FBRC_IndustryReport_StudioEdition.pdf
23.2 MB
Количество ИИ-видеостудий растет
Это отчет FBRC исследует влияние ИИ на индустрию медиа и развлечений. Они поговорили с семью ИИ-студиями и вот основные выводы:
Истории остаются в центре внимания
— Несмотря на технические достижения, ключевым остаётся умение рассказывать истории
— ИИ помогает, но не заменяет традиционный процесс создания контента
Рост количества ИИ-студий
— 65 из 98 студий появились после 2022 года
— Большинство из них небольшие и самофинансируемые (70% имеют команды до 5 человек)
Размытость границы между ИИ-нативными и традиционными студиями
— Некоторые студии используют AI как вспомогательный инструмент, другие строят производство вокруг него
ИИ меняет процесс создания контента
— Генеративные ИИ-методы позволяют создавать контент без традиционной съёмки
— Новые методы производства снижают зависимость от физических съёмок
ИИ-студии сосредотачиваются на промежуточных технологиях
— Используют смесь open-source (ComfyUI) и закрытых моделей (Sora, Runway)
— Разрабатывают уникальные модели и датасеты для повышения конкурентоспособности
Изменение состава команд и востребованных навыков
— ИИ-продакшен требует как традиционных, так и технических навыков
— Компании привлекают узких специалистов (например, AI-художников, инженеров по ML, аниматоров)
Экономические модели всё ещё формируются
— ИИ снижает расходы на продакшен, делая среднебюджетные фильмы более рентабельными
— Некоторые студии ищут альтернативные модели монетизации за пределами Голливуда (например, контент для соцсетей)
Основной фокус остаётся на рассказе историй, а ИИ – это лишь инструмент для их реализации
Пора учиться рассказывать истории
Это отчет FBRC исследует влияние ИИ на индустрию медиа и развлечений. Они поговорили с семью ИИ-студиями и вот основные выводы:
Истории остаются в центре внимания
— Несмотря на технические достижения, ключевым остаётся умение рассказывать истории
— ИИ помогает, но не заменяет традиционный процесс создания контента
Рост количества ИИ-студий
— 65 из 98 студий появились после 2022 года
— Большинство из них небольшие и самофинансируемые (70% имеют команды до 5 человек)
Размытость границы между ИИ-нативными и традиционными студиями
— Некоторые студии используют AI как вспомогательный инструмент, другие строят производство вокруг него
ИИ меняет процесс создания контента
— Генеративные ИИ-методы позволяют создавать контент без традиционной съёмки
— Новые методы производства снижают зависимость от физических съёмок
ИИ-студии сосредотачиваются на промежуточных технологиях
— Используют смесь open-source (ComfyUI) и закрытых моделей (Sora, Runway)
— Разрабатывают уникальные модели и датасеты для повышения конкурентоспособности
Изменение состава команд и востребованных навыков
— ИИ-продакшен требует как традиционных, так и технических навыков
— Компании привлекают узких специалистов (например, AI-художников, инженеров по ML, аниматоров)
Экономические модели всё ещё формируются
— ИИ снижает расходы на продакшен, делая среднебюджетные фильмы более рентабельными
— Некоторые студии ищут альтернативные модели монетизации за пределами Голливуда (например, контент для соцсетей)
Основной фокус остаётся на рассказе историй, а ИИ – это лишь инструмент для их реализации
Пора учиться рассказывать истории
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Как подготовиться к GEN 48 — конкурсу фильмов, созданных за 48 часов
Во-первых, зарегистрируйтесь заранее, конкурс будет 26-28 апреля. Всем участникам дают по 300 тыс. бесплатных кредитов. Даже если не будете участвовать, можете 2 дня генерить в GEN-4 что захотите
Вот их гайд по промптингу, который поможет понять, как модель понимает слова и как управлять генерациями
Изучите все работы победителей прошлых конкурсов.
