionsvorschlag generiert, der Charaktereinstellungen, Bildstil und Teile der Kameraeffekte darstellt. Nach Bestätigung des Vorschlags kann die Massenerstellung vollständiger Folgen gestartet werden.
Vor einigen Monaten hat das von Juri AI vorgeschlagene Konzept „eine Serie pro Person pro Tag“ viele traditionelle Film- und Fernsehfachleute überrascht. Heute beginnen sie, mehr Produktionsschritte an die KI zu übergeben.
Die Veränderungen kommen schneller, als viele erwartet haben.
Im März dieses Jahres teilte Si Yu auf den Veranstaltungen des Fernsehfestivals und des Kurzfilmfestivals in Shenzhen das Konzept „eine Serie pro Person pro Tag“ mit. Vor den traditionellen Film- und Fernsehregisseuren im Publikum hatte er noch Bedenken, dass diese Aussage zu fortschrittlich sei. Auf dem Shanghai Fernsehfestival im Juni hat die Akzeptanz der Branche für KI bereits deutlich zugenommen.
Die Aktualisierungsgeschwindigkeit der Tools verändert auch die Personallogik der Film- und Fernsehbranche. KI-Regisseure, die im letzten Jahr noch von Personalvermittlern umworben wurden, können heute mithilfe von Arbeitsabläufen mehr Projekte verwalten; ehemals gefragte Produzenten stehen nun vor Stellenveränderungen. Einige Projektteams für KI-Kurzserien können sogar auf zwei Personen reduziert werden.
Juri AI ist eine Plattform, die sich auf die skalierte Produktion von KI-Kurzserien spezialisiert. Laut Si Yu hat die Plattform bereits eine große Anzahl von Hit-Serien mit über 100 Millionen Aufrufen bei Kunden angesammelt, die Kurzserienproduktionsunternehmen aller Typen und Größen abdecken.
Der stetige Rückgang der Produktionskosten führt jedoch auch zu neuem Wettbewerb in der Branche. Si Yu stellte fest, dass einige Inhaltsunternehmen möglicherweise innerhalb von sechs Monaten gute Ergebnisse erzielen, aber wenige Monate später von Teams mit neuen Arbeitsabläufen überholt werden. Nachdem die Produktionsschwelle gesenkt wurde, wirken sich gute Skripte, gute Inhaltsbewertungen und Vertriebskanäle nach wie vor direkt darauf aus, ob eine Serie profitabel ist.
Wie wird sich die Organisationsstruktur von Film- und Fernsehunternehmen verändern, wenn die Produktion von Kurzserien zunehmend automatisiert wird? Die Modellfähigkeiten sind bereits ausreichend stark – worauf können KI-Anwendungsunternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit aufbauen? Welche Chancen haben individuelle Schöpfer?
In dieser Ausgabe der NEXTA Innovationsnacht sprach Si Yu, Gründer und CEO von Juri AI, über das schnell wachsende Geschäft mit KI-Kurzserien.
Im Folgenden das transkribierte und bearbeitete Gespräch —
„Eine Serie pro Person pro Tag“ gehört bereits der Vergangenheit an
NEXTA Innovationsnacht: Was unterscheidet Juri AI von anderen KI-Videotools auf dem Markt?
Si Yu: Wir wollten von Anfang an eine Plattform für die Massenproduktion von KI-Kurzserien aufbauen.
Der Erfolg von Kurzserieninhalten ist zufallsbedingt. Bei demselben Thema können die endgültigen Daten völlig unterschiedlich ausfallen, wenn verschiedene Teams daran arbeiten, oder wenn die Serie auf einer anderen Plattform zu einem anderen Zeitpunkt veröffentlicht wird. Deshalb konzentrieren wir uns stets auf automatisierte und industrialisierte Produktion. Da es viele Faktoren gibt, die den Erfolg von Inhalten beeinflussen, ist es sehr wichtig, die Effizienz zu steigern und die Kosten für Fehlversuche zu senken.
Früher haben wir Produkte im Zusammenhang mit Romanempfehlungen entwickelt und Hunderttausende Nutzer angesammelt. Von Mobilromanen, Romankommentaren über Bild-Text-Empfehlungen bis hin zu PPT-Kommentarcomics entwickeln sich Inhalte stetig in eine intuitivere und visuell ausdrucksstärkere Richtung. Damals warteten wir darauf, dass die Fähigkeiten von Videomodellen den kritischen Punkt erreichen, damit Geschichten direkt in Videos umgewandelt werden können.
