Netflix wants to use generative AI for animated shorts

•Netflix 正在建立一個名為 INKubator 的新內部工作室，目標是利用生成式 AI 製作短篇動畫內容，並計劃未來擴展至長篇內容製作。
•Netflix 已將生成式 AI 整合到高預算製作中，例如在 2025 年的阿根廷科幻劇集《永恆者》（El Eternauta）中，AI 生成的「最終像素」畫面將複雜視覺特效的製作時間縮短了十倍。
•Netflix 於 2026 年 4 月發布了其首個開源 AI 模型 VOID（Video Object and Interaction Deletion），該模型專注於影片物件移除並理解物理因果關係，旨在重新定義後期製作的經濟模式。
•Netflix 於 2025 年 11 月向其內容製作夥伴發布了關於負責任使用生成式 AI 工具的指南，強調所有 AI 相關計畫，特別是涉及最終產出、演員肖像、個人資料或第三方 IP 時，必須事先告知並獲得書面批准。
•早在 2023 年 2 月，Netflix 就曾與 WIT STUDIO 和 AI 新創公司 rinna 合作，推出實驗性動畫短片《犬與少年》，其中所有背景畫面均由 AI 繪製。

Netflix VOID 模型： 專注於影片物件與互動刪除，能理解物理因果關係，例如移除抱著物件的人後，物件會在輸出影片中自然落地，而非懸浮。
生成式 AI 動畫基礎技術： 主要建立在自然語言處理（NLP）以理解提示詞、文字轉語音（TTS）與唇形同步技術以生成對話，以及生成對抗網路（GANs）、擴散模型（Diffusion Models）和新興的 Video Transformer 等深度學習模型來生成影像和動畫。
AI 動畫生成方法： 包括使用在靜態圖像上訓練的模型生成圖像作為素材或逐幀生成，透過參數插值、圖像生成回饋循環、2D/3D 變換和運動合成來實現連續動畫。
影片轉影片模型： 在生成過程中融入輸入影片資訊，不僅在逐幀層面，也在整體動態和運動層面與輸入影片匹配。
一致性控制： 例如使用 ControlNet 技術來保持動畫中整體手形等元素的一致性。
Netflix Eyeline Labs 研究： 致力於推動生成式 AI 影片的極限，已產出如「Go-with-the-Flow」（運動可控影片擴散模型）的論文，以及用於臉部重新打光的 DifFRelight 框架。
InterPositive 收購： Netflix 收購了 AI 製作公司 InterPositive，該公司主要專注於 AI 在後製中的應用，例如協助拍攝、修光、補鏡頭和維持創作控制。

AI 將大幅降低動畫製作的進入門檻與成本，加速內容產出。

生成式 AI 技術能顯著提升製作效率，減少人工干預，並將製作週期從數月甚至數年縮短至數週，使小預算製作也能實現高階視覺特效。

創意工作流程將轉變為 AI 輔助，而非完全取代人類藝術家。

業界普遍認為 AI 是加速器而非替代者，人類藝術家仍將主導最終的創意決策、情感表達和故事講述，AI 則負責輔助基礎動作、紋理和部分表情生成。

內容版權、道德與勞動市場的爭議將持續存在並加劇。

AI 生成內容涉及訓練數據的版權問題、對藝術家作品的侵權疑慮，以及對人類動畫師工作機會的潛在威脅，這些已引發業界工會抗議和法律訴訟。

2006

Netflix 推出 Netflix Prize，提供百萬美元獎金以提高推薦系統準確性，標誌其 AI 應用的早期階段。

2023-02

Netflix 與 WIT STUDIO、rinna 合作推出實驗性 AI 動畫短片《犬與少年》，其背景畫面由 AI 繪製。

2025-07

Netflix 首次在原創劇集《永恆者》（El Eternauta）的最終畫面中整合生成式 AI 技術，用於製作建築倒塌等複雜視覺特效。

2025-11

Netflix 發布內容製作夥伴使用生成式 AI 的指南，強調負責任的應用與審批流程。

2026-03

Netflix 悄然啟動內部 AI 動畫工作室 INKubator，旨在利用生成式 AI 製作短篇動畫內容，並計劃擴展至長篇。

2026-04

Netflix 開源其首個 AI 視頻模型 VOID，專注於視頻物件刪除和互動理解，旨在改寫後期製作經濟模型。

Netflix 計畫使用生成式 AI 製作動畫短片