Если коротко, то всегда выделялась идея и смысл, а не форма. Важно оставить у зрителя послевкусие
Подумайте о стиле заранее — например, создайте стилевой мудборд в Midjourney. Можно продумать арки персонажей и основные сюжетные повороты. Правила конкурса всегда были такими, что тема свободная, но есть 3 элемента, которые должны присутствовать в истории — их озвучат в момент старта
Ну, про базу киноязыка, наверное, не нужно расписывать — это априори важно знать, если хотите рассказывать истории с помощью нейросетей. Тут я могу дать часть лекции по основам кинопроизводства из нашего образовательного проекта АЙ ВИДЕО, с базой по типам кадров, движениям камеры и типам освещения
Если есть настрой поучаствовать — эта подготовка может дать преимущество
Во-первых, зарегистрируйтесь заранее, конкурс будет 26-28 апреля. Всем участникам дают по 300 тыс. бесплатных кредитов. Даже если не будете участвовать, можете 2 дня генерить в GEN-4 что захотите
Вот их гайд по промптингу, который поможет понять, как модель понимает слова и как управлять генерациями
Изучите все работы победителей прошлых конкурсов.
Если коротко, то всегда выделялась идея и смысл, а не форма. Важно оставить у зрителя послевкусие
Подумайте о стиле заранее — например, создайте стилевой мудборд в Midjourney. Можно продумать арки персонажей и основные сюжетные повороты. Правила конкурса всегда были такими, что тема свободная, но есть 3 элемента, которые должны присутствовать в истории — их озвучат в момент старта
Ну, про базу киноязыка, наверное, не нужно расписывать — это априори важно знать, если хотите рассказывать истории с помощью нейросетей. Тут я могу дать часть лекции по основам кинопроизводства из нашего образовательного проекта АЙ ВИДЕО, с базой по типам кадров, движениям камеры и типам освещения
Если есть настрой поучаствовать — эта подготовка может дать преимущество
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Мысли про генерацию кадров для длинной истории в ChatGPT
Под длинной историей я имею в виду 80–100 ключевых кадров, которые затем пойдут на этап продакшн-моушен. А это значит, что по факту генерируется в несколько раз больше, с учётом корректировок и отбраковки
Я решил протестировать, насколько это вообще возможно (возможно, но есть нюансы). Если не принципиален узнаваемый «гпт-шный» стиль, то это очень удобный способ генерации ключевых кадров истории, но обязательно нужно делать цветкор всех изображений, потому что стиль в GPT априори теплый и иногда эта «теплота» скачет
Еще мне понравилось управлять всеми итерациями голосом, а не печатать, как-то по другому воспринимается рабочий процесс
Разбивайте историю на эпизоды и делайте их в разных диалогах — так лучше сохраняется контекст. Достаточно пары изображений, чтобы соблюсти стиль и консистентность персонажей в новом диалоге
Иногда я поражался, как чётко GPT меня понимает в плане мизансцены. А иногда — прям бесило, что он не может элементарно построить людей в шеренгу, чтобы они стояли плечом к плечу
Если внутри одного диалога вы генерируете кадры, а потом решаете вернуться к какому-нибудь раннему кадру и отредактировать его с помощью встроенной опции точечного редактирования, то с вероятностью 90% всё, что было сгенерировано после этого, стирается. Я так потерял диалог с прогрессом около 40 готовых кадров. Сами изображения сохраняются в «Библиотеке», но часть диалога пропадает
Сначала я достиг лимита внутри одного диалога. Потом — лимита генерации изображений в сутки, GPT дружелюбно предложил подождать 7 часов. Пришлось зайти в другой аккаунт и оплатить ещё одну подписку. Иногда он врубал свое любимое «политикой запрещено», что решалось, созданием нового диалога
Так как размер изображений в GPT 4:3, я закидывал их в редактор Midjourney и расширял до 16:9 и делать ретушь мелких деталей в редакторе удобней, чем в точечном редакторе Сhatgpt. При этом Midjourney накладывал на изображение свой слой рендера, что улучшало общую картинку в плане детализации
