叠甲：截至目前，官方尚未发布该节目详细的技术白皮书，本文将基于火山引擎作为独家AI云合作伙伴的技术背景，结合现有舞台AI技术体系、国内外论文前沿方法与主流大模型能力，对十二花神视效的生成逻辑、观众参与实现方案及核心技术创新点实现进行非专业的合理猜测与解析，科普向，仅供娱乐。

家人们，谁懂啊！2026年春晚的《贺花神》直接封神了！“一月一人一景，一花一态一观”，这哪里是看电视，简直是穿越到了《聊斋》里的百花仙境，直接把中式浪漫与硬核科技焊在了一起！这档节目作为本届春晚国风与科技融合的标杆，跳出了传统舞台“预制视频+静态舞美”的呈现模式，构建了一个随表演节奏动态生长、随观众互动实时反馈的沉浸式花境。但看归看，你是不是也在心里打了好几个问号：为什么十二种花能跟着演员的动作实时生长，连歌手的歌声都能控制花开的快慢，这是科技“预制菜”吗？为什么现场几千名观众不用拿手机，光挥挥手、起起身，就能触发漫天落英的特效，甚至能“触碰”花瓣？今天咱们就借着火山引擎作为独家AI云合作伙伴的技术背景，扒一扒这背后的黑科技。

一、十二花神视效的AI生成逻辑

首先解决第一个问题：那些花儿，到底为何如此鲜活？传统舞台特效，要么是提前渲染好的视频素材，要么是简单的规则化动画，看多了也就腻了。《贺花神》的四季花卉流转并非简单的素材切换，而是一套“多模态训练-物理引擎驱动-空间透视渲染”的全链路AI生成系统，核心实现可分为三个环节。

（一）画皮更画骨——基于火山引擎定制的“视-物理-文”三域融合的多模态数字孪生大模型

为了让AI生成的梅花有傲骨、荷花有清雅，技术团队肯定不只是喂了几张图。我猜测，模型基座采用火山引擎基于母公司字节跳动开源的 SDXL-Lightning 进行深度定制，在火山方舟平台上构建了专属的多模态大模型变体。该变体对十二种月令花卉进行了精细化三维重建，构建了一个神奇的 “三域数据集”。除了数万张不同光照、气候、生长阶段的花卉图像（信息域，复刻花瓣纹理、花枝形态等静态特征）。接着，模型引入物候学条件约束模块，在生成过程中嵌入多个专业机构提供的花卉生长动力学参数包括温湿度、光照、水体等环境参数，如生成七月荷花时，自动调用西湖水体反光参数与荷叶摆动频率（物理域，摸清每种花的自然生长参数的规律）。此外，他们还把《群芳谱》里对花神姿态的文字描述给喂了进去（认知域，为每种花卉匹配专属的动态美学特征）。最后，模型采用神经辐射场（NeRF的变体）与网格融合的混合建模，先通过NeRF生成花卉的超写实外观，再转化为轻量化网格模型，兼顾细节与实时性，单种花卉建模的实时生成效率提升至毫秒级。

这样一来，AI通过环境约束，实时调用对应的物理参数，就能生成一朵真正符合自然规律和文化意象的“数字花骨朵”。这技术，真真是不仅学会了花的“皮相”，更懂了花的“骨相”和“神韵”。

（二）人动花随，声控花开——实时物理引擎与交互驱动渲染

解决了“种花”，接下来就是“驭花”。为什么舞者踏地，水仙就破土？这是因为舞者鞋底藏着定位芯片（类似UWB定位芯片，纳秒级窄脉冲传输数据的无线通信技术）衣服里缝着传感器（至少是六轴IMU传感器），就连歌手的麦克风里也集成了声纹采集模块。这些传感器以极低的延迟将“踏地力度”、“旋转角度”、“尾音频谱”等数据，传给舞台边缘的边缘计算节点（推测是火山引擎的边缘云服务器，可能还搭载了昇腾910BNPU）。这些边缘节点对传感器数据进行降噪与特征提取，将动作姿态转化为关节角度序列，将声纹转化为节奏、响度特征。然后，这些特征被喂给一个定制的轻量物理引擎，将演员动作、声纹特征作为输入，实时解算花卉生长轨迹，如主演踏地力度映射为水仙生长的破土速度，歌声轻快程度映射为花苞开合频率，解算延迟控制在毫秒内。于是，我们就看到了踏地时水仙破土、歌声变换花苞开合的神奇联动。整个闭环的计算速度比你的反应还快，所以看起来才那么丝滑流畅，像吃了德芙一样毫无延迟感。

