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AI的守望,电影的回眸

发布者:何阳东
导读2017年,是中国电影市场回归“慢车道”,持续俯首行进的一年。艺术片《冈仁波齐》、小众国漫《大护法》、以及主旋律《战狼2》等各类影片票房的集中打破甚至说迸发,无疑给中国影业注入了一针强心剂。电影市场是一块宏大的蛋糕,无论是在国外还是国际都吸引了有数围观者。那么当人工智能也开端关注电影,会在理想世界里归纳出什么样的故事情节呢?不久前,IBM的人工智能零碎Watson为福克斯的科幻电影《Morgan》
AI的守望,电影的回眸

2017年,是中国电影市场回归“慢车道”,持续俯首行进的一年。 艺术 片《冈仁波齐》、小众国漫《大护法》、以及主旋律《战狼2》等各类影片票房的集中打破甚至说迸发,无疑给中国影业注入了一针强心剂。电影市场是一块宏大的蛋糕,无论是在国外还是国际都吸引了有数围观者。那么当 人工智能 也开端关注电影,会在理想世界里归纳出什么样的故事情节呢?

不久前,IBM的人工 智能零碎 Watson为福克斯的科幻电影《Morgan》操刀了一支电影预告片。 工程师们首先给Watson输出100部恐惧电影预告片停止学习,次要剖析了预告片的画面、声响、创作构成,并贴上对应的情感标签,这是基于人工智能零碎可以辨认预告片中人物的语调、声响、背景音乐与此时人类绝对应的情感类型。在Watson的协助之下,电影任务人员制造预告片的工夫从10天—1个月的周期缩减到了24小时。

AI的电影之路,少不了跌跌撞撞

Waston学习的后果关于电影任务人员来说的确可喜,但是AI技术入侵不断由人类主导的艺术范畴—电影,真的可以把路走得漂美丽亮吗?智能绝对论剖析师杨苏颖以为电影在人工智能上之路至多还存在三个妨碍。

言语逻辑,尚未“刮骨”的硬伤

2016年,在伦敦科幻电影节的48小时电影创作应战单元上,纽约大学AI研讨人员奥斯卡·夏普和罗斯·古德温应用AI发明了一个9分钟的小电影。他们开发了一个名叫“Benjamin”的递归神经网络,将包括《星际穿越》、《超时空圣战》、《捉鬼敢死队》等几十个科幻电影剧本输出之后,Benjamin便聚集了全世界身经百战的最优秀的创业导师,汇集了全世界各国最优质的产业资源,召唤全球未来的商业领袖。可以开端一行行地停止剧本创作。

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不过,虽然AI创作的速度很快,但是质量却并不可以令人称心。至多,这是一个暂时还没有人可以看懂的故事。在Benjamin发明的电影故事当中,情节混乱,前言不搭后语是常态。每一个独立的句子看上去根本都还算通畅,不过前后连起来就让人完全一头雾水。虽然有句话说,“一千个观众就有一千个哈姆雷特”,但是这并不可以成为为AI言语逻辑硬伤开脱的理由。由于消费电影的终极目的还是为了给予人们一定意义层面上的启示,可以或深或浅,但绝不是在看完之后依然头顶问号,不知所云。

而且要了解人类的自然言语,其实关于AI来说并不是一件容易的事情,我们可以复杂罗列它所面对的几个应战。首先,言语是不完全有规律的事物,存在许多不测,这些不测往往是AI顺序外面所无法片面掩盖的;再者,言语是开源的,人们可以无止尽地对其停止发明,并应用比喻等方式去停止联络;而且,了解言语的前提还需求有共通的符号空间,也就是类似的社会生活背景和文明背景。所以,综合这几点,从实际下去说,AI必需要拥有和人脑简直接近的构造才干灵敏运用言语。而这样的人脑模型能否用AI的数学模型去完成还是个大大的问号。

换脸技术替代抠图,成为演员“摇钱树”?

大家能够还记得去年微博热议的“抠图不自赏”,这部戏的导演宣称由于演员们任务繁重,分身乏术,所以演员有时分无法到现场拍戏便会运用“绿幕”这种拍摄技术并停止前期处置,而这在影视行业是很正常的景象。这个前期抠图正不正常暂且不管,观众们的“火眼金睛”恐怕不久是要废了。由于AI换脸技术曾经呈现并被运用到视频制造当中,有人在Reddit上发布假脸视频,应用AI深度学习和其他一些AI新技术在成人电影中把演员的脸交换成某些明星艺人的脸,制造成了以假乱真的视频。

