영화 제작의 세계는 인공 지능 (AI) 덕분에 큰 변화를 겪고 있습니다. 스크립트 작성에서 시각 효과, 애니메이션 및 사운드 디자인에 이르기까지 AI는 창의적인 프로세스를 단순화하여 영화 제작을보다 빠르고 접근 가능하며 비용 효율적으로 만듭니다. 그러나 AI는 영화 제작 절차에 어떻게 적합합니까? AI 도구를 사용하여 단 2 시간 만에 사이버 펑크 단편 영화가 만들어진 실제 예를 살펴 보겠습니다.
ai
를 사용하여 2 시간 안에 사이버 펑크 필름
MIT AI 영화 제작 Hackathon 동안, AI 전략가- Chloe Fang은 대담한 질문에 대답하기 시작했습니다.
짧은 ai 생성 필름을 얼마나 빨리 만들 수 있습니까?
결과? "네온 베일" - 단 2 시간 만에 제작 된 사이버 펑크 단편 영화.
그녀가 사용한 AI 도구
chatgpt - 프롬프트를 정제하고 영화 장면을 구조화하기위한
OpenArt ai - 문자와 일관된 스토리 보드 이미지를 생성하기위한.
Kling ai - 정적 이미지를 애니메이션 모션 클립으로 변환합니다.
캡처 - 비나 발자국과 같은 음향 효과를 추가합니다.
Suno - 사이버 펑크 음악 점수를 작곡합니다
이러한 도구를 활용하여 AI 전략가는 전통적으로 몇 주 또는 몇 달이 걸리는 생산 공정의 주요 부분을 자동화했습니다.
실제 사례
클로이의 영화는 영화 제작 업계에서 AI의 획기적인 순간이 아닙니다. 사실 AI가 영화 제작 과정에 크게 기여한 다른 몇 가지 사례가 있습니다.
여기에는 몇 가지 관련 실제 사례가 있습니다
스크립트 분석 및 개발 :
스크립트 북은 스크립트 분석에 AI를 사용하여 음모 및 캐릭터 개발에 대한 통찰력을 제공합니다.
사전 제작 및 주조 :
Cinelytic은 Warner Bros.와 공동으로 AI를 사용하여 영화의 재무 성과를 예측하는 것을 목표로 한 결정에 대한 배우의 시장 가치를 평가합니다.
AI 알고리즘은 적절한 촬영 위치를 찾기 위해 광범위한 비디오 장면을 분석하여 위치 스카우트를 지원합니다.
시각적 효과 및 생산 후 :
Disney의 "The Jungle Book"은 디지털 세트의 사진 렌더링을 위해 AI를 사용하여 영화의 시각적 성공에 기여했습니다.
Skywalker Sound는 AI를 사용하여 광대 한 라이브러리에서 사운드를 분류하고 검색하여 사운드 디자인의 효율성을 향상시킵니다.
마케팅 및 배포 :
Netflix는 AI를 활용하여 영화 권장 사항을 시청자에게 조정하여 사용자 경험 및 시청률을 향상시킵니다.
AI 도구는 감정 분석을 위해 소셜 미디어 데이터를 분석하여 Warner Bros와 같은 스튜디오를 마케팅 전략으로“Aquaman”의 성공으로 볼 수 있도록 돕습니다.
전체 AI 생성 된 내용 :
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Sunspring은 스크립트가 Benjamin이라는 AI에 의해 전적으로 작성된 주목할만한 예입니다.
Intelliflicks Studios는 AI가 디지털 세트, 음악 및 대화를 생성하여 생산 비용을 크게 줄이는 데 사용 된“Denims의 Maharaja”트레일러를 발표했습니다.
애니메이션 및 단편 영화의 ai :
단편 필름 "Critterz"는 AI 도구 Dall-E가 독점적으로 생성 한 시각적 인 다음으로 전문 팀의 애니메이션을 사용한 최초의 영상을 사용했습니다.
