在AI图像、视频已经强大到离谱的现今
特别是有了Open AI的GPT-Image-2以及谷歌的Nano Banana后
我们经常会听到这么一种观点：
AI距离真正取代视觉设计、影视创作已经越来越近了～
对此…我是基本表示赞同的。
但真实的影视工业体系无疑是非常庞大且复杂的，其中包括了太多的组织、技术、环节…
而荧幕画面所呈现出的调色风格，毫无疑问是其中趣味性很强的一环～
对应到如今的AI影视创作，也就是每个分镜画面的风格设计。
对此，其实很多没经验的小白经常会犯一个错误：
视频整体色调不和谐，导致观感上很跳脱
原因很简单：
很多片段的色调都不统一，所以在震撼之余，也不得不承认其观感上略显跳脱～
其实这就是画面调色失衡带来的影响。
而谈及“调色”这个词，很多人会望而却步，那仙子让我们把它转换为大家日常都能接触到的一些基本语言：
对比度、鲜明度、饱和度、曝光、阴影…
没错，就是大家在美图秀秀，以及手机相册里经常能见到的东西。
而关于画面调色的重要性，除了以上提到的不让视频呈现碎片化的观感，我们又该从何论起？
作为影视后期制作的最后一道工序，调色所解决的核心问题其实并不在于“如何让画面更精美”，而是“如何让画面会说话”。
因为调色本质上就是一种关乎视觉语言的艺术，是，与画面内容、音乐、台词一样，都是用来向观众传达信息的工具～
所以，每一个调色参数的背后，都对应着一种想要传递给观众的感受。
而这篇文章，我整理了22个常见的调色风格，我们可以：
通过在Prompt里添加一些调色词汇，让AI实现对应的画面调色效果～
基础调色方向词
首先第一批，我们先来6个基础方向词～
而在本批次中，我们就统一利用以下这段提示词来跑图：
Prompt：一名年轻人独自站在雨后的城市天桥上，远处车流穿过高楼之间，他回头望向镜头，电影构图，画面细节丰富
在什么都不加的情况下，我用GPT-Image-2跑出来的效果是这样的：
其实在这种情况下，相当于我们将画面调色全权交给了AI，所以AI跑出来什么风格的画面，我们都不必感到惊讶。
1.Warm Golden Color Grade：暖金调
画面偏金黄、橙黄、琥珀色，肤色和光线更温暖。常用于温情、怀旧、希望、黄昏、家庭、成长、史诗感场景
而如果是我们在Prompt的最后加上这么一小句：
画面调色风格为Warm Golden Color Grade
那么，最终的效果将会是这样的：
但到这里我们很容易察觉到：
AI就是个彻头彻底的极端玩家，因为它将这种“暖金调”的调色风格焊得太死了，导致出来的效果太过了！
所以这时候我们可以将添加在Prompt最后的那一小句话改为：
画面调色风格偏向Warm Golden Color Grade，但避免过度调色
那得到的画面则要自然得多：
当然，如果最终呈现的效果还是太过或者不明显，我们还可以将生成出来的图重新上传给它，然后让AI以此为参照，告诉它这是太过了，还是没什么效果～
这里我们就统一用上面那一小句的格式，继续探索其他调色风格词汇的生图效果～
2.Cool Blue Color Grade：冷蓝调
画面偏蓝、青蓝、冷灰蓝，空间显得冷静、孤独、理性、寒冷或压抑
在我看过的众多电影里，我记得《长津湖》中的雪景环境就利用了这种调色。
3.Desaturated Color Grade：去饱和调
降低颜色鲜艳度，红不那么红、绿不那么绿。画面更真实、沉重、克制、纪实
不知道为什么，从观感上来看，这其实是我非常喜欢的一种调色风格，并且这种调色在很多犯罪片中非常常见，比如《第八个嫌疑人》《孤注一掷》《默杀》等等。
并且现在很多都市港片貌似也偏向这种比较低沉的风格～
