10月13日，创作者“喆FILM”王琨喆发布AI音乐MV《过来人》。杜甫、苏轼、刘邦等历史与文学人物坐进一间古代酒馆，用说唱讲起租房、房贷、中年危机和迟来的奋起。截至10月22日21点，《过来人》抖音播放量约7500万，视频号约4500万，加上小红书等平台播放，全网合计播放约1.24亿，此后流量仍在持续增长。评论区里，许多人接着讲自己的失意、委屈和坚持。王琨喆说，那里像“一个巨大的树洞”。提起这些留言时，他几次哽咽。

《过来人》属于他的“古人开麦”系列。此前，古人通过说唱互揭短处、争个输赢，已经带来不错的流量。做这首新歌时，王琨喆想让他们停下来，讲讲各自熬过的日子，再把这种处境接到今天普通人的生活里。

这个转向并不符合账号数据给出的方向。王琨喆习惯让AI分析短视频平台后台数据，它给出的建议是，要有观众更期待激烈、戏谑的对战。他此前发布的抒情作品表现很差，不少作品点赞不到60个，此时换风格，既没有数据支撑，也可能失去原来的观众。平台上已有相似内容出现，工具还建议他趁热继续更新，以维持账号的优势。

《过来人》MV截图

王琨喆听懂了这套逻辑，继续做对战，也许是一条更稳妥的路，但他却不想让古人一直吵下去。数据只能告诉他过去做什么内容有效，但不能替他决定下一首歌该写什么。他想做一首“走心的作品”，也希望账号能留下不只靠形式取胜的内容。最终，他还是按下了发布键。

发布后，《过来人》的受众也发生了变化。王琨喆分析到，前几期作品的核心受众多为31至40岁的男性，偏好说唱和历史；新作发布后，男女比例接近各半，年龄和地域分布都更宽。他原本担心失败，作品却找到了原先画像之外的观众。

王琨喆是武汉人，十八九岁时喜欢说唱，用Fruity Loops软件捣鼓音乐，写过一些hip hop小样。他不识五线谱，也没有系统学过乐理，但一直没有删掉那些半成品。

《四手联弹》剧照

近两年，生成式音乐工具的变化，不只是把文字变成一段可播放的旋律。它们把风格、速度、情绪和编配等选择压缩进提示词，先给创作者一个可以继续修改的草稿。对没有完整制作团队的人来说，这改变了创作的起点：过去要先具备编曲、录音和制作资源，才能验证一个念头；现在，一个念头可以先被听见，再决定是否值得继续投入。

做“古人开麦”系列时，他一边复盘后台数据，一边把旧小样投进AI音乐工具。有一次，工具生成了偏抒情的版本，“我当时心里就一震。”他不断调整提示词和曲风，直到得到一段自己觉得被打动的旋律。他意识到，这次不能再做两个古人在台上battle。

AI能让非专业创作者更快得到结构完整、旋律顺畅的方案，也缩短了作曲和编曲的周期，但工具给出的结果仍需要人判断。

《过来人》的关键也不在于AI能不能生成旋律。王琨喆先搭好了歌词结构：前半段讲古人的经历，后半段转向现代人的处境，用“你也一样”接起来；三个较长的唱段之后，其他人物每人说一两句，组成群像，最后进入合唱。他估计，前期构思和歌词结构占了创作精力的七成。

《过来人》MV图

他也让AI试过写词，得到的结果不总是可靠：有的句子强行押韵，有的拿拟声词凑数。大部分歌词还是他自己写的，其中不少来自积攒约十年的灵感备忘录，“人生不是每句都是Punchline”就是其中一句。为了抓住观众，他曾想把它放在开头或合唱里，最后还是留给了靠后的司马懿。

这句话放得晚，来自对歌曲节奏的判断。王琨喆做过多年商业项目，了解短视频的节奏，需要尽快抓住观众，但这一次，他想让这句歌词在人物和情绪逐步展开后再出现。他让古人说“我不是来教你的”，把成功者的训诫转化为经历过困顿者的陪伴，房贷、优化、中年危机这些时下具体的压力被写进歌词。

王琨喆对失意并不陌生。高考失利后，他去了并不理想的学校，看着同学上了好大学、出了国，一度觉得自己失败。2013年毕业后，他进入武汉电视台，编导、摄像、剪辑一人全干。2016年离职做自由摄影师，2021年成立工作室。后来客户预算收紧，最难时现金流断了，他把相机和镜头一件件挂上二手平台，卖到最后，只剩一个防潮柜。再接到活，只能租器材、临时找搭档。

