人人都是皮克斯!AI动画大片的赚钱风口要来了!

文摘   2024-11-03 06:39   北京  
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AI在创作领域的逐步发展正在引领动画制作的转型升级。

曾经,动画制作是专业人士的专属领域,需要高超的技艺和昂贵的设备。

如今,AI的出现正在打破这一壁垒,赋予普通创作者更多的创意实现可能性,让天马行空的想象力得以具象化。

最近,Runway推出的Act One将AI重绘、DeepFake等技术、功能组合到一起,赋予每个人快速制作动画大片的能力。

一如此前的AI复原老照片、AI亲人互动视频,相信又会带来新的内容风口。

今晚8点,前哨AI小课主理人Tina就会分享ActOne的使用方法。

除此之外,还有更多AI模型满足广告创意的案例,Flux/MJ、Elevenlabs AI等工具,无论你是个人工作者,还是小团队,都该掌握。

今晚直播前,我们一起简单梳理下AI视频技术变革的历程,一起了解为何AI会持续创造内容风口。

1.从“魔法”到“工具”

AI对内容创作的颠覆并非一蹴而就,而是经历了从量变到质变的漫长积累。

2012年,吴恩达耗时3天,用百万美元的计算机群生成一张模糊的猫猫照,可以算是这轮AI图像、视频技术变革的开端。

这个生产效率和成本,显然无法应用。

时间来到2015年,Deep Dream模型开源,能够将普通的图片转换成充满奇幻色彩的艺术作品,其生成的图像如同梦境一般,充满了迷幻的视觉效果。

这项技术基于卷积神经网络(CNN),通过反向运行预训练的CNN模型,并最大化特定层的激活值,从而生成带有强烈艺术风格的图像。

随后,Neural Style Transfer技术的出现,则让AI的“魔法”变得更加可控。这项技术同样基于CNN,它能够将一张图片的内容和另一张图片的风格巧妙地融合在一起,生成全新的艺术作品。

这些早期的AI转绘技术,虽然在图像生成质量和可控性方面存在局限性,但却激发了人们对AI创作的无限遐想,为AI内容创作的蓬勃发展埋下了种子。

2.底层技术变革

早期图片视频生产,主要依靠生成对抗网络(GAN)技术

GAN由生成器和判别器两个神经网络组成,它们在相互对抗的过程中不断学习和进化,最终使生成器能够生成图像甚至视频。

然而GAN的生成稳定性始终不足,很难真正的生成内容,反而在图像消除等领域得到应用,很多软件中的魔法擦除功能都有它的身影。

2021年,一个名为Diffusion Models的新模型引起了广泛关注。

这个模型早在2016年就被提出,但直到当时才真正崭露头角。它采用了与GAN完全不同的方法,通过随机扩散过程来生成图像,成功避开了传统生成模型的一些常见问题。

Diffusion Models的工作原理可以简单理解为:首先给照片添加噪声,在这个过程中学习图片的各种特征。然后,从一个随机生成的噪声图片开始,逐步去除噪声,最终生成预期的图片。这种方法很快就成为了图片生成领域的主流技术。

伴随着Transfer架构让AI能更好理解语义,多年积累的Deepfake技术成熟应用,新的技术融合开始。

这不但带来了今天众多的AI绘图、AI视频软件生态,也正是ActOne功能出现的大背景。

3.ActOne变革者 or 跟随者

许多人看到ActOne功能会感叹于它的颠覆性,实际上AI视频领域的工作者早在这样使用AI。

利用DeepFake将自己的脸转换成动画,再使用AI对口型让声音与面部一致,最后用AI转绘整体编程AI动画。

Runway的新功能本质上是顺势而为,追踪用户的需求,继承以往AI创作工具的优势,将使用者的便利性提升到了一个全新的高度。

ActOne这样的功能,为的是让创作者效率加速,不经意间降低了创作门槛,改变了创作的流程。

传统的动画制作需要耗费大量时间和人力,需要昂贵的设备和专业的团队,各种专业软件操作费时费力,还很难上手。

Act One自动完成许多繁琐的步骤,整合了面部捕捉和语音转换等功能,让创作者能够更加精细地控制动画角色的表演。

它甚至支持单人分饰多角,并生成多角色对话场景,只需要一部普通的摄像机和一台电脑,让任何人都有机会推出创意内容,为创作提供了无限可能。

AI技术的快速发展,正在推动内容创作领域发生一场前所未有的“寒武纪生物大爆发”。

这场变革的核心在于,AI正在将内容创作从专业化的技能变成普适化的工具。

无论你正被各种创意工作压得喘不过气,还是苦于没有办法实现自己的想法,AI工具都是你值得尝试的好帮手,它不但能提高你的效率,也能放大你的创意。

如果你想了解AI生成视频工具如何使用,欢迎观看今晚直播,更多AI工具使用方法,应用案例,前哨AI小课第三季为你带来~

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