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AI進軍娛樂業之后 好萊塢已經無關緊要!

2019-06-23 14:06編輯:編輯07人氣:


AI進軍娛樂業之后 好萊塢已經無關緊要!

AI進軍娛樂業之后 好萊塢已經無關緊要!

  [網易智能訊 6月17日消息]20年前,娛樂行業由少數幾家制片公司和單一的廣播公司主導,是一個幾乎被壟斷的市場。如今,娛樂業由物質現實走向數字虛擬,講故事的人和媒體數量激增,這僅僅是個開始。

  柰飛(Netflix)公司幾乎一夜之間顛覆了娛樂業,2010年,影片出租商百視達(Blockbuster)公司申請破產,而Netflix公司的市值卻從同年的80億美元增長到8年后的1856億美元。今年,預計該公司僅在內容方面的投入就達到150億美元。與此同時,像谷歌Daydream和Oculus這樣的VR平臺才剛剛開始行動,混合現實玩家如Dreamscape將改變我們體驗故事、漫游異國的方式,甚至是未來教室的呈現形式。

  用IAC董事長、福克斯和派拉蒙前高管巴里·迪勒( Barry Diller)的話來說,“好萊塢現在已經無關緊要了。”

  在接下來分為兩部分的系列文章中,我將深入探討娛樂業未來發展的三個趨勢:基于人工智能的內容管理、參與式故事構建和沉浸式VR/AR/MR 世界。今天,我將分享的是人工智能在生產按需定制內容以及與創意人員協作方面所扮演的創新性角色。

  人工智能娛樂助理

  從漫威的賈維斯到《2001:太空漫游》中的HAL 9000,對于我們大多數人來說,電影讓我們對人工智能的概念變得鮮活起來。50多年后的今天,人工智能為故事賦予了更多生命。隨著虛擬現實的崛起,人工智能開始被用于創設擁有復雜故事線的配角,甚至能夠讓馬龍·白蘭度、艾米·懷恩豪斯重返大屏幕。

  盡管人工智能還處于初級階段,但其已被用來呈現虛擬化身,不久以后,你甚至能夠根據個人喜好來定制這種虛擬化身。在未來,人工智能在娛樂業將扮演更多的角色。你可能已經看到了復雜算法所帶來的變化,算法可以預測出你在Netflix上觀看一部電影或電視劇的確切幾率,還可以在Spotify上為你建立了一個經過優化、個性化的歌曲推薦列表。

  而人工智能娛樂助理的發展才剛剛起步。

  就像谷歌助理或華為的小藝,人工智能的發展進步很快就會讓AI助理基于用戶的心情來搜索歌曲或挑選電影,甚至是基于用戶的闖關層級來個性化其游戲角色。此外,AI助理的應用還延展到家居環境,利用面部識別技術獲取的數據,數字化設備即時做出個性化的響應,從而滿足用戶的需要。

  策劃內容生成

  然而,除了個性化推薦,人工智能現在還可以進行內容生成,如增加音樂曲目、開發全新的情節線,甚至讓你最喜歡的演員重返屏幕。

  以人工智能運動遷移技術為例。加州大學伯克利分校的一組研究人員利用生成對抗網絡(GAN)的機器學習子集開發了一種人工智能運動轉移技術,可以將專業人士的舞蹈動作疊加到任何業余人士(“目標”)的無縫視頻中。

  Caroline Chan和她的團隊首先將目標的動作映射到一個“火柴人”上,創建了一個框架數據庫,每個框架都與“火柴人”的姿勢相關聯。然后,他們使用這個數據庫來訓練GAN,從而根據給定的“火柴人”的姿勢生成目標人物的圖像。將源視頻中的一系列姿勢逐幀映射到目標,很快,任何人都可能像邁克爾·杰克遜那樣太空漫步,像金吉·羅杰斯那樣舞動,或者在虛擬舞臺上加入傳奇舞者的行列。

