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中信建投:近期影視行業面臨AI技術與行業高景氣雙輪驅動重點推薦影視板塊投資機會

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中信建投研報表示,近期影視行業面臨AI技術與行業高景氣的雙輪驅動,當前重點推薦影視板塊投資機會。近期AI影視作品加速落地。全球首部AI長篇電影《OurT2Remake》預計3月上映;《西游記》AI動畫片前兩集在Bilibili播放量均已超百萬;央視持續推進AI影視,動畫片《千秋詩頌》、微短劇《補天》等高關注度作品發布,意味著AI賦能影視制作已實質性落地,AI革新電影/電視劇制作有望加速。隨著2022年4月谷歌將擴散模型的應用拓展到了視頻領域,已出現Pika、Runwau、Sora等超40個視頻生成模型和產品。近期LTXStudio發布支持生成多情節的25秒視頻,AI影視制作門檻進一步下降。目前AI工具已覆蓋動畫制作全流程,《西游記》動畫片等AI影視作品通過AI完成全過程制作。真人影視對人物神態、光影要求高,目前AI可用于劇本創作、特性場景生成等領域。隨著視頻生成技術發展,影視制作門檻下降,審美和創意成為關鍵。行業景氣持續,進口片回暖,3月淡季不淡。3月定檔影片38部,其中4部預測票房超4億元,數量與2018、2019年同期一致。

全文如下

中信建投|重點推薦影視板塊:AI進展加速,行業景氣持續

近期影視行業面臨AI技術與行業高景氣的雙輪驅動,當前重點推薦影視板塊投資機會。

1、AI影視加速:AI作品不斷破圈

近期AI影視作品加速落地。全球首部AI長篇電影《OurT2Remake》預計3月上映;《西游記》AI動畫片前兩集在Bilibili播放量均已超百萬;央視持續推進AI影視,動畫片《千秋詩頌》、微短劇《補天》等高關注度作品發布,意味著AI賦能影視制作已實質性落地,AI革新電影/電視劇制作有望加速。

隨著22年4月谷歌將擴散模型的應用拓展到了視頻領域,已出現Pika、Runwau、Sora等超40個視頻生成模型和產品。近期LTXStudio發布,支持生成多情節的25秒視頻,AI影視制作門檻進一步下降。

目前AI工具已覆蓋動畫制作全流程,《西游記》動畫片等AI影視作品通過AI完成全過程制作。真人影視對人物神態、光影要求高,目前AI可用于劇本創作、特性場景生成等領域。隨著視頻生成技術發展,影視制作門檻下降,審美和創意成為關鍵。

2、行業景氣持續:進口片回暖,3月淡季不淡

3月定檔影片38部,其中4部預測票房超4億,數量與18、19年同期一致。其中1)進口影片:《沙丘2》《功夫熊貓4》《哥斯拉2》3部影片將上,貓眼想看指數均超15萬;2)國產影片:臺灣犯罪題材影片《周處除三害》話題度高,票房近1.4億;春節檔改檔影片《我們一起搖太陽》《紅毯先生》,及愛情片《被我弄丟的你》貓眼想看指數排名前3,均超15萬。

一、AI影視正在破圈

1.1海內外AI影視作品加速落地

近期海內外多個AI影視作品破圈。一系列視頻生成模型和工具的落地,為AI影視提供了豐富的工具集。海內外多個團隊嘗試利用多個工具,連接成完整的影視制作工作流,最終制作出高關注度的AI影視作品。

1)全球首部AI長篇電影《OurT2Remake》:該作品是《終結者2》翻拍作品,由海外50位AI領域藝術家共同完成。團隊綜合運用了Midjourney、Runway、Pika、Kaiber、ElevenLabs、ComfyUi、Adobe等多個AI工具進行創作,場景變換多、動態效果好,且不使用原電影中的鏡頭、對話或音樂,確保作品的原創性。

2)《西游記》AI動畫短片:近期Bilibili博主“AI瘋人院”發布了《西游記》AI影視動畫短片系列,以《西游記》為藍本,用AI創作出花果山、仙宮、人間城池等場景和經典人物動態。前兩集分別于1月24日、2月14日上線Bilibili,視頻時長達2分53秒、3分56秒,播放量均超100萬。據財聯社,該博主擁有15年美術工作經驗,利用Midjourney和Runway兩大AI工具,在短短一周內,就完成了人工需要半年時間渲染的劇情內容。

3)央視AI微短劇《補天》:央視持續推進AI影視作品制作,既聯合上海人工智能實驗室推出唯美國風系列動畫片《千秋詩頌》后,近日央視總臺宣布與清華大學新聞學院元宇宙文化實驗室合作推出《中國神話》系列AI微短劇,即將發布《補天》,是國內首部AI微短劇,美術、分鏡、視頻、配音、配樂全部由AI完成。同時在2月29日舉行的央視頻2024年精品節目片單發布會中,央視頻官宣新節目《央視頻AI晚會》,聚焦人工智能前沿科技,展現中國制造AI創新成果。

4)AI短劇《白狐》:國內創業公司觸飛瑞拓近期打造AI短劇《白狐》,只用20天完成三集成片,單分鐘全成本僅數千元人民幣。該短劇的腳本、臺詞、視頻均由AI生成,實現AI視頻多場景、多人物、多故事線的劇情化呈現。

1.2視頻生成模型&產品推出,豐富AI工具集

視頻生成模型和應用產品陸續推出,驅動AI影視逐漸落地。2022年4月,Google發布《VideoDiffusionModel》,將擴散模型的應用拓展到了視頻領域,隨后涌現出了VideoLDM、Text2Video-Zero、Runway、Pika等文生視頻擴散模型。據《Sora:AReviewonBackground,Technology,Limitations,andOpportunitiesofLargeVisionModels》,22年至今已推出45個視頻生成模型,其中絕大部分為擴散模型。24年2月,OpenAI推出視頻模型Sora,基于擴散型Transformer模型,將生成視頻時長延長至1分鐘,并建立起模仿現實世界的能力。24年3月,以色列初創公司Lightricks發布LTXStudio,將用戶輸入的prompt,分割成多個鏡頭,最終連接成能表達復雜情節的完整視頻,進一步降低AI影視制作門檻。

1.3AI如何賦能影視制作?

