AI無所不在:影視製作的新變革
如今,不止於小眾技術和投資圈,關於AI和雲端運算的討論似乎無所不在。而其中最具傳播力、影響力的層級,當數娛樂業務。在娛樂領域,創意和商務從業人員都非常關心AI和雲端會對自己的技能儲備帶來哪些衝擊,但同時也對科技大眾化後的無限可能性充滿期待。
在最近的聖丹斯電影節上,眾多導演、編輯等從業者就AI與雲端服務對影視製作的影響展開交流。此外,Adobe公司高層也分享了這兩股新力量如何讓已普遍使用的Premiere Pro等創造力工具更上一層樓。
當下是段了不起的動態時期,發展迅速、積極和消極的預測此消彼長,其中又醞釀著重塑影視節目製作方式的重大機遇。也許在誕生後的百年穩態之後,影視內容會迎來一場顛覆性的生產革命。
AI與雲端運算在影視產業的影響才初露端倪,以Comcast為例,他們剛剛憑藉用AI快速生成運動影片而拿下艾美獎。
明星和他們的經紀人也注意到,AI技術正在整個影視行業的各個角落發揮作用。
例如,經紀公司CAA與Metaphysic簽署了策略夥伴關係,由後者提供「De-Aging」工具-能夠幫助畫面中的演員「返老還童」。在工具的處理下,湯姆·漢克斯和羅賓·賴特兩位明星扮演的角色開始從少年起,隨年齡增長不斷變換外貌特徵。
這類技術對經紀人而言意義非凡:他們的明星客戶,突然之間就擁有了跨越時間的表演生命力。
新技術,開創新的可能性
但影視專案的日常工作複雜且繁瑣,需要由剪接師、導演等專業人士合作完成。透過與聖丹斯電影節上各位從業者的交流,我們發現他們主要將Premiere Pro視為高速協作平台,藉此創造越來越多的可行用途和可能性。
Adobe公司Pro Video產品行銷總監Meagan Keane在談到AI時指出,「展望未來的電影製作,AI將成為開啟種種可能性的重要力量。我們認為這將是人人皆可參與的未來。」
在她看來,AI的核心意義在於增加人類的創造力,而非取代既有從業者。 AI這類強大工具能幫助實務工作者輕鬆運用自己本不具備的技術、技能與資源,在影片等各類媒體中展現出更引人入勝的體驗。即使對於經驗豐富的專業創作者,AI也大大削弱了重複性任務的折磨,例如必須前往實地取景,這樣就能讓剪接師等團隊成員更專注於影片整體的規劃設計。
Adobe公司全球創新資深總監Michael Cioni一直是Adobe Frame.io的攝影機雲端對接技術大師,在其眼中AI簡直具有無窮無盡的想像空間。
一切數位資產,都是雲端資產
他給出的解釋並不複雜:「到2031年,一切媒體和娛樂資產都將在雲端上產生、由雲端運算生成。這必將成為事實,我願稱之為技術確定性。由設備產生的所有電子資產,都是雲端資產。」相較之下,本地硬碟、膠卷、錄影帶和記憶卡都將被替代。
相信媒體的轉換過程大家並不陌生,率先擁抱雲端和AI的就是文字文檔。如今,這類資料主要存放在雲端服務(例如Google Docs、Apple Pages、微軟Word以及Adobe Acrobat等)以供分享和編輯。而Spotify、Apple Music、Amazon Music和Tidal等服務的出現,也讓數億用戶開始在雲端收聽、創作、合作和銷售音樂作品。如今,這波潮流即將席捲我們最複雜的媒介——影片。
Cioni解釋道,「我們以電影場景的製作為例。在指定拍攝場景之後,我們可以用自然語言進一步描繪,例如「開始下雨。」這時候雨水就會出現在鏡頭中,淅瀝而下。也可以說「開始下雪」,AI會添加下雪的效果,不需要任何工程技術知識就能實現。這種以往只存在於科幻小說裡的橋段,現在已經成為現實。以往這種效果已經能在靜態媒體(照片)上實現,我們知道這終將過渡到影片當中。因此,我們必須轉換思路,考慮如何在這樣的背景下培養自己的創造力。 」
這一切,將模糊掉不同職能之間的邊界,徹底改變未來的影片創作方式。
許多年輕的電影製作人已經習慣跨越這些邊界,在專案中什麼都接觸一點,並在數位平台上相互合作。透過攝影機雲對接的實現到AI智能,製作者已經可以選定一個場景,然後快速產生粗剪形式的「組合」作為參考,確定目前的場景是否已經足夠、或者說還需要再補拍某些鏡頭。
