Kann eine KI einen Film abliefern, nur weil sie zehn beeindruckende Einstellungen erzeugen kann?
In der ersten Einstellung trägt die Figur eine schwarze Jacke, in der dritten wechselt plötzlich ihr Gesicht, und als sie ins Zimmer zurückkehrt, befindet sich die Tür an einer anderen Stelle. Jede Sequenz ist klar, doch zusammengesetzt ist das Material unbrauchbar. Genau das macht die Produktion langer Videos so kostspielig.
Google hat für die COLM-Konferenz vom 6. bis 9. Oktober eine Vorführung von Co-Director angesetzt. Zusammen mit der am 24. September veröffentlichten Studie befasst sich das Projekt mit der übergreifenden Planung von Geschichten mit mehreren Einstellungen. Das zugehörige CANVAS-Framework hält den Zustand von Figuren, Orten und Gegenständen kontinuierlich fest, damit Szenen, die erst nach mehreren Einstellungen wieder auftauchen, nahtlos anschließen.
Der Fortschritt liegt hier in der Kontinuität über mehrere Einstellungen hinweg. Die Ansetzung für die Konferenz bedeutet jedoch nicht, dass bereits kommerzielle Einnahmen erzielt werden. Eine einzelne Generierung mag günstiger sein; muss man später wegen eines Kleidungsstücks die halbe Produktion neu machen, können die Kosten für die Fertigstellung trotzdem hoch bleiben.
Besonders achte ich darauf, ob Figuren nach ihrem Abgang bei ihrer Rückkehr konsistent sind, ob Veränderungen an Requisiten zur Handlung passen und ob Änderungen an einer früheren Szene spätere Szenen beeinträchtigen. Wenn diese Prüfungen zuverlässig bestanden werden, können Produktionsteams ihr Budget leichter von manuellen Nachbesserungen in die eigentliche Produktion verlagern.
Wer sich mit KI-Rechenleistung und intelligenten Agenten beschäftigt und RENDER, FET oder NEAR beobachtet, sollte auch die tatsächliche Akzeptanz und die Ergebnisse bei der Auslieferung verfolgen. Es gibt hier keine Belege dafür, dass diese Projekte an Googles Vorhaben beteiligt sind.
Das zweite Bild ist ein Archivfoto eines Google-Gebäudes und zeigt nicht den Veranstaltungsort der Konferenz.
$RENDER $FET $NEAR
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In der ersten Einstellung trägt die Figur eine schwarze Jacke, in der dritten wechselt plötzlich ihr Gesicht, und als sie ins Zimmer zurückkehrt, befindet sich die Tür an einer anderen Stelle. Jede Sequenz ist klar, doch zusammengesetzt ist das Material unbrauchbar. Genau das macht die Produktion langer Videos so kostspielig.
Google hat für die COLM-Konferenz vom 6. bis 9. Oktober eine Vorführung von Co-Director angesetzt. Zusammen mit der am 24. September veröffentlichten Studie befasst sich das Projekt mit der übergreifenden Planung von Geschichten mit mehreren Einstellungen. Das zugehörige CANVAS-Framework hält den Zustand von Figuren, Orten und Gegenständen kontinuierlich fest, damit Szenen, die erst nach mehreren Einstellungen wieder auftauchen, nahtlos anschließen.
Der Fortschritt liegt hier in der Kontinuität über mehrere Einstellungen hinweg. Die Ansetzung für die Konferenz bedeutet jedoch nicht, dass bereits kommerzielle Einnahmen erzielt werden. Eine einzelne Generierung mag günstiger sein; muss man später wegen eines Kleidungsstücks die halbe Produktion neu machen, können die Kosten für die Fertigstellung trotzdem hoch bleiben.
Besonders achte ich darauf, ob Figuren nach ihrem Abgang bei ihrer Rückkehr konsistent sind, ob Veränderungen an Requisiten zur Handlung passen und ob Änderungen an einer früheren Szene spätere Szenen beeinträchtigen. Wenn diese Prüfungen zuverlässig bestanden werden, können Produktionsteams ihr Budget leichter von manuellen Nachbesserungen in die eigentliche Produktion verlagern.
Wer sich mit KI-Rechenleistung und intelligenten Agenten beschäftigt und RENDER, FET oder NEAR beobachtet, sollte auch die tatsächliche Akzeptanz und die Ergebnisse bei der Auslieferung verfolgen. Es gibt hier keine Belege dafür, dass diese Projekte an Googles Vorhaben beteiligt sind.
Das zweite Bild ist ein Archivfoto eines Google-Gebäudes und zeigt nicht den Veranstaltungsort der Konferenz.
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