十月十三日，一个名叫王琨喆的创作者，以喆FILM的账号发布了AI音乐MV《过来人》。这首歌，把杜甫、苏轼、刘邦等历史人物想象成熟年酒馆里的常客，用说唱的方式倾诉着租房、房贷、中年危机以及在困境中奋起的复杂心境。发布仅仅一周，《过来人》在各大平台迅速蹿红，播放量已逼近一亿，更重要的是，评论区里涌现出无数与歌曲心境相符的个人经历，形成了一个充满共鸣的巨大树洞，读着这些留言，王琨喆几次哽咽落泪，感受到一种难以言喻的触动。 《过来人》是王琨喆古人开麦系列作品的一部分。此前，他曾让历史人物以说唱形式互相吐槽、争论，赢得了一定的关注。这次，他想让这些人物停下争吵，分享各自的苦闷和挣扎，并将其与当下普通人的生活困境联系起来。然而，平台的后台数据分析却给出了相反的建议：观众更期待他们激烈对战的戏谑场面。此前王琨喆尝试过的抒情风格作品反响不佳，数据表明换风格无疑是一场冒险，不仅面临失去现有观众的风险，而且缺乏数据支撑。
王琨喆认真分析了这些数据，也确实看到其中的道理，继续做对战内容或许是更稳妥的选择，但他的内心深处却抗拒着让那些古人永远停留在喧嚣和争斗之中。他意识到，数据只能反映过去有效的内容策略，而无法预知下一首歌应该讲述怎样的故事。他渴望创作一首能够触动人心的作品，希望账号能留下一些不依赖于形式取胜的深刻内容。最终，他按下发布键，带着一丝忐忑，将《过来人》推向了大众。 出乎意料的是，《过来人》的受众群体发生了巨大的变化。王琨喆观察到，此前作品的核心受众是31至40岁左右的男性，他们对说唱和历史题材情有独钟。而《过来人》的发布，让男女比例接近，年龄和地域分布也更加广泛，仿佛打开了一扇新的大门，将歌曲推送到了他原本无法想象的受众群体面前。
王琨喆是一位武汉人，年少时就对说唱充满热情，喜欢用Fruity Loops软件制作音乐，写过不少hip hop小样。尽管他并不懂五线谱，也没有接受过系统的乐理训练，但他一直珍藏着那些半成品，那是他音乐梦想的萌芽。 近年来，生成式音乐工具的出现，彻底改变了音乐创作的流程。它们不再仅仅是将文字转化为旋律，而是将风格、速度、情绪和编配等元素都融入到提示词中，为创作者提供一个可以进一步修改和完善的草稿。对于那些没有完整制作团队的创作者来说，这意味着创作的起点被大幅度降低：过去需要先掌握编曲、录音和制作等多种技能，才能验证一个想法；而现在，只需一个念头，就能听到它最初的声音，然后决定是否值得投入更多的时间和精力。
在创作古人开麦系列时，王琨喆会一边分析后台数据，一边将那些尘封已久的旧小样投入到AI音乐工具中。有一次，工具生成了一个偏抒情的版本，那一刻，他内心仿佛被一束光芒照亮。我当时心里就一震。他反复调整提示词和曲风，直到得到一段能够触动他灵魂的旋律。他意识到，这次他不能再让两个古人在台上对决，而应该创造一种更加深刻的情感表达。AI的出现，确实能让非专业创作者更快地获得结构完整、旋律顺畅的方案，并大大缩短作曲和编曲的周期，但最终的判断，仍然要由人来做出。 《过来人》的关键，并不在于AI能否生成旋律，而在于王琨喆如何搭建歌曲的结构：前半段讲述古人的经历，后半段转向现代人的处境，再用你也一样将两者紧密相连。三个较长的唱段之后，其他人物各说一两句，共同构成一幅时代群像，最后则以合唱结束。他估计，前期构思和歌词结构的搭建，占用了他创作精力的七成。
他也让AI尝试写歌词，但结果并不总是令人满意：有的句子强行押韵，有的则用一些无意义的拟声词来凑字数。大部分歌词最终还是出自他自己手笔，其中不少灵感来自他积攒了十年的灵感备忘录。比如，人生不是每句都是Punchline，这句话就饱含着他对创作的深刻理解。他曾想把这句话放在歌曲的开头或合唱中，但最终还是选择放在靠后的司马懿口中，因为他认为这句歌词需要在人物和情绪逐步展开之后才能产生最大的力量。 为了抓住观众的注意力，他一度想将它放在开头或合唱中，但他最终还是选择了将它置于歌曲的后段，因为他更注重歌曲的整体节奏感。他让古人说我不是来教你的，将成功者的训诫转化为经历过困顿者的陪伴，于是，房贷、优化、中年危机这些当下具体的压力，都被巧妙地融入到歌词之中。