NEXTA Innovationsnacht: Welches Problem der Kurzserienbranche glaubten Sie damals, dass die KI zuerst lösen kann?
Si Yu: Am direktesten Effizienz und Kosten. Früher dauerte die Dreharbeit einer echten Kurzserie mindestens 5 bis 7 Tage, selbst wenn sie sehr schnell ablief. Schauspieler, Orte, Kostüme, Make-up und Requisiten mussten alle koordiniert werden.
Stellen Sie sich vor, wie beschäftigt das Produktionsteam wäre, wenn ein Unternehmen gleichzeitig 50 Serien drehen würde? Einige Projekte werden mit eigenen Mitarbeitern realisiert, andere an externe Teams vergeben – allein die Koordination dieser Ressourcen erfordert viel Aufwand.
Nach dem Einzug der KI fallen viele ursprünglich zu koordinierende Schritte weg. Als unsere technischen Fähigkeiten eine Effizienzsteigerung mit ausreichend gutem Ergebnis erreichten, haben wir als Erste in der Branche das Konzept „eine Serie pro Person pro Tag“ ausgerufen. Im März dieses Jahres nahm ich an einer Branchenveranstaltung in Shenzhen teil, wo viele traditionelle Film- und Fernsehfachleute und Regisseure im Publikum saßen. Viele konnten sich dieses Konzept beim ersten Hören kaum vorstellen. Auf dem Shanghai Fernsehfestival im Juni merkte ich deutlich, dass es anders ist: Die traditionelle Film- und Fernsehbranche hat die KI viel stärker akzeptiert. Aber inzwischen sind wir noch einen Schritt weiter gegangen.
NEXTA Innovationsnacht: Sind Sie nicht mehr zufrieden mit einer Serie pro Tag?
Si Yu: Genau. Wir arbeiten jetzt an einem Ablauf namens „Skript rein, Serie raus“.
Zum Beispiel geben Sie mir ein Skript mit insgesamt 80 Folgen, einem Budget von 2000 Yuan, das auf einer ausländischen Plattform veröffentlicht werden soll – eine Serie für hohe Auflagen. Das System erstellt zuerst einen Vorschlag basierend auf dem Budget, erstellt Testversionen einiger Ausschnitte, damit Sie sehen können, wie die Charaktere aussehen, wie die Beleuchtung ist und ob die Kameraführung den Erwartungen entspricht. Wenn Sie denken, dass die Kameraführung nicht abwechslungsreich genug ist oder die Charaktereinstellungen nicht stimmen, können Sie weitere Anmerkungen machen, und das System erstellt eine neue Version. Wenn Sie zufrieden sind, klicken Sie auf „Produktion starten“.
Sie können den Vorschlag sogar vor Feierabend bestätigen und am nächsten Tag die fertige Serie abholen. Der gesamte Inhalt der 80 Folgen wird im Hintergrund vom System verarbeitet. Früher mussten Sie bei dem Konzept „eine Serie pro Person pro Tag“ noch jede Folge überwachen, um zu sehen, wie sie erstellt wird. Jetzt können die meisten Produktionsschritte der KI überlassen werden.
NEXTA Innovationsnacht: Warum haben Sie nicht das Canvas-Modell übernommen, das viele KI-Videotools verwenden?
Si Yu: Weil unser Ziel die industrialisierte Massenproduktion ist, die für Teams und Massenerstellung konzipiert ist. Das Canvas ist natürlich gut, Schöpfer können an jedem Punkt frei anpassen. Für Inhalte, die einen starken individuellen Ausdruck erfordern, ist das Canvas zweifellos eine gute Wahl.
Aber die Produktionslogik von Kurzserien ist anders. Viele Produktionsfunktionen haben nur eine sehr kurze Gültigkeitsdauer. Wenn Sie mühsam eine Funktion entwickeln, kann sie zwei Monate später durch die Fähigkeiten neuer Modelle direkt ersetzt werden. Deshalb konzentrieren wir uns lieber auf die Automatisierung. Unser Ansatz ähnelt dem des autonomen Fahrens: Meistens kann man die Arbeit dem System überlassen, aber wenn Sie etwas nicht zufriedenstellend finden, können Sie jederzeit die Kontrolle übernehmen und Änderungen vornehmen.