他們還可以對基礎視覺效果、色彩校正甚至是聲音設計進行快速的粗略處理,決定使用後再交給專家做微調。因此對許多電影創作者而言,Premiere不再是傳統意義上的非線性影片編輯工具。
在人與影像間建立起新的關係
拿下聖丹斯特別評審團創意視覺獎的紀錄片《神奇的機器》的聯合導演Maximilien Van Aertryck認為,「這是我們最大的熱情所在——探索人與攝影機間的關係,以及這一切如何影響整個社會。我們就像是喜歡探索樂趣的人類學家。」
這部紀錄片以溫和的口吻,呼籲人們以更深思熟慮的方式理解這個由新工具創造的世界。影片另一位聯合導演/剪輯Axel Danielson表示,就像經典笑話說的,「你願意相信誰?我,還是你那靠不住的雙眼?」確實,我們確實越來越需要意識到眼見未必為實,即使是影像資料也不可輕信。
Danielson表示,“我們這部影片並沒有給出太多答案,只是在提出問題。我們所知曉的唯一答案,就是作為社會集體,人類需要更認真地審視媒體傳播的消息。”
這部影片整理了一個多世紀以來的影像資料,有些意義重大、有些諷刺好笑。而更重要的是,在偉大和糟糕的創作者手中,這些內容可能被賦予截然不同的意義和力量。
在《神奇的機器》中,Van Aertryck和Danielson花了幾年時間收集關於人類、攝影機以及拍攝影像之間的複雜關係。
Van Aertryck坦言,「我們不是那種訓練有素的剪輯專家,自己上陣是因為確實沒人手了。Adobe成了我們完美的工具,因為我們可以把所有素材都丟進去,並且輕鬆互相分享。」
整個拍攝小組只有四個人,有人在波羅的海(瑞典哥德堡),有人在西歐巴利阿里群島,大家只能用Premiere的雲工具交換剪輯和片段。但整個過程非常順暢,就如同大家圍坐在一起。雲端功能的意義也正在於此:只要需要且願意,來自天南海北的每位創作者都可以隨時隨地參與工作。
拿下本屆聖丹斯影展美國短片評審力獎的《Rest Stop》編輯兼導演Crystal Kayiza表示,「線上分享讓更多嘗試成為了可能。只要願意,我可以隨時回到俄克拉荷馬州老家,而且不影響影片的創作。」
去年,Adobe在多款流行攝影機等生產設備上提供新的雲端直連功能,能夠在拍攝影片的同時傳輸內容。如此一來,剪輯師、製作人、影業高層和其他後製專家等,就能在素材拍攝後的幾分鐘內開始處理鏡頭。
即使是小製作影片,也能用到這些技術。獲得聖丹斯剪輯獎的Daniela T. Quiroz表示,雲直連對於影片《進軍馬裡亞奇》的製作、特別是早期製作非常關鍵。
電影導演Alejandra Vasquez和Sam Osborn在德州裡奧格蘭德河谷高中拍攝舞蹈比賽素材時,住在紐約布魯克林的Quiroz就已經開始著手剪輯了。由於很快就能拿到早期拍攝素材,她可以快速處理,並與導演們交流接下來的拍攝重點。
Quiroz表示,「身為剪輯師,我們有幸目睹演員們的首次上鏡。你會見證自己喜愛的角色、引發共鳴的音樂。」
當初在拍攝《有時我會思索死亡》時就完全沒有這樣的條件。影片拍攝地在地處偏遠的俄勒岡州海岸線上,因為沒有能立即觀看的數位樣片,所以每天拍好的鏡頭都得存到硬碟上再連夜發送給新奧爾良那邊的數位處理機構。剪輯師Ryan Kendrick表示,新科技的出現的確是從業者們的福音。
前所未有的協作方式
現在,Kendrick已經能在納許維爾的家中,跟隨導演和其他身在他地的同事遠程協作。
Kendrick感嘆道,「我在家裡就能跟夥伴們一起工作,彼此還相隔那麼遠,簡直太酷了。」這也改變了導演、攝影師、剪輯師等製作人員之間的交互方式。
過去,「剪輯師總覺得自己跟片場相距很遠。現在,這種聯繫感更緊密了,你不會感覺自己跟這一切有所割裂。現在剪輯室成了試錯的地方,我可以在這裡做各種嘗試,哪怕與預期的效果完全相反也無所謂。我總會說,「誰知道呢,咱們試試唄。」
在《有時我會思索死亡》中,Kendrick、Lambert和攝影指導Dustin Lane在實際開拍前,就保持著每週一次的討論頻率,希望提前避免可能出現的問題。
