簡短回答： 未來 AIGC 視頻製作並不是一個完全自動化的電影製片廠,它是一個更由軟件驅動的製作系統,其中基因視頻,虛擬製作, AI-輔助編輯、合成語音、數字人和多式聯運模式降低了媒體的創建和版本成本,而人類導演、作家、設計師、表演者和編輯仍然負責其意義和口味。 AI 從單獨的新穎工具轉移到生產前,生產後,生產後,本地化和內容操作.
核心重點
- 基因視頻將成爲一個正常的資產創造層,而不是單獨的生產類別.
- 參照模式將提高各運動的性格、產品和風格的一致性。
- 虛擬生產和基因環境將日益融合到一個混合工作流程中。
- AI-輔助編輯將自動完成粗糙的工作,而人類則保留敘事控制.
- 人類的創造力將更加集中於方向、品味、業績和治理。
爲什麼基因視頻會成爲正常製作的一部分?
最大的變化可能是隱形:團隊將停止詢問一個項目是否是AI視頻,而是選擇其增值的特定階段的基因工具.
AIGC (AI-生成內容) 媒體——視頻、圖像、音頻或文本——用基因AI模型製作,而不是完全用手工拍攝或製作。 製作可能使用AIGC進行預視,背景創作,難以過渡或市場特定版本,同時常規拍攝其他場景,同樣的方式CGI也嵌入電影和廣告中,而並非每個幀都是計算機生成的. 生產方法的重要性小於最終結果是否具有說服力、效率和適當。 什麼 AIGC 錄像製作方式以及如何製作 AI-生成的視頻被製作.
參考驅動的一代將如何改變電影製作?
參考生成將使得AI視頻能夠用於反覆進行的宣傳活動和人物,而不僅僅是一次性拍攝.
早期的基因視頻在自由形式視覺發明中是最強的. 專業製作需要更多的控制,因此參考圖像,反覆出現的人物資產,產品製作和風格系統正成爲生產工作流程的核心. 隨着模型在保存身份和藝術方向方面的改進,基因視頻對於需要像第一部一樣在第十部視頻中看起來的外觀,而不僅僅是在單片一拍中,的外觀和品牌角色來說,則變得更加有用.
虛擬製作和AI的未來是什麼?.
虛擬生產和基因AI正在匯合:產生的環境日益成爲或擴展實際建造的成套設備。
虛擬生產 一種電影製作方法,將被拍攝的表演者與最終環境區分開來,最常用的是使用 LED-壁背景已合成或實時顯示。 generative AI 擴展邏輯,通過創建環境,設定變異,預設和後製作元素比從零開始構建或拍攝更快速. Monks公共遺傳學AI 個案研究 HP 描述一種混合工作流程,將基因技術與虛擬生產和活的行爲者結合起來,這是這些生產模式如何匯合的早期例子(第1段)Monks 個案研究).
怎麼會呢? AI-協助編輯修改後製作?
編輯軟件將更多機械工作自動化,而編輯則保持對創意決策的控制.
搜索鏡頭、粗略選擇、標題、角度-比例調整、對象刪除和版本建議都變得可以自動處理。 但編輯的核心工作 — — 決定觀衆應該看到和感受什麼,仍然是基因工具不能取代的創造性責任。 可能的結果是更快速的迭代:編輯們花的時間更少,更多的時間在重複的準備上,更多的時間精煉結構,情感和品牌影響,貫穿每個市場版本的競選需求.
合成聲音和數字人類合身之處?.
合成語音和數字演示人已經對培訓,內部交流,解釋器和本地化實用,他們的作用將擴大.
數字人類 已經 AI-製作人或形象人物 用來提供口語內容而不拍攝現場表演者 HeyGen 財務報告和已審計財務報表 Synthesia 雙層企業 AI 視頻圍繞可擴展的介紹器、可視化和多語種工作流程,顯示數字人類已經運作的地方而不是實驗之處(HeyGen 企業; Synthesia 企業其擴大將取決於自然性、同意管理和治理與基本模式同步改善。
多式聯運模式如何改變創造性工作流程?