我們認為現有視頻生成模型有望不同程度賦能動畫和真人影視作品制作。

1)動畫:由于現有視頻生成模型更擅長生成動畫短視頻,且相比于真人視頻,動畫對人物面部細節、光影變化的要求較低,目前ChatGPT、Midjourney、Runway等一系列生成式AI工具,已可以完整覆蓋動畫制作全流程,包括圖像生成、視頻生成、3D人物運動、人臉動畫等。以AI動畫短片西游記為例,Bilibili博主“AI瘋人院”首先將短片分解為若干畫面和分鏡;然后使用ChatGPT分析《西游記》原著文字,完成分鏡規劃;接著用Midjourney生成圖片素材;最后用Runway將圖片轉換為視頻。由于目前AI生成作品的一致性較低,上述過程中會產生大量廢稿,創作者需要在生成的素材中找出合適的,進入下一步操作。

2)真人影視:雖然現有模型無法生成一致性和真實度高、符合現實規律的真人動態視頻,但已經可以較好地用于劇本創作、特效場景生成等領域。據新智元,好萊塢知名導演、制片人TylerPerry在過去四年里,一直計劃投資8億美元擴建工作室,增加12個攝影棚;當他2月中旬看到Sora的Demo視頻后,預計AI可以協助場景生成,實景搭建的需求或將下降,因此決定擱置工作室擴建計劃。

中長期看,視頻生成工具降低影視制作門檻,創意和審美成為關鍵競爭要素。隨著視頻生成模型的性能提升,影視作品,尤其是中短視頻的創作難度進一步下降,龐大的拍攝和后期制作團隊,以及巨額制作成本投入不再成為影視制作門檻,創作者創意和審美的成為影視作品的關鍵特性。

二、3月片單亮眼,淡季有望“不淡”

3月是傳統的影視淡季,近年來3月票房在一季度中的占比僅約20%。過去一季度優質影片主要在跨年檔、春節檔扎堆上映,疊加3月公眾假期較少,因此3月是傳統的影視淡季,19、21、23年3月票房分別為41.60億、25.03億、19.07億,在一季度中的票房占比僅22%、14%、12%。

24年3月優質供給多,電影票房有望同比顯著提高。據貓眼專業版,3月已定檔影片合計38部,截至3月4日,3月待上映影片30部,其中貓眼想看指數超10萬的影片7部。

1)多部好萊塢系列化電影上映在即:包括《沙丘2》《功夫熊貓4》《哥斯拉大戰金剛2:帝國崛起》,分別定檔3月8日、22日、29日,目前貓眼想看指數19.93萬、17.56萬、21.45萬。據貓眼專業版,目前上述三部進口影片的預測票房均值分別為1.9、4.5、7.4億,合計13.8億,已顯著高于21、22、23年3月進口影片票房(分別為11.2、3.8、6.7億元)。

2)國產影片題材豐富,話題度高:已上映影片中,臺灣犯罪題材影片《周處除三害》話題度高,截至3月4日,“周處除三害”“阮經天40歲狀態”等8條微博話題曾進入熱搜榜TOP10,口碑、話題發酵,帶動影片票房1.38億,蟬聯24年至今懸疑片內地票房冠軍。待上映影片中,由中國電影橫店影視、淘票票、貓眼出品的愛情喜劇片《我們一起搖太陽》由春節檔改檔至3月30日上映,目前貓眼想看指數30.31萬,排名第一;愛情片《被我弄丟的你》由檀健次、張婧儀主演,由橫店影視、淘票票等參投,目前貓眼想看指數達22.71萬,將于3月8日上映。此外,還有由劉德華、單立文主演的喜劇片《紅毯先生》,同樣由春節檔改檔至3月15日上映,目前貓眼想看指數16.89萬。

從票房預測看,4部影片票房預期超3億元,接近18、19年同期水平。據貓眼專業版,目前預測票房均值超3億元的3月新上映影片共4部,分別為《紅毯先生》(4.98億元)、《功夫熊貓4》(4.47億元)、《我們一起搖太陽》(8.15億元)、《哥斯拉大戰金剛2》(7.40億元)。

拍攝進度不及預期導致無法如期上映的風險、影片未能如期上映的風險、影片票房不及預期的風險、進口片恢復引進不及預期的風險、面對劇本殺和其他線下娛樂活動競爭的風險、內容監管風險、影視劇侵權風險、生成式AI技術發展不及預期的風險、生成式AI相關法律法規完善不及預期的風險、生成式AI導致的造假風險、藝人道德風險、游戲業務開展不及預期的風險、影響互聯網內容生態健康安全風險、企業風險識別與治理能力不足風險、用戶審美取向發生變化的風險。

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