Produktionstools bringen Effizienzsprünge, Kreativteams müssen sich stetig weiterentwickeln
NEXTA Innovationsnacht: Wie wird die zunehmende Automatisierung der KI die Teamstruktur von Film- und Fernsehunternehmen verändern?
Si Yu: Tatsächlich verändert es sich bereits, und zwar sehr schnell. Wenn wir unseren Kunden Empfehlungen geben, müssen wir diese manchmal alle zwei bis drei Monate anpassen. Denn nachdem die Produktionsgeschwindigkeit gestiegen ist, passt die ursprüngliche Personalausstattung möglicherweise nicht mehr. Zum Beispiel, wenn die Geschwindigkeit der KI-Inhaltsgenerierung die Schnittgeschwindigkeit übertrifft, muss das Verhältnis der Teammitglieder neu angepasst werden.
Früher gab es möglicherweise eine Gruppe, die speziell an der Erstellung von Charakterressourcen arbeitete. Wenn die erstellten Charaktere nicht zufriedenstellend waren, mussten sie mit Photoshop bearbeitet werden. Jetzt generieren wir direkt sechs Versionen auf einmal, und wenn sie nicht zufriedenstellend sind, generieren wir weiter. Die nicht ausgewählten Versionen werden in der „öffentlichen Ressourcenbank des Unternehmens“ gespeichert. Außerdem wird jede Ihrer Auswahl aufgezeichnet, und das System lernt nach und nach Ihre ästhetischen Vorlieben. Viele Erfahrungen, die früher manuell angesammelt wurden, können jetzt schrittweise in den Arbeitsablauf integriert werden.
NEXTA Innovationsnacht: Wie viele Personen braucht man ungefähr, um ein kleinstes Team aufzubauen, das stabile Ergebnisse liefern kann?
Si Yu: Ich denke, die kleinste Einheit braucht nur zwei Personen. Eine Person ist auf Grafik spezialisiert und verantwortlich für die Charakterressourcen. Das ist sehr wichtig – wir sagen unseren Kunden oft, dass man mit 80-prozentigen Ressourcen kein 100-prozentiges Werk erstellen kann. Ob die Charaktere gut aussehen, zum Stil der gesamten Serie passen und das Publikum beeindrucken, erfordert ästhetisches Gespür.
Die andere Person ist ein erfahrener Cutter, der am besten über ein Regie-Denken verfügt, sowohl das Skript versteht als auch weiß, wie man Szenen inszeniert, und die Lieferung direkt im Schnittprozess in einem Schritt abschließt.
NEXTA Innovationsnacht: Warum braucht man am Ende noch Menschen für den Schnitt? Kann die KI das nicht jetzt schon erledigen?
Si Yu: Die KI kann natürlich schneiden. Die Frage ist, ob das von der KI geschnittene Ergebnis kommerziell wirklich besser ist als das von Menschen geschnittene.
Zum Beispiel, wenn die KI 500 Clips schneidet und Menschen 500 Clips schneiden, können Sie nicht nur durch Anschauen beurteilen, welche Variante profitabler ist. Sie müssen diese 1000 Clips tatsächlich veröffentlichen, möglicherweise 1 Million Yuan ausgeben, um am Ende zu sehen, welche eine höhere Rendite hat. Aber wie viele Unternehmer sind bereit, dieses Geld auszugeben, um speziell die Wirkung des automatischen Schnitts für Technologieunternehmen zu validieren? Deshalb gibt es bisher keine ausreichenden Daten, die beweisen, dass KI-Schnitt unbedingt besser ist als manueller Schnitt.
NEXTA Innovationsnacht: Sind die im letzten Jahr sehr gefragten KI-Regisseure und Ressourcenersteller heute noch rar?
Si Yu: Als KI-Serien im letzten Jahr am beliebtesten waren, waren gute Regisseure wirklich sehr teuer. KI-Regisseure mit erfolgreichen Werken wurden von allen umworben, man musste sie sogar über Personalvermittler suchen, und sie wechselten sehr oft den Arbeitsplatz.
Aber die Situation hat sich jetzt geändert. Früher konnte ein Regisseur möglicherweise zwei Gruppen leiten, heute kann ein Regisseur am liebsten zehn Gruppen leiten. Einige Unternehmen haben sogar keine speziellen Regisseure mehr. Denn die Erfahrungen aus der Inszenierung und der Aufteilung in Einzelbilder können nach und nach in intelligente Agenten integriert werden. Auch Ressourcenersteller mit unterdurchschnittlichem ästhetischem Gespür sind meiner Meinung nach nicht mehr so wichtig – als Schöpfer muss man sich dieses Problems bewusst werden.