單一的多式聯運助理最終將在整個項目背景下發揮作用,而不是被工具所激勵。
多式聯運模式 AI系統,在同一請求中,它能夠吸收和解釋一種以上類型的輸入,即文字、圖像、視頻和音頻。 製作助理可以這樣構建,可以同時跨越簡短,腳本,故事板,參考圖像,粗略剪切,語音,音樂和品牌文件,讓團隊要求一個系統來保存跨階段的意向,而不是獨立地激發單獨的工具.
| 當前工作流程 | 未來工作流程 |
|---|---|
| 單獨的每個工具的提示 | 各種工具共享項目背景 |
| 人工搜索資產 | 語義檢索已覈准的品牌資產 |
| 獨立文本/圖像/視頻生成 | 利用一個創造性的簡介生成多式聯運 |
| 手工 QC 列表 | AI-協助對照品牌和連續性規則進行檢查 |
| 手動重建本地版本 | 得到人類許可的自動版本 |
AI會縮小生產團隊規模嗎?.
有些任務需要更少的人,但新的角色將圍繞指導、管理和審查而增長。 AI-創造了工作。
重複資產創造和版本化是最有可能縮小的任務。 與此同時,圍繞AI方向、模型和工具選擇、合成媒體治理、質量審查和工作流程工程等角色也在增長。 更間接的變化可能是小團隊可以嘗試以前需要更大生產足跡的工作,這擴大了創造性的獲取,但也提高了品味和決策的重要性,因爲可以更快地生產更多的內容。 爲何人類方向在AIGC視頻製作中仍然重要.
爲什麼人類的創造力仍然佔據中心地位?
AI可以產生許多可行的選項,但生成選項與有觀點不同.
人類創造者仍然決定着故事的含義,哪些形象值得保留,什麼文化適宜,當技術令人印象深刻的輸出有創造性的錯誤時,該工具爲AI商業發佈的製作方式明確將AI設定爲人類主導的更大工藝過程的一部分,涉及創意方向,編輯,VFX,音樂和聲音(英語:Academy of the International Conference).工具製作圍繞這一原則建立的管理生產服務,通常通過人審查證在交付前產生鏡頭,這種方法涵蓋在以下幾個方面: 管理 AI 視頻和內容製作,並經過人文審查.
哪些企業風險將變得更加重要?
AIGC規模中最重要的風險是治理風險,而不是生產質量風險。
- 生成媒體的權利和來源。
- 同意合成聲音和類似的聲音。
- 錯誤地錯誤地從不準確的產品或索賠中產生。
- 尚未釋放資產的安全 AI 系統。
- 很難追查哪個模式和立即創造了最後資產。
- 生產過多的低質量內容,因爲生成成本低廉.
- 本地化完全自動化後,失去本地文化細微度.
電話 U.S版權局 AI 行動及後續行動 C2PA 原產地標準與這些治理問題都相關,因爲合成媒介在商業生產中更爲普遍(第1段)。U.S版權局 AI 主動; C2PA企業在問題形成之前就正式確定這一點,從此開始 AI 內容治理:披露和來源.
創意領袖現在應該準備什麼?
領導人現在應該將AI建設到現有的生產治理中,而不是把它當作一個孤立的試驗。
- 創建經批准的品德,產品和品牌參考資產.
- 定義哪些內容需要人類的創造性批准.
- 重要工作有軌電車模型,源資產和權利信息.
- 開發多語種 QA 能力。
- 培訓編輯、設計者和製作人員使用基因工具。
- 測量整個生產流程的時間和質量,而不僅僅是生成速度。
提供這種管理服務而不是一個團隊自行運行的軟件的供應商在比較中包括: 最佳AIGC視頻製作商,以及亞洲市場中特別經營的 亞洲前10名的AIGC視頻製作公司評估是內部建立還是購買能力的小組也可審查 AIGC服務.