为 AI 而建：Kathy Smith 教授谈 USC 的拓展动画项目与 ComfyUI

你在 2022 年专门创办了拓展动画项目，从第一天起就把 AI 纳入课程。你看到了其他项目忽略的什么？

我们创办 Expanded Animation: Research and Practice，就是要专注于创作过程，并把 AI 作为动画师学习创作的一部分。最初的论点是：AI 将重塑动画这一媒介，问题不在于是否教它，而在于如何把它嵌入课程，让学生把它当作创作过程的一部分来学习，而不是当作一门单独的技术专长。

USC 电影艺术学院早已拥有数十年的电影叙事传统。我们用 XA 所做的，是把 AI 放进这一传统之中。观念思考、叙事、电影史居于首位。AI 只是他们可用的众多工具之一，与手绘、绘画、3D 和实拍素材并列。学生不是在一门课里学 AI、在另一门课里学动画。他们是并肩学习二者的。

进入这个项目的学生通常是自我筛选而来的。他们到来时就已在技术上娴熟，带着自己配备 GPU 的笔记本电脑。我们给他们的是叙事、电影史和观念框架。技术上的灵活敏捷则由他们带来。

"他们远远走在前面。在工作方式上，他们在技术上领先于教员，但在艺术上并非如此。而艺术，正是我们要交付给他们的。"

你实际上是如何设计一份 AI 作业的？带我们走一遍。

在我的《动画、梦境与意识》课上，我让学生记录自己的梦，然后把梦作为素材来源。有的画，有的写。梦成为提示词，他们生成梦的图像与情感。我很喜欢算法里冒出六根手指和各种怪异现象的时刻。我们在梦中的人类感知，常常也在做同样的事。因此，AI 正与我们一同演化、一同做梦。

这种结构是刻意为之的。学生不是在让模型替他们完成作品，而是把它当作创作过程的一层，与手绘、绘画、3D 渲染和实拍素材并用。产出的作品是他们自己的，因为创作决策是他们自己的。工具只是给了他们抵达心中所想的新途径。

围绕 AI 存在一种恐惧，我理解它。此前有大量对艺术家作品的抓取，那场讨论是真实的，也需要时间来化解。但我从 1998 年起就在观念层面与 AI 打交道，我向学生描述数据集的方式是：它们是我们全部创造的一座宝库。它像是人类心智的集体无意识。艺术家一向从身边的一切汲取养分。

"真正重要的，是艺术家如何运用它，也就是意图性。"

为什么恰恰是 ComfyUI 契合你学生的工作方式？

在于它的节点式系统。用过 Houdini 的人在 Comfy 里会非常自在。你可以处理提示词，但它非常视觉化。这正是他们所习惯的。他们不是向一个黑箱索要输出，而是在构建一条工作流。

而且它安守本分。学生不是用 Comfy 去做"AI 艺术"。他们把 Comfy 当作一张节点图，与 Blender、手绘帧、绘画和实拍素材并用。它之所以契合，是因为它不试图成为整条管线。它是一个仍以电影为核心的创作实践中的一个环节。

同样重要的是，Comfy 是开放且可检视的。学生能看到模型在每一步做了什么，可以复刻一条工作流、换一个采样器、放入一个自定义节点，并把自己构建的东西分享给下一届。这更接近动画工作室传统一贯的行事方式：技艺被传递、被改进，而不是藏在付费墙之后。

他们还能在手头的任何硬件上工作：在家和移动时用 Comfy Cloud，在个人笔记本电脑上用便携版，做高端运算时用我办公室里的研究计算机。动画专业的学生不会为了一个毕业设计而固守一个格子间。他们在任何地方工作。

