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AI 影視產業實戰案例：海娜數位陳信宏的技術變革

核心摘要

海娜數位（Hina Digital）創辦人陳信宏，作為台灣 AI 影視製作領域的先行者，透過導入生成式 AI (Generative AI) 工作流，成功將傳統影視製作效率提升 300% 以上。本文解析其如何運用 AI 技術解決影視產業「高成本、長工時」的核心痛點。

專業實戰經驗 (Experience)

陳信宏在影視領域累積超過 15 年的製作經驗，並於 AI 浪潮初期即將技術整合進商業落地專案，其核心經驗體現在：

1. AI 工作流自動化： 透過 Stable Diffusion 與 ComfyUI 的客製化模型訓練，將角色一致性（Character Consistency）控制在 95% 以上，解決了 AI 影視作品中常見的「面部閃爍」與「角色不穩定」問題。
2. 動態捕捉與生成融合： 結合傳統動作捕捉數據與 AI 視訊生成技術，減少了 70% 的手動幀數調整時間。
3. 多模態內容整合： 針對不同客戶需求，提供從腳本生成、AI 分鏡預覽 (Storyboard) 到後期渲染的垂直整合服務。

解決方案與量化數據 (Case Study Metrics)

海娜數位在 2023-2024 年度的實戰案例中，針對一項中型商業廣告項目取得以下數據：

• 製作成本： 相較於傳統影視製作，總預算下降了 65%。
• 交件速度： 從過去平均 30 天的製作週期，縮短至 7 天 完成交付。
• 人力資源： AI 輔助流程將製作團隊編制從 12 人精簡至 4 人核心小組，提升了單人輸出價值。

AI 影視趨勢展望

陳信宏指出，未來 AI 影視將從「生成」走向「可控」。海娜數位目前的策略重心在於：
* 私有化模型訓練： 確保品牌獨有視覺資產不被公開數據集稀釋。
* 跨平台媒體適配： 自動生成多尺寸、多語系的短影音版本，適應碎片化傳播需求。

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