4.High Contrast Color Grade：高对比调色
明暗反差强，亮处更亮、暗处更暗，画面硬朗、有力量、戏剧冲击强
这种调色风格其实我们在很多夜色环境下非常常见。
5.Low Contrast Color Grade：低对比调色
明暗差距较弱，黑不太黑、亮不刺眼，画面柔和、自然、文艺、生活化
论起底对比调色，在偏文艺类型的电影中是比较常见的，比如非常著名的《绿皮书》，还是我个人非常喜欢的两部电影：
《触不可及》和《好东西》
这些电影中，都适当利用了这种低对比的调色效果
6.Monochromatic Color Grade：单色统调
画面被一种主色支配，如全蓝、全绿、全红、全金。情绪集中，视觉记忆点强
经典影视工业调色风格词
这一批我统一用到的提示词如下：
Prompt：一名中年男人站在破旧码头边，远处海面翻涌，乌云压低，身后有一艘旧船，电影构图，人物神情凝重
7.Teal and Orange Color Grade：青橙调
阴影、天空、海水、背景偏青蓝；肤色、火光、高光偏橙。人物突出，商业大片感强
这种调色也是非常非常常见的，如果你看过《加勒比海盗》以及《阿凡达》，那会很熟悉！
8.Bleach Bypass Look：漂白跳过风格
低饱和、高对比，颜色像被抽走，画面粗粝、冷硬、沉重。常用于战争、灾难、犯罪、末日感
这同样是一种多见于战争及犯罪桥段的调色～
9.Split Toning：分离色调
高光和阴影被染成不同颜色，常见为暖高光、冷阴影。增强层次、冷暖对比和专业后期感
对于这种调色风格，我查了一下，发现在我看过的《海上钢琴师》里就有所应用～
10.Crushed Blacks：压黑暗部
暗部被压得更黑，阴影细节减少，黑色更厚重。制造神秘、危险、狠劲和压迫感
从观感上看，很明显，这又是一款极度适合犯罪片的调色～
11.Lifted Blacks / Faded Look：抬黑 / 褪色灰雾感
黑色不再死黑，而是变成灰黑，暗部像蒙雾。画面更柔和、复古、旧、文艺
这是一种又文艺又复古的风格，甚至可以专门用做回忆片段的调色～
12.Day for Night Grade：日拍夜景调
把白天画面处理成夜晚感，通常压暗、偏蓝、降低高光，同时保留可见细节
情绪与类型片调色风格词
而不同的调色风格，除了能渲染氛围，还能跳动观众的情绪～
这一批我们的通用提示词如下：
Prompt：一名女子站在深夜的街角，雨水打湿地面，远处有车辆驶过，她望着街对面的霓虹招牌，电影构图，情绪克制
13.Sepia Tone：棕褐色调
画面偏棕黄、茶色、旧照片色。用于怀旧、年代、历史、记忆、家族回忆
我又去搜了一下，发现在我看过的电影里，运用到这种风格的有《霸王别姬》，以及《阿甘正传》。
14.Sickly Green Grade：病态绿调
画面偏绿、黄绿或灰绿色，肤色不健康，空间压抑、不安、污染、异化
乍一看，貌似误闯进了哪个游戏CG画面…
除此之外，还很容易让人联想到遍地丧尸的生化场景…
15.Neon Noir Color Grade：霓虹黑色电影调
深暗阴影搭配高饱和霓虹色，如紫、蓝、青、品红、红。制造都市夜景、犯罪、赛博、迷离和危险浪漫感
多少有点赛博朋克那味儿～
16.Moody Blue Grade：阴郁蓝调
画面偏深蓝、灰蓝、低亮度，比普通冷蓝更沉、更压抑。表现孤独、悲伤、悬疑、内心困境、雨夜失落
17.Silver / Steel Blue Grade：银灰 / 钢蓝调
画面偏银灰、钢蓝、金属冷色，饱和度较低，硬、冷、现代、工业化
跟上面的Desaturated Color Grade类似，我对这种低饱和画面还是很有好感的～