Paul Trillo는 AI를 사용하여 고유 한 시각적 효과를 위해 AI 생성 컨텐츠와 함께 기존 VFX를 통합 한 뮤직 비디오를 만들었습니다.
주요 도전
AI는 생산 속도를 크게 높이지만 완벽하지는 않습니다. 영화 제작자는 인간의 개입이 여전히 필수적인 곳을 강조하는 몇 가지 한계를 만났습니다.
품질 대 비용 :
AI 생성 비주얼은 첫 번째 시도에서 완벽하지 않습니다. 단일 사용 가능한 프레임을 얻으려면 여러 반복이 필요합니다. 일부 샷은 허용 가능한 품질에 도달하기 전에 20 가지 버전을 가져 와서 AI 크레딧을 빠르게 태워 버렸습니다.
테이크 아웃 : AI 영화 제작은 비용 효율적이지만 생산 예산과의 밸런싱 자동화가 중요합니다.
물리 및 시각적 일관성 문제
ai는 공간 인식으로 어려움을 겪고 이상한 시각적 오류로 이어집니다 (예 : 4 개의 손가락이나 머리가 잘못된 방향을 향한 캐릭터).
이러한 불일치는 인간의 감독과 개선없이 완전 자동화 된 영화 제작을 신뢰할 수 없게 만듭니다.
테이크 아웃 : ai는 훌륭한 보조 도구이지만 오류를 개선하고 수정해야합니다. 제작자의 역할
전통적인 영화 제작자의 역할은 처음부터 AI 생성 컨텐츠를 선별하는 것으로 바꾸는 것입니다. 프롬프트 엔지니어링은 중요한 기술이되고 있습니다. 필마 제조업체는 이제 수동 제작자가 아닌 AI 출력의 이사로 활동합니다.
테이크 아웃 : 미래의 최고의 영화 제작자는 애니메이터가 아니라 AI 도구를 안내하는 데있어 최고입니다.
AI 생성 IP의 상승 : 누가 AI 필름을 소유하고 있습니까?
AI가 전체 영화를 생성 할 수 있다면 누가 권리를 소유합니까? 현재 저작권법은 AI 생성 컨텐츠에 대한 소유권을 정의하기 위해 노력합니다. 이것은 할리우드, 애니메이션 스튜디오 및 컨텐츠 라이센스를 방해 할 수 있습니다
테이크 아웃 : 법적 프레임 워크는 소유권을 정의하고 제작자를 보호하기 위해 AI와 함께 진화해야합니다.
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영화 제작에서 AI의 미래
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빠른 프로토 타이핑 - AI는 완전한 생산에 전념하기 전에 아이디어를 신속하게 시각화하는 데 도움이됩니다.
예산 효율성-AI는 노동 집약적 인 작업을 자동화하여 비용을 줄입니다.
접근성-인디 영화 제작자와 소규모 스튜디오는 예산이 크지 않고 고품질 컨텐츠를 만들 수 있습니다.
ai가 여전히 어려움을 겪고있는 곳 :
시각적 및 논리적 불일치-ai 생성 비주얼은 여전히 심각한 수정이 필요합니다.
스토리 텔링 깊이 - ai 감정적 깊이와 미묘한 스토리 텔링 능력이 부족합니다.
법적 불확실성-AI 생성 영화는 저작권 및 소유권 분쟁에 직면 해 있습니다.
끝 참고
AI 영화 제작은 여전히 버전 1.0이지만 그 잠재력은 부인할 수 없습니다. AI는 진입 장벽을 낮추고 영화 제작에 더 접근 할 수있게하지만 창의적 병목 현상에서 윤리적, 법적 딜레마에 이르기까지 새로운 도전이 제기됩니다. 영화 제작의 미래는 AI가 제작 속도를 높이는 하이브리드 접근 방식 일 가능성이 높지만 인간의 창의성은 스토리 텔링과 세련미를 유발합니다.
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