Diese Branche ist sehr dynamisch. Ein Unternehmen kann im ersten Halbjahr noch sehr erfolgreich sein, aber nach drei oder sechs Monaten, wenn neue Arbeitsabläufe aufkommen, plötzlich von anderen überholt werden.
Modelle sind bereits überdimensioniert – worauf baut die Wettbewerbsfähigkeit von KI-Kurzserienunternehmen?
NEXTA Innovationsnacht: Welche Fähigkeitslücken haben aktuelle Videomodelle noch?
Si Yu: Im Szenario von Kurzserien denke ich, dass die aktuellen Modelle bereits etwas überdimensioniert sind. Zum Beispiel, wenn Sie jeden Tag zur Arbeit fahren, ist ein Auto für 200.000 Yuan bereits sehr gut nutzbar. Wenn Sie jetzt ein Auto für 500.000 oder 1 Million Yuan fahren, ist es natürlich besser, aber brauchen Sie wirklich so hohe Konfigurationen?
Das Gleiche gilt für Kurzserien. Die Fähigkeiten vieler Modelle sind heute überflüssig. Kurzserien sind schließlich keine Kinofilme, bei denen jede Einstellung perfekt ausgearbeitet werden muss. Deshalb sollten sich Produktionsteams in Zukunft mehr auf Inhaltsfähigkeiten, Grafikfähigkeiten, Organisationsfähigkeiten und das Verständnis für Skripte konzentrieren.
NEXTA Innovationsnacht: Da die Modelle bereits ausreichend sind, worauf will sich Juri AI als Nächstes am meisten konzentrieren, um Fortschritte zu machen?
Si Yu: Die Modellorchestrierung ist ein Bereich, in dem wir schon immer sehr gut waren. Juri AI verfügt über starke Engineering-Fähigkeiten, derzeit konzentrieren wir uns auf die Optimierung des Modell-Routings. Es gibt heute so viele Modelle auf dem Markt, jedes hat seine Stärken. Für eine einfache Dialogszene muss ich nicht unbedingt das teuerste Modell verwenden – die Anpassung ist wichtiger.
Aber bei einer komplexen Kampfszene kann ich diese Einstellung an ein Modell übergeben, das besser für Kampfszenen geeignet ist. Diese Einstellung mag etwas teurer sein, aber die Gesamtkosten der ganzen Serie sind niedriger. Unser Ideal ist, dass sich Nutzer in Zukunft nicht mehr um diese Dinge kümmern müssen. Sie teilen mir mit, wie hoch das Budget ist und welche Wirkung Sie wünschen – ich liefere Ihnen das zufriedenstellende Video.
NEXTA Innovationsnacht: Die Basismodelle werden ständig aktualisiert, und einige Funktionen, die Anwendungsunternehmen früher entwickelt haben, können bald ersetzt werden. Wie gehen Sie damit um?
Si Yu: Wir bleiben stets ausreichend sensibel für neue Modelle und neue KI-native Fähigkeiten.
Sobald ein neues Modell auf den Markt kommt, testet das Team es sofort. Die Mitarbeiter zahlen selbst für Premium-Mitgliedschaften, weil man nicht weiß, welches Update eine neue Geschäftsmöglichkeit oder eine Veränderung des Arbeitsablaufs birgt. Bei Bewerbungsgesprächen frage ich auch gerne: Auf welche KI-Produkte achten Sie in letzter Zeit? Welche haben Sie selbst abonniert? Die von dem Unternehmen gekauften Abonnements zählen nicht – ich möchte wissen, wofür Sie selbst bereit sind, zu zahlen.
Was den Wettbewerb mit Großkonzernen betrifft, denke ich, kommt es darauf an, wie tief Sie die Branche verstehen. Die Modelle, die alle nutzen können, sind ungefähr gleich – genau wie beim Einkauf von Gemüse: Alle haben Kohl, Rüben und Kartoffeln, aber welches Gericht man am Ende zubereiten kann, hängt von den jeweiligen Engineering-Fähigkeiten und dem Verständnis für die Branche und die Nutzer ab.