并且在一开始时我就建议不要直接在Prompt添加我们的调色风格词，因为AI很容易走向极端，这种情况在这一批词汇中尤其明显…
可以看看下面这组对比图：
左侧是我直接添加“画面调色风格为XXX”得到的结果，右侧则是添加“画面调色风格整体偏向XXX，但避免过度调色”的结果～
质感化与风格化调色词
这一批词汇总体而言并不像上述所列举出的那样“极端”，相对而言也是最容易被大众接受的。
这次所用到的提示词如下：
Prompt：一群年轻人站在夏日傍晚的旧操场边，远处有云层和城市天际线，风吹动他们的衣服，电影构图，氛围安静
18.Pastel Color Grade：粉彩调
颜色柔和、浅淡、低刺激，常见浅粉、浅蓝、浅黄、薄荷绿。制造青春、梦幻、轻盈、治愈、可爱感
怎么说呢，就很有青春气息～
比如《云边有个小卖部》的整体风格，我认为就有一点偏向于这种。
19.Earthy Tone Grade：大地色调
棕色、土黄、赭石、橄榄绿、暗红、灰褐主导。朴素、自然、粗粝、厚重
20.Vintage Film Color Grade：复古胶片调
略微偏暖、偏旧，颜色不如现代数字影像干净，可带轻微褪色、柔和对比、旧胶片质感
以上这两种调色，其实还挺相近的，如果再淡一些，就非常接近《让子弹飞》的画面风格了～
21.Black and White Noir Grade：黑白黑色电影调
去除彩色，用黑、白、灰和强烈明暗塑造画面。突出悬疑、犯罪、宿命、经典电影感
太经典了，黑白片，但在我看过的电影里，我印象中没有这种风格的，或者可以说，这种黑白色调的画面在现在几乎就见不到了～
但我还是上网搜了一下，发现《辛德勒的名单》的画面，大概用的就是这种风格：
22.Pop Color / Hyper-saturated Grade：高饱流行色调
颜色鲜艳、明亮、冲击力强，红更红、蓝更蓝、黄更黄。制造活力、喜剧、商业、夸张、娱乐感
像这种鲜艳的风格，一般在一些激情，或者偏年轻化的电影中很常见，就比如《热烈》《疯狂动物城》等等～
至此，22个调色风格词汇全部列举完毕。
但以上所列举出的所有词汇，并不是绝对化的精确指令，考虑到如今市面强大的AI图像模型并不在少数，并且每个模型的数据集及其对于key words的理解都不一样，所以不同模型跑出来的效果大概率也会有所偏差。
比如对于以上所有Case，我都是用GPT-Image-2跑的，但如果我们拿最后第四部分中的5个词汇，然后用Nano Banana 2跑一遍，效果又会是怎样的呢？
诶你还别说，我真就跑出来了～
左侧为GPT-Image-2，右侧为Nano Banana：
可以看到其实除了画面本身的内容之外，整体的调色处理还是会有些许差异的～
在文章的最后，让我们回过头来讨论一下这个所谓的“调色”，到底存在着什么魔力？
简单来说：
调色的魅力不仅在于能让画面的呈现更加精致有质感，还能在不改变故事本身的同时，悄悄改变观众对于这个故事的感知体验～
比如《指环王》系列电影里，当女精灵一出现，或者一来到瑞文戴尔，整个画面的色调就变得非常不同，甚至连着背景音乐、画面速率都有所变化…
这种变化带给观众的体验是沉浸式的，以至于很多人都对此印象深刻～
而调色，从胶片时代的一种化学处理，演变为数字时代的一个独立工种。
再到后来，因为有了移动端的便携操作，人们也逐渐对这门学问有了更多认识～
而现在因为有了AI，我们甚至可以跳过传统调色流程中复杂的校色、风格化环节，直接通过自然语言描述，赋予画面独特的情感～
最后随着影视行业对于新技术的逐渐包容
我们完全有理由相信：
未来的电影荧幕上
终将出现更多的AI元素～
好了，今天的分享就到这里，在此感谢你的浏览。