映畫(huà)業(yè)界は、デジタルマーケティングからソーシャルメディアまで、すべてのクリエイティブセクターとともに、技術(shù)的な岐路に立っています。人工知能が視覚的なストーリーテリングのあらゆる側(cè)面を再構(gòu)築し始め、エンターテイメントとデジタルコマースの景観を変え始めているため、その可能性と落とし穴を評(píng)価する必要があります。

映畫(huà)製作のAIゴールドラッシュ

主要な制作會(huì)社は、AIビデオツールを急速に採(cǎi)用しています。オスカー賞を受賞したファンタスティックウーマンと伝記映畫(huà)のスペンサーの背後にある高く評(píng)価されているスタジオであるファブラは、Runway AIとのパートナーシップを発表し、AIを生産パイプライン全體に統(tǒng)合しました。ライオンズゲートは、昨年秋に滑走路と契約を結(jié)び、AIを搭載した映畫(huà)製作を探索しました。 Harmony Korineのような実験監(jiān)督は、昨年ヴェネツィアでAIアシスト映畫(huà)をすでにデビューしています。

AIのビデオの幅広いアプリケーションは、AmazonのDavid House of Davidの視覚化シーンからPumaの広告を作成することまで、すでに印象的です。しかし、これらの派手なデモの下には、より基本的な疑問(wèn)があります。AI生成されたコンテンツは、技術(shù)的な光景を超えて本當(dāng)に意味のある物語(yǔ)を提供することができますか？

スペクタクル対物質(zhì)のジレンマ

RunwayのGen-4は、キャラクターの一貫性、シーンの一貫性、視覚的忠実度など、いくつかの分野で大きな進(jìn)歩を表しています?；呗稟Iリリースの例は、歩いたり、走ったり、牛を飼ったり、試合を照らしたり、悲観的な天気で草原の外観の忠実さを維持することなど、さまざまなショットにわたって一貫していることを示しています。

しかし、これらの技術(shù)的な改善は、コアの課題に対処するものではありません。AIは個(gè)々の瞬間を生み出すことに優(yōu)れていますが、一貫性のある持続的なストーリーテリングに苦しんでいます。それはニューヨーク市でガイラフとライオンが歩き回る素晴らしいショットを作成することができますが、観客は動(dòng)物園に変わった都市を気にすることができますか？

AIビデオは、コンピューター生成畫(huà)像（CGI）の初期のミスを繰り返してリスクを冒して、詳細(xì)なメッセージよりも視覚的な仕掛けを優(yōu)先します。創(chuàng)造的な生産と映畫(huà)製作の障壁が消えるにつれて、視覚的に洗練されているが感情的に中空の內(nèi)容の洪水、アルゴリズム効率のために最適化された派生作品、または人間のタッチを欠く魅力的な合成メディアの洪水に直面する可能性があります。 AIビデオは初めての視聴者を驚かせることができますが、観客にもっと見(jiàn)たいと思うことができますか？ AIフィルムは、何世代にもわたる映畫(huà)観客を引き付ける古典的な作品を生み出すことができますか？

AIビデオの斷片化された現(xiàn)実

現(xiàn)在のマルチモーダルAIテクノロジーは、映畫(huà)、メディア、ビデオゲームの革新に集中しています。 Nvidia、Stanford、およびUCSDの研究者が主導(dǎo)した最近のプロジェクトでは、機(jī)械學(xué)習(xí)モデルのテスト時(shí)間トレーニング層を使用して、 TomとJerryの60秒のアニメーションを生成します。これを達(dá)成するために、チームは1940年から1948年の間に81の漫畫(huà)の映像でモデルをトレーニングしました。このモデルは、複數(shù)の3秒セグメントを生成および接続し、それぞれがプロット、設(shè)定、カメラの動(dòng)きを注釈付けするストーリーボードによって誘導(dǎo)されます。この手法は、ビデオプロダクションとアニメーションシリーズの作成を拡大する重要な可能性を強(qiáng)調(diào)しています。