2023年，他开始尝试AI：把拍摄的武汉花朵逐帧转成漫画风，让老照片动起来，也把这些技术用进商业片。到制作《过来人》时，他用一台几年前的笔记本完成了主要工作。在LibTV的画布里，杜甫、李白、司马懿等角色的三视图和古代酒馆场景已经存成资产，新项目可以直接调用。过去拍片积累的镜头、光线和剪辑经验，则用在筛选与调整每一段生成结果上。

《古人开麦Rap Battle》系列图

这也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。单条画面容易吸引注意力，但一部MV需要人物跨镜头保持相貌、服饰和空间关系，也需要镜头语言与音乐节拍、叙事进程一致。角色三视图、场景资产和分镜不是装饰性的附加项，它们把一次性的生成结果沉淀为可复用的制作资料。对创作者来说，工具的价值能大大缩短反复试错的时间。

王琨喆说，生成并不意味着省事。人物口型常常跟不上音乐，他需要在本地剪辑；模型迭代后，镜头运动变得过于丝滑，他却想要接近纪录片的手持感。为此，他会在提示词里反复强调不要用滑轨运镜。有时结果恰好，有时仍然不对，只能继续重来。

对外行而言，AI视频像是输入一句提示词、等待画面出现，而对创作者而言，它更像一批待筛选、修改和重做的素材。王琨喆要决定镜头该多近、停留多久、人物的情绪是否被看见。他要的不是更精致的画面，而是画面和歌曲在同一个情绪里。

《凡人歌》剧照

《过来人》也改变了王琨喆接下来的工作。作品走红后，LibTV联系他了解认证作者计划，平台的创作激励和算力支持，让这个系列有机会继续做下去。合作咨询和商单也随之而来，但他并不认为生存压力已经消失。

《过来人》纯制作花了三四天，王琨喆估算，视频生成和画面调试花费数千元，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，他当月创作支出约两万元。他把这些投入称为“研发”：“可能成功，也可能烧光了钱什么都留不下。”

《过来人》发布发布之后，决定它能否被更多人看见的，则是另一套机制，平台根据最初观众的反应，不断寻找下一批可能感兴趣的用户。

对新视频而言，平台最难处理的是“冷启动”：视频刚发出时，没有足够的观看、点赞和评论记录，系统不知道该先把它交给谁。2025年，字节跳动团队公布了一项面向抖音的内容推荐研究，研究结合视频特征和少量已有互动，预测哪些用户可能会喜欢新内容，并据此推荐给他们。线上实验显示，这种方法让新内容刚上线时的互动指标提升了约7%。

《过来人》MV图

这个数字意味着，系统并不能在发布前算出谁会成为爆款，它解决的是一项更具体的问题：当作品已经获得少量反馈时，如何更快地找到相似的潜在观众。对一部新作品来说，算法能够扩大最初的测试范围，却不能提前知道一首歌会不会让陌生人愿意停下来、听完并讲出自己的经历。

而且，早期数据并不总等于真实偏好。快手团队参与的一项研究指出，用户可能因为封面或推荐位置而点击，也可能因浏览疲劳很快划过，新内容的稀少反馈比成熟内容更容易掺入这些噪声。另一方面，一条视频面对的并不只是账号过去积累的受众，也包括当下的热点、情绪和同类内容的拥挤程度。创作一条视频，形式可以复制，但注意力环境却无法复制。

爆款还会带来另一种压力：下一条是不是也必须同样成功？王琨喆仍会看数据，也会用AI复盘，但不想让数据替他做所有决定。“没有一个热潮是能一直持续下去的，有起有伏是很正常的。”他说。如果每一条都要追着爆款走，“观众是聪明的，他们一定能看出来我被算法裹挟了。”

《单恋原声带》剧照

在工具平台看来，是否值得扶持的创作者，也不能只靠播放量判断。平台在审核作品时，既会通过系统筛查AI使用是否流畅，例如是否存在人物穿帮、画面杂乱或节奏错位，也会由人工团队判断创意、剧本和立意。团队成员既有内容平台运营人员，也有创作者出身的人。机器可以参与基础审核，但创意判断仍主要由人完成。

这也解释了为什么一些传播很快的作品，未必能进入认证作者体系。十几秒的跟风内容、直接复制爆款结构的作品，即使数据不错，也可能因原创性不足而被排除在外。不过，生成工具留下的画布、提示词和制作过程，也很难证明一个创意最早由谁提出。LibTV运营负责人雅岑说，原创识别“对于任何平台来说都是比较困难的事情”。

如果有一天作品没有流量，钱用完了，算力也烧光了怎么办？王琨喆说，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。”

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