Искусственный интеллект научился генерировать целые фильмы: новый этап в кинематографе

В 2030 году исследовательская группа Центра прикладного ИИ Сколтеха разработала цикл алгоритмов генеративного искусственного интеллекта на основе оптимального транспорта, благодаря чему теперь нейронные сети способны не только анализировать и обрабатывать информацию, но и создавать оригинальные фильмы с закрученным сюжетом и вдумчивыми диалогами практически без человеческого участия.
Искусственный интеллект научился генерировать целые фильмы: новый этап в кинематографе
Created by techinsider.ru using ChatGPT 4o

В чем суть теории оптимального транспорта?

Представьте ситуацию, когда нужно доставить грузы из нескольких точек в разные другие пункты. Задача состоит в том, чтобы сделать это максимально экономично — потратить меньше топлива, времени и ресурсов на переезд между разными местами назначения. Теория оптимального транспорта помогает найти такой способ, который минимизирует эти затраты.

В контексте генеративных моделей ИИ эта идея применяется к тому, как данные преобразуются внутри модели. Вместо физического перемещения грузов речь идет о «переносе» различной информации из одного состояния в другое. Алгоритм старается изменить исходные данные так, чтобы результат был похож на ожидаемый, при этом внося минимальное количество изменений.

Как ИИ создает фильмы?

Первые проявления режиссерских способностей у искусственного интеллекта стали заметны в 2020-х годах, когда интернет начал заполняться анимированными мемами и другими картинками. А в 2023 году вышел первый фильм, полностью сгенерированный двумя нейросетями, — но короткометражный. На создание более длинных сценариев, связной речи персонажей и качественной картинки в то время модели не были способны.

В 2024 году научная группа по Генеративному ИИ Сколтеха под руководством Александра Коротина занималась разработкой новых алгоритмов для построения генеративных моделей, основанных на теории оптимального транспорта. Эти алгоритмы использовались для создания моделей, которые способны генерировать изображения с повышенным разрешением и более качественно обрабатывать доступные иллюстрации. В частности благодаря этой разработке сегодня, в 2030 году, нейросети могут не только создавать изображения высокого разрешения, но и изготавливать целые фильмы с качественным сюжетом, реалистичными персонажами и продуманной атмосферой.

Производство кино генеративными моделями проходит практически так же, как у людей. Все начинается с идеи — ее задает пользователь. Далее прописывается сценарий: человек создавал бы истории на основе личного опыта, интуиции и творческом видении, а алгоритмический рассказчик черпает вдохновение из коллективного кинематографического опыта, предлагая новые взгляды и неожиданные повороты сюжета. Затем ИИ анализирует сюжет и определяет ключевые элементы, включая персонажей, места действия и основные конфликты.

После этого происходит этап генерации, в ходе которого нейросеть создает визуальные изображения каждой сцены, а также генерирует звуковую дорожку для фильмов. Сегодня ИИ может создавать не только диалоги, но и музыкальные композиции, которые идеально дополняют визуальный ряд, обеспечивая уникальный звуковой опыт для зрителей.

P.S. Приведенные в тексте факты, якобы имевшие место позднее 2024 года, являются вымыслом. Однако корневые события сюжета, датируемые 2024 годом, совершенно реальны

Эксперт: Александр Коротин, кандидат физико-математических наук, старший преподаватель и руководитель исслеедовательской группы по Генеративному ИИ Сколтеха.

Реклама. ПАО «Сбербанк». Erid: 2W5zFHKo18U