尽管关于生成性AI如何有望彻底改变电影行业的喧嚣声不断，但实际上用这种技术制作的项目并没有让人觉得值得付费观看。大多数AI公司的视频模型仍然只能生成短小的视觉不一致的片段。一些好莱坞最大的AI合作伙伴关系也意外地消失，这使人们认为制片厂可能无法依赖硅谷的新技术。大多数情况下，主要制作公司似乎只能用生成性AI制作短视频的杂乱作品。但如果制片厂能够借鉴今年的特里贝卡电影节上推出的一些实验项目，这种情况可能会有所改变。尽管生成性AI似乎不太可能独立制作出一部引人入胜的完整电影，特里贝卡展出了一些展示人类艺术家如何以引人入胜的方式利用这项技术的电影。尽管在特里贝卡放映的没有一部AI驱动的电影像OpenAI和xAI等公司污染互联网的视频那样糟糕，但一些项目是生成性内容与人类创作的艺术相比感到无生气的原因的典型例子。由Illuminai Studios制作的动画短片《咆哮》更像是一种混乱的AI生成剪辑拼贴，而不是一部和谐统一的电影。而Asteria Film Co.的《ChikaBOOM!》缺乏快速节奏的魔法训练主题所需的视觉和声音的打磨，使其未能引起观众的兴趣。《咆哮》和《ChikaBOOM!》的整体粗糙程度似乎反映了其各自的AI驱动制作流程中固有的技术局限性。但其他一些电影，比如谷歌深度学习的《亲爱的楼上邻居》和OpenAI的《恶劣阳光》，展示了制片人如何在更具创造性的使用生成性AI时规避这些挑战。《亲爱的楼上邻居》由皮克斯资深人员昆·亥执导和编剧，与谷歌深度学习的研究人员合作，讲述一个筋疲力尽的年轻女子试图入睡的故事。阿达（Márcia Mayer，短片的制作人）想要的只是能在起床回归工作之前得到几个小时的安静休息。但每次她开始打瞌睡时，楼上邻居公寓传来的嘈杂声都将她惊醒，让她想知道他们在深夜到底在做什么。为了给《亲爱的楼上邻居》的世界赋予独特风格，亥邀请了皮克斯的美术设计师辛颖宗，用Photoshop和纸张上的丙烯颜料绘制了概念艺术。这些插图的表现主义风格是将《亲爱的楼上邻居》的奇幻故事带入生活的关键，但这也给deepmind的研究人员带来了独特的挑战。对于大多数AI视频生成模型来说，插图的绘画风格很难转变为视觉一致的录像。但DeepMind的工程师们开发了Veos和Imagen的定制版本，专门设计用于使《亲爱的楼上邻居》的艺术家能够微调他们的输出。可以看到制片人必须围绕生成性AI的某些典型局限性进行工作。因为定制模型是基于辛的概念艺术进行训练的，所以它们可以持续生成与亥的项目愿景一致的镜头。这些文本到视频模型在再现一些风格细节方面表现出色，比如当物体相互作用时，声音如何被可视化。但为了真正以讲述统一故事的方式构建《亲爱的楼上邻居》的场景，短片的创意团队必须以更传统的方式进行操作。通过使用Autodesk Maya（3D装备和VFX的行业标准）创建粗略动画，《亲爱的楼上邻居》的制作团队可以确保场景按照他们希望的方式展开。将这些粗略动画输入Veos后，艺术家们可以创建视觉更为精致的场景，准备进一步增强使用Veos和Imagen生成的额外风格化资产。在特里贝卡的所有电影中，《亲爱的楼上邻居》感觉像是生成性AI如何作为一种定制工具实际帮助艺术家发展他们创意的案例研究。该电影的整个工作流程依赖于人类创作的艺术和人们进行那种文本到视频生成器无法独立做出的细致创造性决策。需要牢记的是，如果《亲爱的楼上邻居》是用谷歌各种模型的普通版本制作的，在视觉效果上将不会如此令人印象深刻。对于这个特别的短片来说，这些模型的表现很好，但对于一个同样非常商业化的项目来说，这是可以预见的。图片：谷歌深度学习