Trumbo：一个由人工智能驱动的电影制作创意协作工作空间

作为 KXSB HackXelerator 2025的一部分，创意人员和开发者携手合作，探索人工智能如何增强（而非取代）人类的创造力。电影类别获奖作品《Trumbo》是此次计划中脱颖而出的杰出项目之一。

Trumbo 是一款旨在简化电影制作生命周期创意协作的工具。它历经 20 天的专注冲刺开发，将人工智能驱动的自动化与直观、语义感知的工作空间相结合，服务于从编剧到制作团队的每一个电影制作参与者。

我们采访了项目负责人 Dmitry，了解这个想法是如何产生的、团队构建了什么以及他们的发展方向。

认识 Trumbo 背后的团队

Dmitry 负责 Trumbo 的开发工作——从最初的构思草图到功能原型设计，再到最终的演示制作。“我提出了概念，塑造了愿景，并在整个冲刺阶段指导它，”他说道。很快，Yerson、Peter 和 Ryan 也加入了他的团队，他们通过 Discord 和 GitHub 异步协作，偶尔也会通过 Zoom 进行交流。

Dmitry 最初是通过伦敦人工智能工程师聚会和 Paul Dowling听说这个活动的。但真正促成这件事的是什么呢？“说实话，是 Yerson。当他表现出对这个想法感兴趣并准备合作时，我就想，为什么不呢？让我们一起创造一些东西。”

重要理念：为创意团队提供更智能的协作

特伦博最初是一个长期蛰伏的概念。五年前，德米特里读了大卫·霍华德和爱德华·梅布利合著的《编剧工具》，最初的灵感由此迸发。“电影制作根植于剧本——一份文件——但要实现这一愿景，需要层层语义解读和大量的手工工作，”他解释道。“把剧本分解成角色、道具、地点——所有这些仍然需要大量的实践。”

进入生成式人工智能时代。随着大型语言模型能够处理这些语义层，Trumbo 终于拥有了实现的技术动力。

目标是什么？创建一个共享的智能工作空间，减少创意协作中的摩擦——一个能够理解脚本中元素之间潜在关系的系统，并通过人工智能辅助提高生产力。

特伦博的独特之处

大多数剧本创作工具只关注创作流程中的一个阶段：写作、分析或构思。Trumbo 则有所不同，它旨在支持整个创作生命周期。

除了文档和项目板之外，Trumbo 还引入了：

• 人工智能辅助标记和解释脚本

• 创意元素之间的语义关系

• 将编剧、导演和制片人聚集在一个智能空间的整体执行

Dmitry 总结道：“Trumbo 与 Notion 等工具的不同之处在于，它从一开始就是为创意产业打造的，具有 AI 辅助检查和语义关系等一流的功能。”

底层：技术和人工智能堆栈

为了让 Trumbo 栩栩如生，团队采用了以下方法：

• Vultr 云和 AMD Instinct MI325X 加速器，团队将其探索为未来故事板生成的高性能推理平台
• Kotlin用于核心开发，因其能够跨平台（Web、桌面、移动）统一后端和前端逻辑而入选
• Python用于 AI 原型设计

• o4 和 Mistral Large 等LLM通过 API 集成，用于分析脚本并生成语义标记

一项技术突破？“发现配备 256GB vRAM 的 AMD Instinct 硬件意义重大——它为运行更重的机型打开了大门，并且丝毫不会影响性能。”

特朗博的下一步计划是什么？

原型制作完成后，Dmitry 和团队正在全力推进。他们的下一个里程碑是构建 Alpha 版本，并与现实世界的创意团队进行测试。

“愿景很宏大，目前为止的反馈也令人鼓舞，”Dmitry 说道。“我们正在完善用户体验，并联系电影专业人士来验证我们的方法。虽然前路漫漫，但基础扎实，我们很期待继续前进。”

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