二维动画AI上色技术凭借高效性革新制作流程，但随之而来的风格同质化风险值得警惕。AI上色通过算法自动识别线条并填充色彩，能将传统人工上色效率提升50%甚至更高。以日本动画工作室Science SARU为例，采用AI辅助上色后，单集制作周期缩短近两周，人力成本降低显著。其原理在于AI可快速学习色彩搭配规则，批量处理画面，甚至能根据输入的风格参考图生成对应色调，极大满足流水线生产需求。
然而，效率提升的背后暗藏风格趋同危机。AI本质是基『于海』量数据训练，其输出结果依赖既有样本库，易导致不同作品出现相似的色彩方案与光影处理。例如，国内短视频平台大量AI上色的动画作品，常呈现出高饱和度、冷暖强对比的统一视觉风格，缺乏手绘上色的细腻笔触与个性化色彩表达。某独立动画人尝试AI上色后发现，角色肤色与环境色调虽精准符合预设，但画面失去了手工绘制时的独特氛围感与艺术张力。
技术应用的局限性进一步加剧同质化风险。当前AI上色对复杂画面的识别仍存在误差，为保证准确率，制作方常需简化线条结构、统一光影逻辑，导致作品趋向模板化。部分AI工具的色彩推荐功能基于大数据热门趋势，易引导创作者选择“安全”但缺乏新意的配色，挤压小众、实验性风格的生存空间。
要规避风险，需将AI作为辅助工具而非替代方案。专业画师可先通过AI快速完成基础上色，再进行二次创作，融入个人艺术理解；动画团队可建立专属色彩数据库，训练具有独特风格的AI模型，避免陷入行业通用模板。同时，鼓励AI技术开发者优化算法，在提升效率的同时，增强对个性化风格的支持，平衡技术效能与艺术多样性，让AI真正成为释放创作潜力的助力而非束缚。