Это могла быть отличная история для конкурса GEN48, так как в ней есть 3 обязательных элемента по правилам конкурса. Но проект пока на пост-продакшне
А что касается применения этого метода генерации на постоянной основе, как основной конечный инструмент для статики, скорее нет, чем да, а нет, потому что возможности по стилю слишком мизерны и не стабильность генерации сильно осложняет творческий процесс
Под длинной историей я имею в виду 80–100 ключевых кадров, которые затем пойдут на этап продакшн-моушен. А это значит, что по факту генерируется в несколько раз больше, с учётом корректировок и отбраковки
Я решил протестировать, насколько это вообще возможно (возможно, но есть нюансы). Если не принципиален узнаваемый «гпт-шный» стиль, то это очень удобный способ генерации ключевых кадров истории, но обязательно нужно делать цветкор всех изображений, потому что стиль в GPT априори теплый и иногда эта «теплота» скачет
Еще мне понравилось управлять всеми итерациями голосом, а не печатать, как-то по другому воспринимается рабочий процесс
Разбивайте историю на эпизоды и делайте их в разных диалогах — так лучше сохраняется контекст. Достаточно пары изображений, чтобы соблюсти стиль и консистентность персонажей в новом диалоге
Иногда я поражался, как чётко GPT меня понимает в плане мизансцены. А иногда — прям бесило, что он не может элементарно построить людей в шеренгу, чтобы они стояли плечом к плечу
Если внутри одного диалога вы генерируете кадры, а потом решаете вернуться к какому-нибудь раннему кадру и отредактировать его с помощью встроенной опции точечного редактирования, то с вероятностью 90% всё, что было сгенерировано после этого, стирается. Я так потерял диалог с прогрессом около 40 готовых кадров. Сами изображения сохраняются в «Библиотеке», но часть диалога пропадает
Сначала я достиг лимита внутри одного диалога. Потом — лимита генерации изображений в сутки, GPT дружелюбно предложил подождать 7 часов. Пришлось зайти в другой аккаунт и оплатить ещё одну подписку. Иногда он врубал свое любимое «политикой запрещено», что решалось, созданием нового диалога
Так как размер изображений в GPT 4:3, я закидывал их в редактор Midjourney и расширял до 16:9 и делать ретушь мелких деталей в редакторе удобней, чем в точечном редакторе Сhatgpt. При этом Midjourney накладывал на изображение свой слой рендера, что улучшало общую картинку в плане детализации
Это могла быть отличная история для конкурса GEN48, так как в ней есть 3 обязательных элемента по правилам конкурса. Но проект пока на пост-продакшне
А что касается применения этого метода генерации на постоянной основе, как основной конечный инструмент для статики, скорее нет, чем да, а нет, потому что возможности по стилю слишком мизерны и не стабильность генерации сильно осложняет творческий процесс
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Это победители четвёртого выпуска Gen:48 — конкурса историй, созданных человеком с помощью нейросетей за 48 часов
Интересно, что статика в работе, занявшей первое место, была полностью сгенерирована в ChatGPT. Эмоционально сильная работа. Второе место (выбор аудитории) — конечно, неожиданная развязка всё порешала. В выборе жюри больше уклон в концептуальность, что не всем будет понятна
Посмотрел много работ. На мой взгляд, были интересные с технической точки зрения, но слабые по истории — в топ-10 они не попали. Делайте выводы сами
Здесь оригиналы, подгруженные с ютуба — можно посмотреть в ябраузере с переводом
Интересно, что статика в работе, занявшей первое место, была полностью сгенерирована в ChatGPT. Эмоционально сильная работа. Второе место (выбор аудитории) — конечно, неожиданная развязка всё порешала. В выборе жюри больше уклон в концептуальность, что не всем будет понятна
Посмотрел много работ. На мой взгляд, были интересные с технической точки зрения, но слабые по истории — в топ-10 они не попали. Делайте выводы сами
Здесь оригиналы, подгруженные с ютуба — можно посмотреть в ябраузере с переводом