「我們會討論可能出現的剪輯問題。在拿到劇本時,最困難的就是透過想像把情節過渡到下一部分。具體來講,我們讓角色一直在情境裡,而不能是在「電影」裡。所以我們討論了很多,想辦法讓影像始終保持這份情感重量。 」
Kendrick表示,攝影機雲對接(Camera-to-Cloud)技術加快了拍攝週期,所以在商業廣告和音樂錄影帶等項目中也能發揮重要作用。
「商業廣告中的許多元素正在迅猛轉變。 「正是有了雲端架構的支撐,專案素材才能在Premiere Pro、Frame.io和After Effects等之間順暢傳遞。
「這是過去五年來,影視從業者消除的最大一塊導致生產流程延遲的頑疾。 」
建立更好的技術指導原則
Keane表示,Adobe公司的技術方法圍繞著五大「指導原則」建立而來,包括:工作流程、媒體、協作、生產力和安全性。
「我們會真正將AI融入「生產力」。這不是要取代創造力,而是要取代以往那些複雜繁瑣的環節。 」
整個好萊塢都在密切關注快速變化的AI領域。有報道稱,好萊塢最大工會SAG-AFTRA的董事會計劃在下一輪合約談判中,引入關於肖像權問題的條款——即約束AI技術對工會成員外觀、聲音或其他特徵的使用。
從目前的草擬意見來看,「合約中任何旨在控制虛擬演員表演權利的形式,「必須與工會提前協議,否則將被視為無效且不得執行」。 」
面對這個複雜的新問題,今年春季新一輪合約談判即將啟動。希望延長自己職業生命的老中青演員們可能願意接受AI技術的某些優勢,但如果沒有強強大的合約保護,製片方很可能會直接用AI技術來模擬、藉此迴避向真人演員支付高昂的費用。
Twitch上的某同人項目似乎就昭示著這樣的未來。名叫「watchmeforever」的用戶就在持續上傳由AI生成的、永不完結的《宋飛傳》衍生劇集。雖然其圖像扭曲糟糕、電腦合成音令人齣戲、笑話質量也無法恭維,但隨著AI技術的完善,這一切也許都將不再是問題。更重要的是,扮演其中Jerry一角的演員出面維權,導致這出“永不完結”的戲草草收場。
為創造力開啟新世界的大門
從更積極的角度來看,Adobe公司的Keane認為AI與雲端運算將帶來更廣泛的創意工具,消除影像、聲音、視效等元素對大規模伺服器農場的依賴,讓每個人都具備製作優秀影片內容的算力和安全性基礎。
「在雲端資源的幫助下,每個人都能立足世界各地講好自己的故事。各階段的協作均可跨地區實現,大家可以隨時交換意見、碰撞思想火花。 」
對電影製作者來說,安全也是個不容忽視的大問題。Keane提到了電影《Plan C》,這是一部關於墮胎的紀錄片。創作者需要對受訪者的面部和聲音做多次模糊處理,同時保證最初採集的原始素材絕不外流。
另外,生成式AI、deep fakes和相關問題的激增,也讓影像內容的真實性變得比以往任何時候都更加重要。為此,Adobe公司同《紐約時報》、佳能等多家媒體和科技企業共同加入了「內容真實性倡議」。
但科幻經典《駭客任務》的男主角基努李維對這個問題並不樂觀。他在採訪中表示,deep fakes這種利用AI惡意生成視頻的行為「非常可怕」。裡維斯簽訂的合約往往包含相關條款,禁止製作方以數位方式篡改他的表演。這條的根源可以追溯到幾十年前的一部片子,當時製作方強行用特效在他臉上加了一滴眼淚。
裡維斯談到,「這種令演員失去自主權的情況讓人沮喪。我們可以接受自己的表演片段被剪輯,但其中的內容至少是真實的。而一旦到了deep fakes這個階段,那個演員就沒有任何自主權可言。這非常可怕,我也期待觀察人類會如何應對這類技術。」
#改變遊戲規則的新技術
即將改變遊戲規則的新技術,目前已在Premiere Pro提供beta版本。這就是基於文字剪輯功能,允許使用者藉助剪輯AI從影片中提取和轉錄對話文本,藉此實現視訊剪輯。 AI還能高亮顯示重要的聲音片段,包括最終版本的粗剪參考,並產生基於關鍵字的搜尋條目以快速前往特定片段或對話。毫無疑問,這將成為一種新的、更強大的專案素材及資料管理方法。