二、现场观众的参与实现技术

《贺花神》最圈粉的点，是让观众从“看客”变成了“造景人”。而且，全程不用手机、不用扫码，这才是真·沉浸式！那么问题来了：几千人同时挥手，系统是怎么精准响应的？难道不会”卡“或者“宕机”吗？这背后的核心，是一套 “全场景多模态感知+群体数据聚合+沉浸式多模态反馈” 的低延迟交互体系。它巧妙地把整个观众席，变成了一块巨大的、无形的“触控板”。

（一）“无感”感知——基于传感器的群体行为识别

为了“看见”观众的动作，节目组在观众席布下了天罗地网。座椅下的薄膜压力传感器和地面铺设的毫米波雷达负责捕捉“起身”、“跺脚”这类大动作；而舞台边缘的16台8K高速摄像头，应是基于类似CrowdNet的优化版本并搭载自研的群体行为识别模型。这个模型有多强？它不再去费力识别“张三在挥手”、“李四在起身”，而是直接把观众席看成一个例如100×20大小的综合像素矩阵，直接捕捉群体动作的“主方向”和“同步率”。比如，它不关心具体是谁在挥手，只识别出左边区域的人群正在集体向左挥手这一核心特征。这种处理方式，既快又准。

（二）“云”端聚合——基于分布式“边缘计算+联邦学习”的群体数据轻量化处理、聚合与指令转化

解决了“看”的问题，下一个难题是“算”。如果几千人的数据都往一个中央服务器传，网络瞬间就会瘫痪。所以，我推测这里采用了 “边缘计算+联邦学习” 的架构。例如，边缘聚合时，观众席被划分为10个区域，每个区域部署1台边缘计算节点，先对该区域的传感器数据与视觉特征进行本地聚合，提取“群体动作主方向”“动作同步率”等核心特征，而非传输单点数据，把然后把特征打包成几个简单的指令（如“花浪左飘”），再传给中央服务器。更聪明的是，这些边缘节点还会用联邦学习技术，在彩排时在本地偷偷“自学”，不断优化自己对群体行为的理解，然后把学习到的模型参数更新并传给云端，让整个系统越用越聪明，越用反应越快。

（三）视觉立方体——基于视角感知和动态透视矫正的端云协同裸眼3D渲染

舞台通过环形LED屏与顶部全息装置，构建出封闭的视觉立方体。参考Nature25年的《Glasses-free 3D display with ultra wide viewing range using deep learning》中大规模全视差3D显示流程，AI会实时计算现场不同区域的观众视角，将聚合后的指令实时转化为视效，通过空间透视算法调整画面透视角度，投射到舞台大屏、观众席周边的辅助屏及顶部全息装置上，让虚拟花瓣随观众挥手方向流动，形成“千人共筑花境”的视觉效果，如三月桃枝会“延伸”至观众席上方，形成悬垂花道。模型将端到端延迟控制在人眼难以察觉的范围内，确保观众动作与视效反馈的同步性，再加上至少60帧以上的高帧率渲染，不用戴3D眼镜，也能感受到扑面而来的沉浸感，四季流转的画面如使用了海飞丝，丝滑到不行。

三、总结

《贺花神》作为2026年春晚科技与国风融合的典范，其十二花神视效的背后，是我国科技在多模态大模型定制化、端边云协同计算、群体行为智能感知等领域的协同发力和集中体现。《贺花神》的技术探索，不仅为大型文艺晚会的视觉呈现提供了新范式，更展示了AI技术在文化艺术领域的应用潜力——它不再是冰冷的技术工具，而是能够理解艺术意境、响应人类行为的“创作伙伴”。未来，随着AI生成与空间交互技术的持续迭代，舞台艺术或将迎来“虚实共生、全民共创”的全新时代。