Нейросети в кинематографе: почему будущее Голливуда за индивидуальными инструментами, а не текстовыми запросами

Многочисленные дискуссии о том, что генеративный искусственный интеллект (ИИ) вот-вот совершит революцию в киноиндустрии, пока не подкрепляются проектами, за которые зрители были бы готовы платить. Большинство видеомоделей от ведущих ИИ-разработчиков по-прежнему способны создавать лишь короткие фрагменты с нестабильным визуальным рядом. Крупные партнерства голливудских студий с технологическими компаниями иногда распадаются, что ставит под сомнение надежность инструментов из Кремниевой долины. На текущий момент основным продуктом нейросетей остается низкокачественный контент, однако ситуация может измениться, если студии обратят внимание на экспериментальные проекты, представленные на кинофестивале «Трайбека».

Ограничения стандартных моделей генеративного ИИ

Несмотря на то, что полная замена человеческого труда нейросетями в создании качественного кино кажется маловероятной, фестиваль «Трайбека» продемонстрировал способы эффективного использования этих технологий профессиональными художниками. В обзоре отмечается, что не все проекты оказались удачными. Например, анимационная короткометражка Roar от Illuminai Studios напоминала скорее дезориентирующий монтаж ИИ-клипов, чем целостное произведение. Фильму ChikaBOOM! от Asteria Film Co. также не хватило визуальной и звуковой проработки, необходимой для погружения в фэнтезийную историю об ученике мага.

Такая «сырость» материала обусловлена технологическими ограничениями текущих рабочих процессов, ориентированных исключительно на ИИ. Однако другие картины показали, как избежать подобных проблем при творческом подходе к технологии.

Кейс Google DeepMind: ИИ как специализированный инструмент

Короткометражный фильм «Дорогие соседи сверху» (Dear Upstairs Neighbors), созданный ветераном Pixar Конни Цин Хэ совместно с исследователями Google DeepMind, стал примером успешного симбиоза технологий и творчества. По сюжету главная героиня пытается уснуть перед рабочим днем, но постоянный шум сверху мешает ей и заставляет гадать, что именно делают соседи посреди ночи.

Для создания уникального визуального стиля картины использовались наработки художника-постановщика Иньцзуна Синя, который создавал концепт-арты в Photoshop и акрилом на бумаге. Чтобы перенести этот экспрессионистский стиль в видео без потери качества, инженеры DeepMind разработали кастомные версии моделей Veo и Imagen. В отличие от стандартных инструментов, эти версии были обучены непосредственно на работах художника, что позволило добиться визуальной согласованности кадров.

Процесс производства включал следующие этапы:

• Создание черновых анимаций в Autodesk Maya (индустриальный стандарт для 3D-риггинга и спецэффектов).
• Обработка полученных заготовок через модель Veo для придания нужного визуального стиля.
• Доработка сцен с помощью дополнительных стилизованных ассетов, сгенерированных моделями Veo и Imagen.

В обзоре подчеркивается, что этот проект стал наглядным примером того, как генеративный ИИ может выступать в роли индивидуального инструмента, помогающего автору реализовать его идеи. Весь рабочий процесс опирался на решения человека, а не на случайную выдачу генератора по текстовому запросу.

Эксперименты OpenAI и возможности малобюджетного кино

Проекты, представленные OpenAI, продемонстрировали как потенциал, так и слабые стороны текущих технологий. В драме Элис Гу «Копченый» (Smoked) модель Sora использовалась для воссоздания лесных пожаров. Если на общих планах огонь выглядел несколько неестественно, то на крупных планах, снятых с использованием специальных экранов, эффект был более убедительным. В фильме Юсефа Мишрафа «Плохое солнце» (Mauvais Soleil) также использовались фотореалистичные сцены, созданные инструментами OpenAI, однако короткая длительность кадров и отсутствие диалогов в кадре указывают на попытку обойти технические лимиты нейросетей.

Отдельного внимания заслуживает работа Аша Куши «Сны о фиалках» (Dreams of Violets). Автор смог самостоятельно создать документальную драму о протестах в Иране, потратив всего 2000 долларов на оплату вычислительных мощностей. Используя связку из Kling AI, Claude и Gemini, режиссер за несколько недель подготовил проект, который, несмотря на визуальную простоту, обладает сильным повествованием.

По мнению экспертов, будущее индустрии не предполагает массового производства коммерчески успешных фильмов путем простой отправки запросов в нейросеть. Наиболее вероятным сценарием развития считается партнерство крупных ИИ-разработчиков со студиями для создания узкоспециализированных моделей, адаптированных под конкретные задачи профессиональных художников.

Твитнуть