Keane指出,「大家可以使用全部這些數據,為最終呈現出的媒體做潤飾。」
部分小廠也推出了類似的技術。 Descript和Podcastle都提供可創建數位版語音的工具,可以用它讀取文字形式的劇本,完全無需額外剪輯。 Descript最近還添加了基於文字的影片剪輯功能,可用於製作播客等多種影像內容。
剪輯師Kendrick表示,他已經用Adobe基於文字的剪輯工具幫一位朋友快速剪好了一版迷你紀錄片。在他看來,這種基於文字的剪輯功能對專業剪輯師來說同樣意義重大。以往,製片/剪輯師往往需要花好幾天時間梳理鏡頭,確保在緊迫的時間內快速把素材串連成節目。
有聲書、劇本、社群媒體——AI無所不在
AI正在邁進其他娛樂領域。蘋果公司就推出一款能為有聲書產生旁白的AI工具,這就為作者提供了另一種選擇,可以為專案創建低成本音訊版本。但消息一出,專業的有聲書配音員和他們的廣大粉絲紛紛表示強烈反對。
沒錯,這些專業的配音員當然有過人之處,往往能用引人入勝的表演和音色為作品添彩。與他們的成果相比,AI生成旁白還有很長的路要走。
但對於非暢銷書來說,有限的收入顯然不足以支撐人們享受到這個等級的收聽體驗。這時候,AI工具就成了既成本低廉、又能在某種程度上保證體驗品質的好選擇。蘋果看中的,正是這個全球估值約15億美元的小眾書籍收聽市場。
新創公司Filmustage則嘗試使用AI分割劇本元素,包括演員、道具、服裝、車輛、聲音、位置等。
至於短視頻領域,TikTok、Meta Reels以及Alphabet的YouTube Shorts都依賴於機器學習加AI工具展示用戶可能感興趣的“推薦”視頻,努力以更加無縫、更具吸引力的方式將廣告與觀看體驗融合。
金融評等機構LightShed Partners分析師Rich Greenberg提到,Facebook當初轉向AI驅動型內容推薦時曾付出過極高成本,但「這事實最終證明,AI內容推薦是祖克柏自創立Facebook之後做出的第二個重大正確決策。」
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在C 中處理高DPI顯示可以通過以下步驟實現:1)理解DPI和縮放,使用操作系統API獲取DPI信息並調整圖形輸出;2)處理跨平台兼容性,使用如SDL或Qt的跨平台圖形庫;3)進行性能優化,通過緩存、硬件加速和動態調整細節級別來提升性能;4)解決常見問題,如模糊文本和界面元素過小,通過正確應用DPI縮放來解決。

C 在實時操作系統(RTOS)編程中表現出色,提供了高效的執行效率和精確的時間管理。 1)C 通過直接操作硬件資源和高效的內存管理滿足RTOS的需求。 2)利用面向對象特性,C 可以設計靈活的任務調度系統。 3)C 支持高效的中斷處理,但需避免動態內存分配和異常處理以保證實時性。 4)模板編程和內聯函數有助於性能優化。 5)實際應用中,C 可用於實現高效的日誌系統。

在C 中測量線程性能可以使用標準庫中的計時工具、性能分析工具和自定義計時器。 1.使用庫測量執行時間。 2.使用gprof進行性能分析,步驟包括編譯時添加-pg選項、運行程序生成gmon.out文件、生成性能報告。 3.使用Valgrind的Callgrind模塊進行更詳細的分析,步驟包括運行程序生成callgrind.out文件、使用kcachegrind查看結果。 4.自定義計時器可靈活測量特定代碼段的執行時間。這些方法幫助全面了解線程性能,並優化代碼。

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C 中使用字符串流的主要步驟和注意事項如下:1.創建輸出字符串流並轉換數據,如將整數轉換為字符串。 2.應用於復雜數據結構的序列化,如將vector轉換為字符串。 3.注意性能問題,避免在處理大量數據時頻繁使用字符串流,可考慮使用std::string的append方法。 4.注意內存管理,避免頻繁創建和銷毀字符串流對象,可以重用或使用std::stringstream。
