联想 AI 工作站

AIGC 影视创新的本地算力基石

编辑 | 羊羊、小小树

三亚湾的暖阳下，一场关于未来的光影实验正悄然启动。作为第七届海南岛国际电影节，联想 AI 电影季的先锋单元，"72 小时 AI 微电影黑客松 " 不仅是一场比赛，更是一次对影视创作流程变革的实战探索。

10 支顶尖团队从全球 105 个报名者中脱颖而出，集结于此。等待他们的是一场高强度的挑战—— 72 小时被划分为两轮，首轮 24 小时初赛定去留，随后，晋级者与重组后的 5 支决赛队伍，要在仅剩的 36 小时内完成最后的成片决战。

不可能的任务，

传统影视的重工业困局

按传统影视逻辑，这几乎是 " 不可能的任务 "。传统制作是高度分工的 " 重工业 "。剧本、分镜、置景、拍摄，每个环节都依赖大量的时间和人力堆叠。但在现场，每队仅有两人，无演员、无摄影、无美术。他们却要在 72 小时内，" 无中生有 " 创作出两部短片。

为了突破传统工作流限制，选手们转向 AIGC。但他们很快遇到了新的问题，个人电脑的算力跟不上。

比起创意枯竭，我们更怕设备死机。

一位选手直言。当几十个大模型网页、后台脚本和剪辑软件同时运行，普通 PC 难以招架，卡顿甚至崩溃频发。

显存不足更是拦路虎。面对 Flux、WAN 等大参数模型，普通显卡频频报错 " 爆显存 "，导致创作停摆。而单纯依赖云端算力也并非坦途，除了高昂的订阅成本，现场网络的延迟更致命。在分秒必争的赛场，上传下载的等待，成了最大的效率杀手。

联想 AI 工作站

重塑影视工作流

AI 的出现本应重写规则，但算力的瓶颈却成为了现实的门槛。在本次黑客松现场，联想 AI 工作站 ThinkStation P7 的强大技术支持，让影视制作的生产力迎来了惊人的突破。

曾经依赖高成本、大团队协作才能完成的影像创作，如今仅需由 2 人组成的精简团队，便能在 24 小时内交付一部具有电影级质感的高质量短片。

行业的现实告诉我们，单纯依赖云端或本地算力都无法实现极致效率，未来的标准答案是 " 本地 + 云端 " 的深度协同。

而 ThinkStation P7 正是这一转型中的 " 全能算力枢纽 "。它全方位赋能了 AIGC 的全流程，完美融合了传统工作流与 AI 工作流：一边以低延迟支持本地模型，还能无缝衔接云端工具；一边用专业级的稳定性支撑剪辑调色。

凭借这样的算力底座，选手们能够将原本错综复杂的多个传统环节，极大简化并重构为五个高效的 AIGC 核心步骤——剧本创作、分镜与概念设定、动态素材生成、剪辑与音效、后期处理。而在这些环节中，分镜与概念设计的文生图、动态素材生成的图生视频，以及剪辑与配乐，这三个步骤尤为依赖本地算力，也最能体现 ThinkStation P7 作为算力枢纽的巨大价值。

分镜与概念设计：

本地算力解锁 " 零边际成本 " 的视觉验证

在传统的影视前期筹备中，分镜与概念设计往往经历多个环节耗时数月。这一环节依赖人工手绘，不仅耗时，修改成本更是极高。一次风格变更，往往意味着分镜师需要从头来过。此外，角色设定、美术风格与分镜调度通常是独立的三个步骤，导致创意的验证周期被严重拉长。

在本次黑客松上，AI 将这一漫长的链路彻底打通。创作者不再需要分步执行，而是将光影、角色和镜头语言一次性输入 AI。

这一转变带来的不仅是步骤的缩减，更是创意落地路径的极致缩短。从脑海中的一个模糊想法到屏幕上直观的视觉呈现，中间的损耗被降到了最低，沟通效率成倍提升。

然而，这种高效的 AI 创作若完全依赖云端，依然面临着隐形的 " 镣铐 "。

云端生成虽然方便，但每一次点击都在消耗平台的 " 虚拟代币 "。这种按次计费模式会给创作者带来一种潜意识的心理压力。

现场一位选手坦言，在云端创作时，团队下意识会变得拘谨，生怕提示词写得不够精准而浪费了预算。同时，网络延迟带来的等待，也频频打断创作的连贯性。

联想 AI 工作站的本地算力解决了这一痛点。

针对 Z-Image-Turbo 6B 等高负载本地绘图模型，ThinkStation P7 搭载的英特尔 ® 锐炫 ™B60 Pro 显卡提供了强大的 GPU 加速能力，大幅提升了推理速度。更关键的是，它为选手提供了 " 零边际成本 " 的创作环境。

相比云端的计费压力，本地算力支持无限次的免费迭代。不再受制于预算和网络，创作者可以进行海量尝试。

以前在云端跑图总要计算成本，但在 P7 上几秒钟一张。这种 " 零边际成本 " 的试错让我们敢于尝试更多大胆的风格，直到画面完全对齐团队的构想。

动态素材生成：

本地云端双流并行，构建无限 " 虚拟影棚 "

