Runway Ai's Gen-4: Wie kann eine Montage über Absurd hinausgehen

Die Filmindustrie befindet sich neben allen kreativen Sektoren vom digitalen Marketing bis hin zu sozialen Medien an einer technologischen Kreuzung. Da künstliche Intelligenz beginnt, jeden Aspekt des visuellen Geschichtenerzählens zu umgestalten und die Landschaft des Unterhaltung und des digitalen Handels zu verändern, müssen wir ihre Potenziale und Fallstricke bewerten.

Der KI -Goldrausch im Filmemachen

Große Produktionsunternehmen nehmen schnell KI -Videotools ein. Fabula, das anerkannte Studio hinter Oscar-ausgezeichnetes , eine fantastische Frau und Biopic Spencer , kündigte gerade eine Partnerschaft mit Runway AI an, um KI in seiner Produktionspipeline zu integrieren. Lionsgate hat im vergangenen Herbst einen Vertrag mit Runway unterzeichnet, um das KI-angetriebene Filmemachen zu erkunden. Experimentelle Regisseure wie Harmony Korine haben im vergangenen Jahr bereits in Venedig einen Ai-unterstützten Film debütiert.

Die breiten Anwendungen von AI-Videos sind bereits beeindruckend, von vorvisuellen Szenen für Amazon's House of David bis hin zur Erstellung von Werbung für Puma. Doch unter diesen auffälligen Demonstrationen liegt eine grundlegendere Frage: Können sich von AI-generierte Inhalte über das technische Spektakel hinaus entwickeln, um wirklich sinnvolle Geschichten zu liefern?

Das Spektakel gegen Substanzdilemma

Die Gen-4 von Landway stellt signifikante Fortschritte in mehreren Bereichen dar: Charakterkonsistenz, Szenenkohärenz und visuelle Treue. Ein Beispiel für die Runway -KI -Veröffentlichungen zeigen, dass zwei Hauptfiguren über verschiedene Schüsse bleiben, die von Gehen, Laufen, Laufen, Streicheln einer Kuh, der Anleuchtung eines Matchs und der Treue des Aussehens einer Steppe bei düsteren Wetter aufrechterhalten bleiben.

Diese technischen Verbesserungen befassen sich jedoch nicht mit der Kernherausforderung: KI zeichnet sich aus, um einzelne Momente zu generieren, kämpft jedoch mit kohärentem und anhaltendem Geschichtenerzählen. Während es in New York eine atemberaubende Aufnahme von Giraffen und Löwen erzeugen kann, kann es das Publikum nach einer Stadt in einen Zoo kümmern?

AI-Videos riskieren, die frühen Fehler der computergenerierten Bilder (CGI) zu wiederholen und visuelle Gimmicks vor ausführlichen Nachrichten zu priorisieren. Da die Hindernisse für kreative Produktion und Filmemachen verschwinden, können wir einer Flut von visuell polierten, aber emotional hohlen Inhalten ausgesetzt sein, abgeleitete Werke, die für die algorithmische Effizienz optimiert sind, oder überzeugende synthetische Medien, denen die menschliche Berührung fehlt. Können sie das Publikum dazu bringen, sie mehr anzusehen, während AI-Videos Erstbetrachter WOW WOW-Zuschauer machen können? Können AI-Filme jemals klassische Stücke produzieren, die Generationen von Filmbesuchern zeichnen?

Die fragmentierte Realität von KI -Videos

Der aktuelle Multi -Modal -AI -Technologien konzentriert sich auf Innovationen in Film-, Medien- und Videospielen. Ein aktuelles Projekt, das von Forschern aus Nvidia, Stanford und UCSD angeführt wurde, verwendet Test-Time-Training-Ebenen in maschinellen Lernmodellen, um 60 Sekunden Animationen von Tom und Jerry zu generieren. Um dies zu erreichen, trainierte das Team das Modell zwischen 1940 und 1948 auf 81 Cartoonfotografien, die bis zu 7 Stunden hinzufügen. Das Modell generiert und verbindet mehrere 3-Sekunden-Segmente, die jeweils von Storyboard-Anmerkungen, Einstellungen und Kamerasbewegungen geleitet werden. Die Technik beleuchtet ein erhebliches Potenzial für die Skalierung von Videoproduktionen und Animationsserie -Kreationen.