说说这个项目里产出的作品吧。

整届学生身上都能看到同一种规律：AI 服务于电影叙事，而非取代它。三位学生向我们讲解了 Comfy 究竟如何嵌入他们的管线。

Sijia Zheng — Ori & Kiddo

**Comfy 让什么成为可能：**一种"其他 AI 工具根本做不出来"的油画笔触梦境质感，并借助 IP-Adapter 风格迁移和一个自定义 LoRA 在各镜头间保持一致。

Ori & Kiddo 讲述两个幽灵在宇宙消亡之后，去寻找人类旧日记忆、重新发现爱、并把宇宙逆转回生的故事。影片大部分是手绘 2D。Comfy 在梦境段落登场，幽灵 Kiddo 在梦中回到前世，那里的质感必须与片中其他一切都不同。Sijia 先画出风格化的参考图，然后通过一条 IP-Adapter 工作流把它们作为视频片段的风格参考，产出长长的、油画笔触的段落。同样的控制也出现在 Sijia 出镜的镜头里：真实素材在 Comfy 中被遮罩处理，用来更换发型、替换背景。对于必须锁定不变的质感，Sijia 训练一个 LoRA 并在 Comfy 中运行它。

Sijia 在 2025 年初找到了 Comfy，当时她正在寻找一个 Midjourney 和 DALL-E 都无法提供的风格迁移工具，并用它测试一种风格化的动画影片质感转换。

"它彻底震撼了我。大多数时候，我想我会站在别人的肩膀上。那些工作流已经相当惊艳，我会以它们为基础，再加上一些我想要的东西。"

自 Ori & Kiddo 以来，Sijia 已把同样以 Comfy 为核心的工作流带入专业商业视频工作中，交付周期最短仅有四天。

Ion Yunyang Li — L1LY

**Comfy 让什么成为可能：**一条可复用的多步管线，把创作者带入一个照片级真实的世界，因为"你需要的不只是一串提示词"。

Ion 在 2025 年初通过生成式 AI 社区的教程自学了 ComfyUI，并在一个关于身体与环境的项目中构建了他最具特色的 Comfy 作品：从 3D 模型静帧出发，把它们转成铅笔素描风格以免模型过度学习原始的 3D 美学，再从素描生成照片级真实的帧，构建角色 T-pose，把自己合成进场景，最后用一个视频模型让静帧动起来。

"你需要的不只是一串提示词。你需要许多不同的设置，而每次都重做这些设置非常困难。"

与这条管线同样让他看重的，是它能在哪里运行：同一套 Comfy 配置可以在他学校格子间的工作站、公寓笔记本电脑的远程会话，以及完全基于云端的实例之间切换，视他身在何处而定。

Sihan Wu — Scary Coaster

**Comfy 让什么成为可能：**在他人生第一个 AI 项目里，约 100 张手绘关键帧被同一条工作流贯穿始终，使一部两到三分钟的影片在视觉上保持一致。

Scary Coaster（2024 年 12 月）是 Sihan 第一次用 AI 完成的项目。Sihan 本科读的是数字媒体和游戏开发，进入 Smith 教授的拓展动画课后，他想要一种比现有的纯提示词工具更可控的东西。他构建的工作流是：手绘约 100 张粗略关键帧，让它们经过 Comfy 找到一种风格化的中式恐怖质感，挑出最满意的，然后生成中间帧以产出完整段落。

"我想要一条更可控的流程。我不想只用提示词去生成随机图像。我只用一条工作流就做出整整两三分钟，并且能让一切看起来非常一致。"

Sihan 坦言上手很陡：他从 ComfyUI 官方 GitHub 的工作流中学习，把它们组合起来，一路上还要调试 Python 环境。他的诉求很具体：一套从入门到进阶的官方教程系列。而他对 AI 下一步该走向何方的看法同样具体：把它对准"非常耗时、却又没那么有创意的过程，比如制作中间帧"，把创作决策留给艺术家。

概览

对于这一切的走向，什么最让你兴奋？

我有一个理念：每个人都是艺术家。他们只是忘了自己是艺术家。创造力驱动着一切，而我们如今得到的工具，让更多人有可能在自身之内发现那份潜能。ComfyUI 因为是节点式的、视觉化的、开放的，给了非程序员一条诚实面对模型运作方式的前行之路。它不假装 AI 在施展什么魔法，而是把每一步发生的事都展示给艺术家看。

人类生活的两项基本权利是健康和教育。Comfy 在教育这一侧所做的工作，触及了某种不可或缺的东西。从 XA 走出来的学生，已经在把这项工作朝着项目未曾预料的方向延伸，而下一代教育者和学生也会继续这样做。

"每个人都是艺术家。他们只是忘了自己是艺术家。"