Si la IA puede grabar diez planos preciosos, ¿puede entregar una película?
En el primer plano lleva un abrigo negro; en el tercero, de repente, le cambia la cara. Cuando volvemos a la habitación, la puerta también ha cambiado de sitio. Cada fragmento se ve nítido, pero juntos no sirven: ahí es donde producir vídeos largos sale caro.
Google programó una demostración de Co-Director en la conferencia COLM, del 6 al 9 de octubre. En combinación con la investigación anunciada el 24 de septiembre, se centra en la planificación global de historias con múltiples planos. El marco CANVAS relacionado registra continuamente el estado de los personajes, los lugares y los objetos, para que las escenas que reaparecen tras varios planos mantengan la continuidad.
El avance aquí está en la continuidad entre planos; que la demostración figure en el programa de la conferencia no significa que ya haya generado ingresos comerciales. Cada generación puede ser más barata, pero si después hay que rehacer media película para corregir una prenda, el coste de entrega podría seguir siendo alto.
Lo que observo es si los personajes mantienen la coherencia cuando salen de escena y vuelven, si los cambios en los objetos encajan con la trama y si modificar una escena anterior perjudica las posteriores. Si se pueden superar estas comprobaciones de forma fiable, los equipos de producción podrán trasladar con más facilidad el presupuesto de las correcciones manuales a la producción propiamente dicha.
Quienes investigan la computación de IA y los agentes, y siguen proyectos como RENDER, FET y NEAR, también deberían prestar atención a la adopción real y a los resultados de entrega; aquí no hay pruebas de que hayan participado en el proyecto de Google.
La segunda imagen es una foto de archivo de un edificio de Google, no del lugar de la conferencia.
$RENDER $FET $NEAR
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En el primer plano lleva un abrigo negro; en el tercero, de repente, le cambia la cara. Cuando volvemos a la habitación, la puerta también ha cambiado de sitio. Cada fragmento se ve nítido, pero juntos no sirven: ahí es donde producir vídeos largos sale caro.
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El avance aquí está en la continuidad entre planos; que la demostración figure en el programa de la conferencia no significa que ya haya generado ingresos comerciales. Cada generación puede ser más barata, pero si después hay que rehacer media película para corregir una prenda, el coste de entrega podría seguir siendo alto.
Lo que observo es si los personajes mantienen la coherencia cuando salen de escena y vuelven, si los cambios en los objetos encajan con la trama y si modificar una escena anterior perjudica las posteriores. Si se pueden superar estas comprobaciones de forma fiable, los equipos de producción podrán trasladar con más facilidad el presupuesto de las correcciones manuales a la producción propiamente dicha.
Quienes investigan la computación de IA y los agentes, y siguen proyectos como RENDER, FET y NEAR, también deberían prestar atención a la adopción real y a los resultados de entrega; aquí no hay pruebas de que hayan participado en el proyecto de Google.
La segunda imagen es una foto de archivo de un edificio de Google, no del lugar de la conferencia.
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