Die Technologie zeigt aber auch kritische Mängel, die bei AI -Videogeneratoren wie Sora, Kling, Landebahn, Pika usw. bestehen. Eine Einschränkung ist ein Kontinuitätsfehler. Zum Beispiel verändern Räume, Landschaften und Beleuchtung unnatürlich zwischen 3-Sekunden-Segmenten. Physics Defiance ist ein weiteres Problem. Zum Beispiel verschlingt Tom in einem der früher genannten Tom- und Jerry AI -Videos einen Kuchen, der seine Farbe, Form und Textur an Segmentgrenzen ändert. Ein weiteres Thema ist narrative Disjunktizität. Da die Segmentierung von Inhalten erforderlich ist, damit Algorithmen den Inhalt effektiv erlernen, die Aufforderung verstehen und Videos genau generieren, haben KI -Modelle Schwierigkeiten, logische Szenen -Fortschritte zu zeigen.

Diese Spuren von dem, was ich ai Montage nenne, erscheinen auch in den Videos von Landebahn AI. Die Elefanten, die über den Zeitplatz gehen, wird abrupt von einer Szene eines Gepardens über eine Brücke gefolgt. Einer ist bei wolkigem Wetter, während der nächste an einem sonnigen Tag. Die Änderungen vermitteln weder die Handlung und vermitteln keine Logik. Die Absurden, die Fragmentierten und die unpassenden AI -Videogeneratoren sind derzeit gut produziert. Im Moment bemüht sich AI, die Kohärenz selbst eines 5-minütigen Cartoons zu replizieren, geschweige denn eines Spielfilms.

KI -Video -Fähigkeit zur Reflexion und Kritik

AI-generierte Videos zeigen Stärke als Medium, um sowohl sich selbst als auch die Gesellschaften zu kritisieren, die sie produzieren. Der jüngste KI -Film von Regisseur Jia Zhangke hat sich mit Kling AI einen zukünftigen Roboter -Hausmeister vorgestellt. Der Film lüftet das Publikum dazu, über die Krise der alternden Bevölkerungsgruppen, der gesellschaftlichen Vernachlässigung und der Erosion der Empathie in einer Zeit des brennenden Wettbewerbs, des Kapitalismus und der explodierenden automatisierten Technologien nachzudenken.

Jias Filmshow -Roboter -Begleiter, die ältere Menschen für einen Spaziergang machen oder ihnen helfen, Pflanzen anstelle von echten Söhnen und Töchtern zu ernten. Ein solches Thema basiert heute in gesellschaftlichen Herausforderungen. Der Film kritisiert die Substitution der menschlichen Verbindung durch automatisierte Maschinen und Transaktionsbeziehungen und wirft die Besorgnis über unerbittliche Stress und lange Stunden an Arbeitsplätzen auf.

So wie Charlie Chaplin Tools aus der Industrialisierungszeit in der Neuzeit der Industrialisierung verwendete, können die heutigen Filmemacher mit KI die Bedingungen seiner eigenen Existenz kritisieren. Überlegen Sie, wie synthetische Nachrichtenanker Medienmanipulation aufdecken oder endlos kombinierbare Streaming -Inhalte die algorithmische Kultur kommentieren könnten.

Der Weg nach vorne: KI mit humanen Geschichten veranlassen

Genau wie Wissenschaftsfiktionen, die Umweltkatastrophen, menschliche Gier und Ungleichheit kritisieren, werden die überzeugendsten KI -Filme wahrscheinlich diejenigen sein, die ihre eigene Künstlichkeit annehmen, um sich mit echten sozialen Problemen zu beschäftigen.

Anstatt die Veralterung zu befürchten, könnten sich die Filmemacher stärker auf das konzentrieren, was Maschinen nicht replizieren können: die Nuance menschlicher Emotionen, Komplexität der menschlichen Natur, das Gewicht der gelebten Erfahrung und die kulturelle Resonanz des authentischen Geschichtenerzählens.

Die Geschichte deutet darauf hin, dass Film und Medien immer an technologische Umwälzungen angepasst haben, von still bis klang, schwarz-weiß bis farblich, zelluloid bis digital, jedes Mal mit neuen kreativen Möglichkeiten hervorgeht. Die Frage ist nicht mehr, ob KI das Filmemachen verändern wird, sondern wie Filmemacher es nutzen werden, um Geschichten zu erzählen, die wichtig sind.

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