За кадром: как нейросети и ИИ меняют киноиндустрию
Искусственный интеллект и машинное обучение используют в кинематографе с начала 2000-х. Первое время ИИ применяли только для создания спецэффектов. Сегодня нейросети помогают решать гораздо больше задач: от написания сценария до создания саундтреков. В этой статье рассказали, как еще используют ИИ в киноиндустрии и почему нейросети не заменят продюсеров, актеров и сценаристов.
Генерация сценариев
Нейросети пишет не только статьи и посты, но и полноценные сценарии. Например, ChatGPT может придумать скрипт как для короткого ролика, так и для фильма. Если стиль готового сценария не нравится, можно попросить нейросеть поменять его. Еще чат-бот поможет найти идеи для сюжета и написать диалоги персонажей. Наконец, ChatGPT можно использовать и для проработки сценария. Например, если вы хотите снять фильм, действие которого происходит в Древней Греции, чат-бот расскажет, какую одежду тогда носили, что ели и т.д.
Помимо ChatGPT, есть еще много программ, которые помогают писать сценарии. Например, сервис Cinematic. Он создает краткое описание фильмы, сюжет и сценарий на основе текстовых подсказок. Можно менять жанр фильма, временной период, стиль и другие параметры.
Визуальные эффекты и анимация
Существует много программ, которые упрощают создание анимации и визуальных эффектов. Так, компания Digital Domain разработала нейросеть, которая запечатлевает мимику, жесты, движения и речь актеров. Программу использовали в «Мстителях» и в «Загадочной истории Бенджамина Баттона» — создавали внешность Таноса и Бенджамина. В Digital Domain загружали видео, снятые с разных ракурсов. Нейросеть обрабатывала материал и создавала цифровые образы актеров.
Еще одна программа, которую используют для создания визуальных эффектов — Vanity AI, разработка канадской компании MARZ. Программа накладывает реалистичные эффекты — старение, омоложение, парики, протезы — на готовое видео.
Создание дипфейков
В современной кинематографе все чаще используют технологию дипфейк. Она изменяет голоса и лица героев. Так, с помощью технологии можно создавать фильмы с умершими актерами или менять возраст персонажей.
Дипфейки использовали в фильме «Ирландец» Мартина Скорсезе. Главные роли сыграли Роберт Де Ниро и Аль Пачино. Действие картины охватывает 50 лет, поэтому герои показаны в разном возрасте. Специально для «Ирландца» создали программу Flux, которая накладывала маски на лица актеров. Чтобы омолодить Де Ниро и Аль Пачино, съемочная команда собрала кадры из фильмов с ними и создала каталоги с изображениями отдельных частей лица. Эти данные загрузили в Flux. В итоге бюджет фильма значительно увеличился, а постпродакшн занял 2 года.
Прогнозирование успеха фильма
Алгоритмы машинного обучения анализируют данные о фильмах и предсказывают их потенциальный коммерческий успех. Технология помогает продюсерам принимать решения о том, стоит ли финансировать фильм или нет.
Компания Warner Bros стала одной из первых крупных киностудий, которые начали использовать машинное обучение. В январе 2020 года Warner Bros подписали соглашение со стартапом Cinelytic. Он специализируется на разработке алгоритмов, которые прогнозируют успех фильмов.
Cinelytic обучил свою нейросеть на данных о кассовых сборах, популярности картин на пиратских сайтах, количестве показов и DVD-копий. После информацию разделили на 3 категории: актеры, режиссеры и жанры. В итоге получилось ПО, которое анализирует 19 факторов, влияющих на продвижение фильма.
Есть и алгоритмы, предсказывающие отзывы кинокритиков и лауреатов «Оскара». Компания BigML разработала нейросеть, которая определила 5 из 8 победителей на премии 2019 года. Программа проанализировала около 1300 фильмов, снятых с 2000 по 2019 год. Нейросеть учитывала рейтинг картин на сайтах MDB и Metascore, а также наличие других кинонаград, например, «Золотого глобуса».
Генерация музыки и звуковых эффектов
Некоторые киностудии уже применяют ИИ для создания саундтреков и звукового сопровождения. В 2019 году лейбл Warner Music — подразделение Warner Bros. — заключил контракт с нейросетевым сервисом Endel. Он генерирует музыку по настроению пользователя. Endel учитывает и время суток, местонахождение юзера и даже его пульс. Треки, созданные с помощью сервиса, используются в фильмах, телешоу и рекламных роликах.
Еще одна популярная нейросеть для создания аудио — NSynth. Она генерирует музыку, звуковые эффекты и инструментальные партии. А недавно в Массачусетском технологическом институте создали программу для работы с аудио. Нейросеть распознает, что происходит на видео, и генерирует звуковое сопровождение к нему. Возможно, скоро технологию буду применять в кино и на телевидении.
Нейросети и ИИ значительно упрощают и улучшают процесс создания фильмов, но они не могут заменить актеров, продюсеров и сценаристов. Во-первых, кинопроизводство предполагает множество творческих решений, которые нельзя автоматизировать. Во-вторых, ИИ ограничен алгоритмами, поэтому хуже адаптируется к изменениям и не умеет импровизировать. В-третьих, нейросети не способны испытывать чувства и эмоции, которые являются важной частью любого фильма. Таким образом, ИИ — это лишь вспомогательный инструмент, а не замена человеческого таланта и творческого начала.