しかし、このテクノロジーは、SORA、KLING、Runway、PikaなどのAIビデオジェネレーターの間で持続する重要な欠陥も明らかにしています。1つの制限は連続性エラーです。たとえば、部屋、風(fēng)景、照明は、3秒のセグメント間で不自然にシフトします。物理的反抗は別の問(wèn)題です。たとえば、前述のトムとジェリーAIのビデオの1つで、トムはセグメントの境界で色、形狀、テクスチャを変えるパイを貪ります。別の問(wèn)題は、物語(yǔ)のばらばらです。コンテンツのセグメンテーションは、アルゴリズムがコンテンツを効果的に學(xué)習(xí)し、プロンプトを理解し、ビデオを正確に生成するために必要であるため、AIモデルは論理シーンの進(jìn)行を示すのに苦労します。

私がAIモンタージュと呼んでいるもののこれらの痕跡は、滑走路AIのビデオにも登場(chǎng)します。タイムスクエアを歩いている象は突然橋を渡って走っているチーターのシーンが突然続きます。 1つは曇りの天気に設(shè)定され、次の日は晴れた日です。変更は、ストーリーラインを前進(jìn)させたり、論理を伝えたりしません。不條理、斷片化された、不一致は、AIビデオジェネレーターが現(xiàn)在生産するのが得意なものです。今のところ、AIは、長(zhǎng)編映畫(huà)は言うまでもなく、5分間の漫畫(huà)の一貫性を再現(xiàn)するのに苦労しています。

AIビデオの反省と批評(píng)の能力

AIに生成されたビデオは、それ自體とそれを生み出す社會(huì)の両方を批判するための媒體として強(qiáng)みを示しています。 Kling AIを使用して作られたJia Zhangke監(jiān)督の最近のAI映畫(huà)は、ロボットの世話人が將來(lái)運(yùn)営することを想像しています。この映畫(huà)は、観客が、老朽化し??た人口、社會(huì)的怠慢、そして猛烈な競(jìng)爭(zhēng)、資本主義、爆発的な自動(dòng)技術(shù)の時(shí)代における共感の侵食の危機(jī)を振り返ることを引き起こします。

Jiaの映畫(huà)ショーロボットの仲間は、本當(dāng)の息子や娘の代わりに、高齢者を散歩に連れて行くか、作物を収穫するのを手伝っています。このようなテーマは、今日の社會(huì)的課題に基づいています。この映畫(huà)は、人間のつながりの自動(dòng)化された機(jī)械やトランザクションの関係を置き換え、職場(chǎng)での容赦ないストレスと長(zhǎng)時(shí)間の時(shí)間に対する懸念を提起します。

チャーリー?チャップリンが現(xiàn)代の工業(yè)化を批判するために工業(yè)化時(shí)代のツールを使用したように、今日の映畫(huà)製作者はAIを使用して、それ自體の存在の條件を批判することができます。合成ニュースアンカーがメディアの操作をどのように暴露したり、際限なく組み合わせたりすることで、アルゴリズム文化についてコメントできる方法を考えてみましょう。

前進(jìn)：人道的な物語(yǔ)をAIに吹き込む

環(huán)境災(zāi)害、人間の貪欲、不平等を批判する科學(xué)フィクションのように、最も説得力のあるAI映畫(huà)は、おそらく本當(dāng)の社會(huì)的問(wèn)題に関與するために自分自身の人工性を受け入れるものです。

陳腐化を恐れるのではなく、映畫(huà)製作者は、人間の感情のニュアンス、人間の性質(zhì)の複雑さ、生きた経験の重み、本物のストーリーテリングの文化的共鳴など、機(jī)械が複製できないものにもっと集中するかもしれません。

歴史は、映畫(huà)とメディアが常に、サイレントからサウンド、白黒から色、セルロイド、デジタルまで、新しい創(chuàng)造的な可能性で浮かび上がる技術(shù)の激変に常に適応していることを示唆しています。問(wèn)題は、AIが映畫(huà)製作を変えるかどうかではなく、映畫(huà)製作者がそれを活用して物語(yǔ)を伝える方法です。

以上が滑走路AIのGen-4：AIモンタージュはどのように不條理を超えることができますかの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。