هل يستطيع الذكاء الاصطناعي إنتاج فيلم كامل إذا كان قادرًا على تصوير عشرة لقطات جميلة؟
في اللقطة الأولى يرتدي البطل معطفًا أسود، وفي اللقطة الثالثة يتغير وجهه فجأة، ثم يتغير موضع الباب عند العودة إلى الغرفة. كل مقطع واضح بمفرده، لكن جمعها يجعلها غير صالحة للاستخدام. وهذا هو الجزء المكلف فعلًا في إنتاج الفيديوهات الطويلة.
أدرجت Google عرض Co-Director ضمن برنامج مؤتمر COLM الذي يُعقد من 6 إلى 9 أكتوبر. وبالاستناد إلى البحث المُعلن عنه في 24 سبتمبر، يركّز العرض على التخطيط الشامل للقصص متعددة اللقطات. أما إطار CANVAS المرتبط به، فيواصل تتبّع حالات الشخصيات والأماكن والأشياء، بحيث يمكن للمشهد الذي يعود بعد عدة لقطات أن ينسجم مع ما سبقه.
يكمن التقدم هنا في تحقيق الاتساق بين اللقطات، لكن إدراج العرض في برنامج المؤتمر لا يعني أنه حقق إيرادات تجارية بالفعل. قد يكون التوليد لمرة واحدة أقل تكلفة، لكن إذا اضطررنا لاحقًا إلى إعادة إنتاج نصف الفيلم لإصلاح قطعة ملابس، فقد تظل تكلفة التسليم مرتفعة.
ما أركز عليه هو: هل تظل الشخصية متسقة عند مغادرتها ثم عودتها؟ وهل تتوافق تغيّرات الأدوات مع الحبكة؟ وهل يؤدي تعديل مشهد سابق إلى الإضرار بمشهد لاحق؟ عندما تتمكن الفرق من اجتياز هذه الاختبارات باستمرار، يصبح من الأسهل عليها تحويل الميزانية من الإصلاح اليدوي إلى الإنتاج الفعلي.
ومن يتابع RENDER وFET وNEAR في مجالي حوسبة الذكاء الاصطناعي والوكلاء الذكيين، عليه أيضًا متابعة مدى التبني الفعلي وأداء التسليم؛ فلا يوجد هنا ما يثبت مشاركتها في مشروع Google.
الصورة الثانية صورة أرشيفية لمبنى Google، وليست من موقع المؤتمر.
$RENDER $FET $NEAR
انقر على صورتي الرمزية للاطلاع على التداول المباشر مع توصياتي
في اللقطة الأولى يرتدي البطل معطفًا أسود، وفي اللقطة الثالثة يتغير وجهه فجأة، ثم يتغير موضع الباب عند العودة إلى الغرفة. كل مقطع واضح بمفرده، لكن جمعها يجعلها غير صالحة للاستخدام. وهذا هو الجزء المكلف فعلًا في إنتاج الفيديوهات الطويلة.
أدرجت Google عرض Co-Director ضمن برنامج مؤتمر COLM الذي يُعقد من 6 إلى 9 أكتوبر. وبالاستناد إلى البحث المُعلن عنه في 24 سبتمبر، يركّز العرض على التخطيط الشامل للقصص متعددة اللقطات. أما إطار CANVAS المرتبط به، فيواصل تتبّع حالات الشخصيات والأماكن والأشياء، بحيث يمكن للمشهد الذي يعود بعد عدة لقطات أن ينسجم مع ما سبقه.
يكمن التقدم هنا في تحقيق الاتساق بين اللقطات، لكن إدراج العرض في برنامج المؤتمر لا يعني أنه حقق إيرادات تجارية بالفعل. قد يكون التوليد لمرة واحدة أقل تكلفة، لكن إذا اضطررنا لاحقًا إلى إعادة إنتاج نصف الفيلم لإصلاح قطعة ملابس، فقد تظل تكلفة التسليم مرتفعة.
ما أركز عليه هو: هل تظل الشخصية متسقة عند مغادرتها ثم عودتها؟ وهل تتوافق تغيّرات الأدوات مع الحبكة؟ وهل يؤدي تعديل مشهد سابق إلى الإضرار بمشهد لاحق؟ عندما تتمكن الفرق من اجتياز هذه الاختبارات باستمرار، يصبح من الأسهل عليها تحويل الميزانية من الإصلاح اليدوي إلى الإنتاج الفعلي.
ومن يتابع RENDER وFET وNEAR في مجالي حوسبة الذكاء الاصطناعي والوكلاء الذكيين، عليه أيضًا متابعة مدى التبني الفعلي وأداء التسليم؛ فلا يوجد هنا ما يثبت مشاركتها في مشروع Google.
الصورة الثانية صورة أرشيفية لمبنى Google، وليست من موقع المؤتمر.
$RENDER $FET $NEAR
انقر على صورتي الرمزية للاطلاع على التداول المباشر مع توصياتي
