AIで映画を作成できますか？ - 絶対に！ - 分析Vidhya

映画製作の世界は、人工知能（AI）のおかげで、大きな変革を経験しています。脚本から視覚効果、アニメーション、サウンドデザインまで、AIは創造的なプロセスを簡素化し、映画の制作をより速く、よりアクセスしやすく、コスト効率の良いものにしています。 しかし、AIは映画制作手順にどのように適合しますか？ AIツールを使用してわずか2時間でCyber​​punk短編映画が作成された現実世界の例を探りましょう。

ai

を使用して2時間でサイバーパンクフィルム

MIT AIフィルムメイキングハッカソン中、AIストラテジスト - クロエの牙は大胆な質問に答えようとしています：

短いAIに生成されたフィルムをどれくらい速く作ることができますか？ 結果は？ 「ネオンベール」 - わずか2時間でプロデュースされたサイバーパンクの短編映画。 彼女が使用したaiツール

chatgpt - プロンプトを改良し、映画シーンを構築するため。

openart ai - 文字と一貫したストーリーボード画像を生成するため。

kling ai - 静的画像をアニメーションモーションクリップに変換するため。
capcut - 雨や足音などの効果音を追加するため。
• Suno - サイバーパンクスコアを作成するため。
• これらのツールを活用することにより、AIストラテジストは生産プロセスの主要部分を自動化しました。伝統的に数週間または数か月かかるものです。
実生活の例
クロエの映画は、映画製作業界のAIの画期的な瞬間ではありません。実際、AIが映画制作プロセスに大きく貢献している他のいくつかの事例があります。

ここに関連する実生活の例がいくつかあります：

20世紀フォックスはAIを利用して「ローガン」のスクリプトを分析し、興行収入の成功を予測し、プロットとテーマの決定を通知しました。

スクリプトブックはスクリプト分析にAIを使用し、プロットとキャラクター開発に関する洞察を提供します。

プリプロダクションとキャスト：

• ワーナーブラザーズと共同で、映画の財務パフォーマンスを予測することを目指して、AIを使用して俳優の市場価値を評価し、俳優の市場価値を評価しています。
AIアルゴリズムは、広範なビデオ映像を分析して適切な撮影場所を見つけることにより、ロケーションスカウトを支援します。

視覚効果とポストプロダクション：

• ディズニーの「ジャングルブック」は、デジタルセットのフォトリアリックなレンダリングにAIを採用し、映画の視覚的な成功に貢献しました。

サウンドデザイン：

Skywalker SoundはAIを使用して、広大なライブラリからサウンドを分類および取得し、サウンドデザインの効率を高めます。

マーケティングと配布：

NetflixはAIを活用して、視聴者に映画の推奨事項を調整し、ユーザーエクスペリエンスと視聴者を強化します。

AIツールは、センチメディア分析のためにソーシャルメディアデータを分析し、「アクアマン」の成功に見られるように、ワーナーブラザーズのようなスタジオをマーケティング戦略で支援します。

• 完全に生成されたコンテンツ：

サンスプリングは、スクリプトがベンジャミンという名前のAIによって完全に書かれた注目すべき例であり、物語の創造におけるAIの可能性を紹介します。

Intelliflicks Studiosは、「マハラジャインデニム」の予告編をリリースしました。ここでは、AIはデジタルセット、音楽、および対話を生成するために使用され、生産コストを大幅に削減しました。

アニメーションと短編映画の

ai：

短編映画「Critterz」は、AIツールDall-Eによってのみ生成されたビジュアルを初めて使用し、その後、プロのチームによるアニメーションが続きました。 Paul TrilloはAIを使用して、従来のVFXを組み込んだミュージックビデオを作成して、ユニークな視覚効果のためにAIに生成されたコンテンツを組み込んでいます。

重要な課題

AIは生産を大幅に高速化しますが、完璧ではありません。映画製作者は、人間の介入がまだ不可欠な場所を強調するいくつかの制限に遭遇しました。

品質対コスト：
AIに生成されたビジュアルは、最初の試みでは完璧ではありません。単一の使用可能なフレームを取得するには複数の反復が必要です。一部のショットは、許容できる品質に達する前に20バージョンを撮影し、AIクレジットを迅速に燃やしました。
• テイクアウト

：AI映画制作は費用対効果が高いですが、自動化と生産予算のバランスが非常に重要です。 物理学と視覚的な一貫性に関する

問題

aiは空間的認識に苦しんでおり、奇妙な視覚エラー（たとえば、4本の指や頭が間違った方向に向いている文字）につながります。

これらの矛盾により、完全に自動化された映画制作は、人間の監督と洗練なしに信頼性が低くなります。

テイクアウト

：AIは優れた支援ツールですが、エラーを改善および修正するには人間のアーティストがまだ必要です。

クリエイターの役割

伝統的な映画製作者の役割は、ゼロからの作成から、AIに生成されたコンテンツのキュレーションに移行することです。迅速なエンジニアリングは重要なスキルになりつつあります。フィルメーカーは、マニュアルクリエイターではなくAI出力のディレクターとして機能しました。

テイクアウト：未来の最高の映画製作者はアニメーターではなく、AIツールを導くのに最適です。 AIに生成されたIPの台頭：AIフィルムを所有しているのは誰ですか？

AIが映画全体を生成できる場合、誰が権利を所有していますか？現在の著作権法は、AIに生成されたコンテンツの所有権を定義するのに苦労しています。これにより、ハリウッド、アニメーションスタジオ、コンテンツライセンスが混乱する可能性があります

映画制作におけるAIの未来

ここで、aiは

：

に優れています

速いプロトタイピング - AIは、完全な生産にコミットする前に、アイデアをすばやく視覚化するのに役立ちます。

予算効率 - AIは労働集約的なタスクを自動化することでコストを削減します。 アクセシビリティ - インディー映画製作者と小さなスタジオは、予算が大きくならずに高品質のコンテンツを作成できます。

ここで、aiはまだ苦労しています：
視覚的および論理的な矛盾 - AI生成されたビジュアルは、依然として重い修正が必要です。
• ストーリーテリングの深さ - AIには感情的な深さと微妙なストーリーテリング能力がありません。
法的不確実性 - AIに生成された映画は、著作権と所有権の紛争に直面しています。

end note AI映画製作はまだバージョン1.0にありますが、その可能性は否定できません。 AIはエントリーの障壁を下げ、映画制作をよりアクセスしやすくしますが、創造的なボトルネックから倫理的および法的ジレンマまで、新たな課題を引き起こします。映画製作の未来は、AIが生産をスピードアップするハイブリッドアプローチである可能性がありますが、人間の創造性はストーリーテリングと洗練を促進します。

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