  這有點讓人想起人工智能生成的“換臉技術(deepfakes)”,在電影中使用生成式對抗網絡可能會極大地影響娛樂業發展,讓傳奇演員重返銀幕,讓任何人都能成為虛擬明星。

  隨著數字藝術家們越來越多地使用高保真三維掃描技術來增強計算機生成圖像(CGI)技術的準確再現,人工智能即將給CGI帶來重大升級。

  輸入數不清的連續鏡頭,人工智能系統可以被訓練,從而完善角色面部動作和表情的呈現效果,以便在任何CGI模型上復制它們,無論是新生成的面孔,還是你最喜歡的演員的迭代。想讓瑪麗蓮·夢露出演一部新創作的《速度與激情》電影嗎?這不再是一個難題。Digital Domain這樣的公司,正努力為這樣的未來鋪平道路,該公司的視覺效果藝術家已經使用了專有的人工智能系統將人類角色集成到CGI角色設計中。正如Digital Domain的主管達倫·漢德勒所解釋的那樣,“我們實際上可以把演員的表演(尤其是面部表演)轉換到數字角色上。近期,AI-CGI的聯合在電影《復仇者聯盟4:終局之戰》的視覺效果呈現中就占據了中心位置,無縫地重現了反派滅霸的面部表情。

  甚至在電子游戲領域,升級算法也被用來復興兒童時期的經典電子游戲。Topaz Labs是一家已將人工智能升級技術商業化的公司。盡管仍需要一些手工制作,但GANs的使用極大地加快了這一過程,并有望對游戲視覺效果產生非同尋常的影響。然而,這些生成對抗網絡是如何工作的呢?在對數百萬對低分辨率和高分辨率圖像進行GAN訓練后,算法的一部分嘗試從低分辨率圖像中構建高分辨率的幀,而第二部分則對輸出進行評估。由于生成和評估的反饋循環驅動GAN的改進,隨著時間的推移,升級過程只會變得更有效。想象一下,在未來,我們可以通過點擊一個按鈕來轉換任何低分辨率的電影或圖像,并賦予其顯著的細節。

  由人工智能所助推升級的不只是電影和游戲產業。如今,從個性化曲目到旋律創作,人工智能詞曲作者正在音樂產業中產生重大影響。

  AI詞曲作者和創意合作者

  雖然人工智能初創公司并不打算取代你最喜歡的歌手,但它們正躍上音樂舞臺,籌集了數百萬美元的風險投資,幫助音樂人創作新穎的旋律和節拍……

  以Flow Machines為例,這是一種已經投入使用的歌曲創作算法。如今,Flow Machines已被眾多音樂藝術家用作創意助手,甚至出現在Spotify播放列表和頂級音樂排行榜上。初創公司也在迅速跟進,包括Amper、Popgun、Jukedeck和Amadeus Code等。

  然而,這些算法是如何工作的呢?通過處理數千首特定類型的歌曲或藝術家的混合播放列表,歌曲創作算法能夠優化和輸出特定風格的定制旋律和和弦進程。這些反過來又幫助人類藝術家提煉曲調,獲得新的節拍,并以以往無法想象的規模提升創作能力。

  正如Amadeus Code的創始人福山泰史所解釋的那樣,“歷史告訴我們,音樂領域的新興技術導致了藝術的爆炸。對于人工智能歌曲創作,我相信這只是合適的創作者圍繞著它聚集起來制造下一次文化爆炸的時間問題。”

  人工智能:下一個創新革命

  在未來的十年里,娛樂業將經歷其最偉大的革命。隨著人工智能與虛擬現實的融合以及與大眾化數字平臺的碰撞,我們將很快見證一系列事物的崛起,從教育娛樂到基于互動游戲化的故事講述,以及沉浸式的場景體驗,再到人工智能角色和按需定制的情節線等等。

(來源:網絡整理)

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