王琨喆对失意并不过陌生。高考失利后，他进入了一所并不理想的大学；看着身边的同学考入名校、出国留学，他一度觉得自己一无是处。2013年，他毕业后进入武汉电视台，身兼编导、摄像和剪辑等多个角色。2016年，他离职成为自由摄影师，2021年成立了自己的工作室。然而，后来客户预算收紧，他曾经面临现金流断绝的困境，不得不将相机和镜头一件一件挂在二手平台上出售，最后只剩下一个防潮柜。当再次接到拍摄工作时，他只能租用器材，临时寻找搭档。直到2023年，他才开始尝试AI技术：将拍摄的武汉花朵逐帧转化为漫画风，让老照片动起来，并将这些技术应用到商业片制作中。制作《过来人》时，他仅仅使用一台几年前的笔记本电脑完成了主要工作。 在LibTV的创作画布上，杜甫、李白、司马懿等角色的三视图和古代酒馆场景早已被保存为资产，新的项目可以直接调用。过去拍摄积累的镜头、光线和剪辑经验，则被用来筛选和调整每一段生成结果。这正是生成式视频工具从出一张好图走向可用于连续创作的关键所在。一条单独的画面或许能吸引注意力，但一部完整的MV却需要人物在跨镜头之间保持相貌、服饰和空间关系的统一，还需要镜头语言与音乐节拍和叙事进程相协调。角色三视图、场景资产和分镜并非简单的装饰，它们将一次性的生成结果转化为可重复利用的制作资源。对创作者而言，工具的应用能够大大缩短反复试错的时间。
王琨喆坦言，生成式创作并非省事，人物的口型常常跟不上音乐，他需要在本地进行剪辑；模型迭代后，镜头运动反而变得过于丝滑，他则需要刻意调整，追求更接近纪录片的手持感。为此，他会在提示词中反复强调不要使用滑轨运镜。有时，结果会让他满意，有时却仍然不尽如人意，只能不断地重新尝试。对于外行人来说，AI视频就像是输入一句提示词，等待画面出现；但对于创作者而言，它更像是一批等待筛选、修改和重做的素材。王琨喆需要决定镜头的拍摄距离、停留时间，以及人物的情绪是否被准确地捕捉到。他追求的不是更精致的画面，而是画面与歌曲在同一个情感维度上产生共鸣。 《过来人》的走红，也改变了王琨喆接下来的工作方向。作品发布后，LibTV联系他，希望能了解认证作者计划，平台提供的创作激励和算力支持，让这个系列有机会继续发展。合作咨询和商业订单也随之而来，但王琨喆并没有因此放松警惕，他深知生存压力并未真正消失。《过来人》的纯制作费用花了三四天，他估算视频生成和画面调试花费了数千元，主要是工具会员和积分算力，尚未计算自己的工时。加上整个古人开麦系列的测试、其他工具和音乐订阅，他当月创作的支出高达两万元。他将这些投入称为研发，因为他知道，成功与否都存在不确定性，可能成功，也可能烧光了钱什么都留不下。
算法或许能够找到潜在的观众，但它未必能够创造爆款。最终，决定《过来人》能否被更多人看见的，还是另一套机制：平台会根据最初观众的反应，不断寻找下一批可能感兴趣的用户。对于新发布的视频而言，平台面临的最大挑战在于冷启动问题：视频刚发布时，缺乏足够的观看、点赞和评论记录，系统很难判断应该将其推送给哪些用户。然而，即使是结合视频特征和已有互动数据，平台也无法在发布前准确预测哪些用户会喜欢这条视频。对一部新作品来说，算法能够扩大最初的测试范围，却无法预知它是否能够让陌生人愿意停下来、认真聆听并分享自己的经历。 王琨喆仍在关注数据，并会利用AI进行复盘分析，但他并不想让数据完全支配他的创作方向。没有一个热潮是能够一直持续下去的，起伏是常态。他说。如果每一条作品都盲目追逐爆款，观众终将识破这种被算法操控的痕迹。观众是聪明的，他们一定能看出来我被算法裹挟了。 在工具平台看来，评估创作者的价值，并不能仅仅依赖于播放量。平台会对作品进行审核，既要检查AI的使用是否流畅，例如是否存在人物穿帮、画面混乱或节奏错乱等问题，又要由人工团队判断作品的创意、剧本和立意。审核团队成员既有内容平台运营人员，也有创作背景的人士。机器可以参与基础审核，但创意判断仍需由人来完成。这也有道理解释了为什么一些传播速度很快的作品，未必能进入认证作者体系。十几秒的跟风内容，或者直接复制爆款结构的作品，即使数据表现不错，也可能因为缺乏原创性而被排除在外。 然而，生成工具留下的画布、提示词和制作过程，也难以证明一个创意最初由谁提出的。LibTV运营负责人雅岑坦言，原创识别对于任何平台来说都是一项难题。如果有一天作品失去了流量，资金耗尽，算力也用光了怎么办？王琨喆笑着回答说，那就回去找以前的客户，看看有没有传统拍摄的活，挣钱糊口不寒碜。