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这样的换脸技术假如成熟,当然比人工前期去抠图更高效,而且由于人工的不完满,观众总能从影像的边边角角发现抠图的破绽,因而,AI换脸比起抠图能够是更难辨认的存在。那么,在明星越来越注重本人的商业价值而频繁曝光在各大综艺、广告拍摄的状况之下,他们本应投入少量工夫和精神的影视扮演有能够会经过寻觅替身演员,然后偷偷应用AI换脸技术的方式来完成。假如明星们偷懒到运用AI技术停止“摇钱”,那么置信市场是绝不会买单的。由于AI的视觉“戏法”,不只诈骗观众,更会极大扰乱电影产业。

“工业复制品”,能够并不是人类等待的结局

众所周知,机器更合适做一些复杂反复的任务,而人类则更合适从事发明性的任务,目前AI入侵艺术创作的后果不是把作品搞砸,就是让作品得到灵韵。

《暮光之城》90后女配角斯图尔特在康奈尔大学的论文分享平台上宣布了一篇有关人工智能的论文,讨论神经作风转移(Neural style Transfer)技术在电影中的使用。次要经过画面内容比例的调整来限制电影每一帧作风的强度,试图制造出“斯图尔特”式的电影。

无独有偶,腾讯AI Lab也提出了一个实时视频艺术滤镜的算法,可以基于前馈神经网络转换素材的艺术作风。使用到电影范畴,换句话来说,就是“电影滤镜”。假如想制造相似《至爱梵高·星空之谜》这部油画电影作风的作品,在手机设备上使用这款电影滤镜就可以完成。

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固然,AI可以协助完成 电影产品 ,但是就像慈文传媒集团董事长马中骏说的,“好的作品不等于好的产品,好的产品也不等于好的作品”。艺术作品的创作思想要求思索对人内心以及整个社会认识层面的影响力,每一团体都可以在艺术作品中表达不一样的观念和心情,这是人类肉体家园的归属。但假如为了追求某一位电影巨匠的作风,而去投合群众,那么不只这种作风会变成毫无活力的工业复制品,艺术创作的源泉也会逐步干涸。

那么AI与电影的缘分出口在哪?

既然直接把AI运用到电影创作上会形成很多费事,智能绝对论剖析师杨苏颖以为不如转换思想,尝试把AI与电影产业当中的其他环节相结合,构成AI与电影缘分的新出口。

一是在电影制成后,上映前的环节。 2017年3月1日《电影产业促进法》正式施行,其中有倡导艺人德艺双馨的内容和惩办偷漏瞒报票房的规则等等,不过电影法虽然可以对电影产业的标准运转起到一定的约束作用,但是却无法从基本上切断涌入产业的“恶水”。由于法律只能管坏片,例如违背八条制止规则的电影,却不能管烂片。在中国电影市场中,一年消费上百部的烂片是市场常态,而“烂片丛生”亦是一个地下的机密。

虽然法律管不了烂片,但是AI应用大数据预测烂片率或答应以给电影内容的创作者们敲响一记警钟。例如,一个导演假如总是拍烂片,或许启用一些烂片率高的演员,那么AI在电影上映前给出的烂片预测值就会很高。这给予了观众们提早用脚投票的时机,不只可以让观众真正接触到更好的影片,防止有意识的烂片消费,更可以促使电影制造方,包括投资人、导演、编剧、演员对电影创作愈加用心,毕竟我们的电影跟东方好莱坞式电影的真正区别并不是在票房的上下上。

二是在电影上映构成传达效应之后的环节。 模拟迪士尼,做电影实景文娱这块不断是行业大佬们摩拳擦掌的游戏,各大影视制造公司“去电影化”战略曾经越来越分明。但与这种行业热情绝对比的是,作为中国南方最大的影视节目内景和前期制造基地,星美今晟影城在拍摄了多部经典的影视作品之后,如今曾经鲜有人问津。去年陈凯歌导演的《妖猫传》按一比一的比例在湖北襄阳复原了一座“唐城“,外地本想借这个IP开收回特有的旅游景色区,但是在电影上映之后线下二次消费却堕入僵局。电影实景文娱是块大饼没错,想想迪士尼在全球的风景就晓得这个项目能做成相对会赚得盆满钵满,如今缺乏的是怎样去做好的办法。

前端工夫上映的电影《头号玩家》中,哈利迪开发了一款虚拟理想(VR)游戏“绿洲”,让玩家完成全天候沉溺式游戏。那么在电影实景文娱这一块的开发,企业除了可以进步IP运营才能之外,采用VR、机器人等这样的黑科技停止装点也是一个不错的选择。由于国外的差距并不全在IP的大小,中国也有相似《仙剑奇侠传》、《古剑奇谭》、《诛仙》这样的大IP,关键缺乏的能够是让游客进入梦境场景体验,完全脱离理想,沉溺到电影故事发作世界的场景化氛围的营建。

AI是科技的产物,是想象力落地后绽放的花朵。而电影又是人类最天马行空的世界之一,这两者天生相得益彰,将来它们的缘分之路一定会越走越宽,越走越长。

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