随着创作进入动态素材生成环节，我们迎来了影视制作中成本最高昂的环节。

在传统流程中，将静态分镜转化为动态画面，意味着实地置景、演员调度和摄影机运转，资金与时间成本极高。

而在 AI 时代，图生视频技术改变了这一现状——静态分镜可以直接转化为可用的动态镜头，物理拍摄的繁琐工序被彻底省去。无论是科幻古装，还是风雨日出，在这个无限的 " 虚拟影棚 " 中，一切创意构想皆可即时生成。

然而，如何从海量的生成结果中找到最精准的那一个？答案在于 " 云端 + 本地 " 的混合算力协同。

不同的 AI 模型就像性格迥异的 " 摄影师 "，有的擅长构建现实主义光影，有的则精通运镜衔接。为了获取最佳素材，选手们利用 ThinkStation P7 构建了一套高效的并行工作流。这相当于导演在大后方，同时指挥多个 " 虚拟影棚 " 开机。

ThinkStation P7 搭载的英特尔 ® 锐炫 ™Pro B60 显卡拥有 24GB 显存，这是支撑这一工作流的基石。选手可以在后台利用本地算力，通过 ComfyUI 本地运行 Flux 或 Wan 等大参数模型，进行复杂的节点控制；同时在前台调用云端工具，快速生成差异化素材。这种 " 双流并行 " 模式，让单位时间内的创意产出翻倍，极大拓宽了选手的选材范围。

现场一位选手如此评价：

这台机器最让我们惊讶的是它的并发吞吐量。

为了赶进度，我们经常是一边在后台挂着 ComfyUI 跑本地大模型，一边在前台开着网页跑云端模型做对比。

ThinkStation P7 大显存完全可以并行持续运行。

剪辑与配乐：

传统强项与 AI 增效的完美共鸣

素材就绪后，制作进入剪辑与配乐阶段。在 AIGC 创作中，这一环节至关重要：生成的视频素材往往是 " 默片 "，缺乏精准音效支撑，画面会显露出生硬的失真感。后期的核心任务，不再仅是画面组装，更是通过 AI 进行视听重塑。

ThinkStation P7 展现出了工作站的传统优势。得益于英特尔 ® 至强 ®W 处理器家族强大的多核心、多线程处理速度以及全系 ISV 专业软件认证，系统在运行剪映、Premiere Pro 或达芬奇剪辑软件时表现出绝对的统治力。即便面对海量的 AI 生成视频素材，创作者也无需耗时预渲染 " 代理文件 "，即可在时间线上实现 4K 原片的顺畅拖拽与实时回放。

在此基础上，越来越多的 AI 功能开始渗入剪辑流程，大大提升了创作效率。面对 " 无声镜头 "，强大的本地算力支持快速运行各类 AI 音频模型，实现从 " 搜寻素材库 " 到 "AI 定制生成 " 的转变。无论是踩点的背景音乐还是逼真的环境音效，都能瞬间生成，让画面鲜活起来。此外，AI 补帧技术也能在本地飞速运行，将普通镜头瞬间转化为电影级慢动作。

现场一位剪辑师感慨：

以前为了找一段契合情绪的配乐，要在素材库里翻听几百条，不仅慢，还总感觉差口气。

现在直接用 AI 生成，音效和画面的节奏是完全卡点的。这种 " 量身定制 " 的精准度，是传统素材库给不了的。

AI 时代的 " 火车进站 " 时刻

1895 年，卢米埃尔兄弟的《火车进站》公映，标志着电影从技术发明转变为全新的艺术媒介。今天，这场汇聚顶尖创作力量的 AI 微电影黑客松，重现了这一历史性时刻。

本次 AI 黑客松在行业中具有重要意义。它汇聚了大量传统影视行业的专业导演、编剧与摄影师，标志着专业群体正逐步正视 AI 工具带来的行业变革，并开始拥抱这一新趋势。这一变化，犹如电影史上的《火车进站》时刻，它象征着 AIGC 从 " 技术尝鲜 " 走向成熟，正式成为创作者手中可控、可量产的标准工业流程。

如果将 AIGC 比作那列呼啸而来的列车，重塑行业的未来，那么联想 AI 工作站便是承载这列列车安全飞驰的铁轨与核心基础设施。凭借对专业软件的完美兼容以及对前沿 AI 模型的算力支持，它成功弥合了 " 传统稳定 " 与 " 未来创新 " 之间的裂痕。

在本次电影季中，联想 AI 工作站展现出的全链路承载能力，证明了它不仅是影视行业的利器，更具备了服务更广泛 AI 行业的通用性。无论是工业数字孪生、建筑设计还是科学计算，联想 AI 工作站凭借其强大的本地算力底座，正帮助各行各业迎来属于它们的 " 火车进站 " 时刻。