王家卫入股的“导演合伙人制”,会给中国电影制造惊喜吗?

欢喜传媒通过导演合伙人制与多位知名导演建立深度合作,不仅投资他们的电影项目,还涉及网络影视剧制作。这种机制旨在确保优秀内容的持续产出,并通过股权激励增强导演们的归属感。


王家卫的新片有消息了吗?它很可能是一部网络大电影。在导演的微博中,热门的一条还是关于他2016年的电影《摆渡人》,他表示虽然有瑕疵,但是“我喜欢”。这是一部烂片吗?比起这个问题,我们更需要回答的是,我们是否已经具有一个健康的市场机制,让优秀的导演不用拍烂片。


让导演成为股东,也成了影视公司的一种尝试。


据欢喜传媒的数次公告,他们已经和王家卫、陈可辛、顾长卫等大导演建立了深度合作,除了重金锁定这些导演未来作品的优先投资权,甚至通过定增使其成为公司股东。成立不到三年的欢喜传媒目前已经拥有宁浩、王家卫、徐峥、陈可辛、顾长卫、张一白六位股东导演,同时与包括贾樟柯、文隽、王小帅、李扬、陈大明等在内的知名导演建立了紧密合作关系。


总的来说,这种导演的捆绑机制主要有以下三个表现:


  1. 欢喜传媒的股东导演均为在国内的电影界中都已经具有较高的成就,擅长电影内容和电影制作本身; 


  2. 欢喜传媒方面和每一个合作导演的合作一般不短于6年的长期合作,根据情况有些作品欢喜会全部投资其中,也有的是和其他投资方共同参与投资;


  3. 欢喜传媒和合作导演的合作作品不限于电影,也包括制作网络影视剧。比如 2016 年就签下王家卫和陈可辛网络影视剧的优先投资权,其中王家卫单集网剧制作成本两千至两千五百万人民币,估计投资逾 4 亿人民币。 


2016年,欢喜传媒通过定增引入四位股东导演,数据来自欢喜传媒公告


上述机制在欢喜内部被叫做“导演合伙人制”。


欢喜传媒董事长董平在访谈中表示,这种合作模式不是独创的,比如说美国的梦工厂,斯皮尔伯格等几个专业的人员组成的一个公司,他们在生产定质定量的一些作品。 这种公司的利大于弊。利,就是每个导演、每个制片人、每个投资人都在围绕着这个公司的盈利、围绕公司的拍摄质量,减少消耗,能起到一个积极作用。我觉得这个模式在中国的其它领域早已经用过了,可是在文化行业基本上还没有用过,没有用过的主要原因是这个市场不够大。


国家广电总局的数据显示 2017 年的内地电影市场重回增长区位,国产电影的制作水平也日益提高。2017 年全国电影总票房为 559.11 亿元,同比增长 13.45%。如今市场够大了。“导演合伙人制”有了用武之地,它通过股权和期权的安排,让导演们找到归属感。 


同时,这种导演合伙人制,有着强烈的精细化运营思维做支撑。固然,随着影视行业竞争日益激烈,粗旷的管理模式将告一段落。但什么样的模式才是未来,如何让波动曲线极高的创造者形成持续的生产力和票房号召力,这些依然是困扰着行业很多人的问题。


对欢喜传媒来说,优质的导演资源也是核心竞争力之一。多年的从业经历让董平意识到稀缺资源的储备对一个公司来说太重要,“不能把锅烧开了再满世界去找米。今天文化产业的空间虽然已经被广泛认可,但作为行业的主力军,很多创作者的思维颇为跳跃。如果没有一个好的机制和好的资源的储备,在市场上就很难形成一股力量。”董平说。


在市场走向上,这两年也和福克斯、索尼等海外电影公司有过很多接触的董平预计,未来的合拍应该进入一 个新阶段,会有很大的市场空间。“要吸收西方先进的生产技术和生产模式及生产思维,结合中国的文化和艺术思维,共同打造一个高水准的中国电影,这个中国电影主要的市场是来自于大陆,第二市场来自于国际。”董平说。


不过,尽管空间很大,但董平认为,未来五年到十年中国电影市场增长性相对而言一定不会太高了,因为到了一定的门槛。另外,随着互联网的发展,尤其是互联网视频平台的逐渐成熟,会分掉很多影院的票房。


董平眼里电影市场的另一个重要的机会,是不远的将来,随着和视频、和影院同步上映成为现实,内容层面仍将会持续性有很大的增量。 


事实上,一边和一众导演合伙人一起做高质量类型片的欢喜,也已经在构建自己新的内容分流渠道——视频网站内容分流渠道。基于对视频付费前景的看好,欢喜传媒已经获得英国视频网站 MUBI 的授权在国内上线“欢喜首映”APP,目前已上架各大应用市场,拥有几十万用户基础。


有别于市面上传统的资源库型视频播放平台,欢喜首映主打精选电影和全会员制,为用户筛选和推荐优质电影作品。欢喜传媒是最早和顶级电影导演达成网剧合作的公司之一,按计划,王家卫等签约导演都将为“欢喜首映”制作网络大电影,目前已在进程中。

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内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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