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    AI进军娱乐业之后 好莱坞已经无关紧要!

     时间:2019-06-17 14:49  

    AI进军娱乐业之后 好莱坞已经无关紧要!

    【网易智能讯 6月17日消息】20年前,娱乐行业由少数几家制片公司和单一的广播公司主导,是一个几乎被垄断的市场。如今,娱乐业由物质现实走向数字虚拟,讲故事的人和媒体数量激增,这仅仅是个开始。

    柰飞(Netflix)公司几乎一夜之间颠覆了娱乐业,2010年,影片出租商百视达(Blockbuster)公司申请破产,而Netflix公司的市值却从同年的80亿美元增长到8年后的1856亿美元。今年,预计该公司仅在内容方面的投入就达到150亿美元。与此同时,像谷歌Daydream和Oculus这样的VR平台才刚刚开始行动,混合现实玩家如Dreamscape将改变我们体验故事、漫游异国的方式,甚至是未来教室的呈现形式。

    IAC董事长、福克斯和派拉蒙前高管巴里·迪勒( Barry Diller)的话来说,“好莱坞现在已经无关紧要了。”

    在接下来分为两部分的系列文章中,我将深入探讨娱乐业未来发展的三个趋势:基于人工智能的内容管理、参与式故事构建和沉浸式VR/AR/MR 世界。今天,我将分享的是人工智能在生产按需定制内容以及与创意人员协作方面所扮演的创新性角色。

    人工智能娱乐助理

    从漫威的贾维斯到《2001:太空漫游》中的HAL 9000,对于我们大多数人来说,电影让我们对人工智能的概念变得鲜活起来。50多年后的今天,人工智能为故事赋予了更多生命。随着虚拟现实的崛起,人工智能开始被用于创设拥有复杂故事线的配角,甚至能够让马龙·白兰度、艾米·怀恩豪斯重返大屏幕。

    尽管人工智能还处于初级阶段,但其已被用来呈现虚拟化身,不久以后,你甚至能够根据个人喜好来定制这种虚拟化身。在未来,人工智能在娱乐业将扮演更多的角色。你可能已经看到了复杂算法所带来的变化,算法可以预测出你在Netflix上观看一部电影或电视剧的确切几率,还可以在Spotify上为你建立了一个经过优化、个性化的歌曲推荐列表。

    而人工智能娱乐助理的发展才刚刚起步。

    就像谷歌助理或华为的小艺,人工智能的发展进步很快就会让AI助理基于用户的心情来搜索歌曲或挑选电影,甚至是基于用户的闯关层级来个性化其游戏角色。此外,AI助理的应用还延展到家居环境,利用面部识别技术获取的数据,数字化设备即时做出个性化的响应,从而满足用户的需要。

    策划内容生成

    然而,除了个性化推荐,人工智能现在还可以进行内容生成,如增加音乐曲目、开发全新的情节线,甚至让你最喜欢的演员重返屏幕。

    以人工智能运动迁移技术为例。加州大学伯克利分校的一组研究人员利用生成对抗网络(GAN)的机器学习子集开发了一种人工智能运动转移技术,可以将专业人士的舞蹈动作叠加到任何业余人士(“目标”)的无缝视频中。

    Caroline Chan和她的团队首先将目标的动作映射到一个“火柴人”上,创建了一个框架数据库,每个框架都与“火柴人”的姿势相关联。然后,他们使用这个数据库来训练GAN,从而根据给定的“火柴人”的姿势生成目标人物的图像。将源视频中的一系列姿势逐帧映射到目标,很快,任何人都可能像迈克尔·杰克逊那样太空漫步,像金吉·罗杰斯那样舞动,或者在虚拟舞台上加入传奇舞者的行列。

    这有点让人想起人工智能生成的“换脸技术(deepfakes”,在电影中使用生成式对抗网络可能会极大地影响娱乐业发展,让传奇演员重返银幕,让任何人都能成为虚拟明星。

    随着数字艺术家们越来越多地使用高保真三维扫描技术来增强计算机生成图像(CGI)技术的准确再现,人工智能即将给CGI带来重大升级。

    输入数不清的连续镜头,人工智能系统可以被训练,从而完善角色面部动作和表情的呈现效果,以便在任何CGI模型上复制它们,无论是新生成的面孔,还是你最喜欢的演员的迭代。想让玛丽莲·梦露出演一部新创作的《速度与激情》电影吗?这不再是一个难题。Digital Domain这样的公司,正努力为这样的未来铺平道路,该公司的视觉效果艺术家已经使用了专有的人工智能系统将人类角色集成到CGI角色设计中。正如Digital Domain的主管达伦·汉德勒所解释的那样,“我们实际上可以把演员的表演(尤其是面部表演)转换到数字角色上。近期,AI-CGI的联合在电影《复仇者联盟4:终局之战》的视觉效果呈现中就占据了中心位置,无缝地重现了反派灭霸的面部表情。

    甚至在电子游戏领域,升级算法也被用来复兴儿童时期的经典电子游戏。Topaz Labs是一家已将人工智能升级技术商业化的公司。尽管仍需要一些手工制作,但GANs的使用极大地加快了这一过程,并有望对游戏视觉效果产生非同寻常的影响。然而,这些生成对抗网络是如何工作的呢?在对数百万对低分辨率和高分辨率图像进行GAN训练后,算法的一部分尝试从低分辨率图像中构建高分辨率的帧,而第二部分则对输出进行评估。由于生成和评估的反馈循环驱动GAN的改进,随着时间的推移,升级过程只会变得更有效。想象一下,在未来,我们可以通过点击一个按钮来转换任何低分辨率的电影或图像,并赋予其显著的细节。

    由人工智能所助推升级的不只是电影和游戏产业。如今,从个性化曲目到旋律创作,人工智能词曲作者正在音乐产业中产生重大影响。

    AI词曲作者和创意合作者

    虽然人工智能初创公司并不打算取代你最喜欢的歌手,但它们正跃上音乐舞台,筹集了数百万美元的风险投资,帮助音乐人创作新颖的旋律和节拍……

    Flow Machines为例,这是一种已经投入使用的歌曲创作算法。如今,Flow Machines已被众多音乐艺术家用作创意助手,甚至出现在Spotify播放列表和顶级音乐排行榜上。初创公司也在迅速跟进,包括Amper、Popgun、Jukedeck和Amadeus Code等。

    然而,这些算法是如何工作的呢?通过处理数千首特定类型的歌曲或艺术家的混合播放列表,歌曲创作算法能够优化和输出特定风格的定制旋律和和弦进程。这些反过来又帮助人类艺术家提炼曲调,获得新的节拍,并以以往无法想象的规模提升创作能力。

    正如Amadeus Code的创始人福山泰史所解释的那样,“历史告诉我们,音乐领域的新兴技术导致了艺术的爆炸。对于人工智能歌曲创作,我相信这只是合适的创作者围绕着它聚集起来制造下一次文化爆炸的时间问题。”

    人工智能:下一个创新革命

    在未来的十年里,娱乐业将经历其最伟大的革命。随着人工智能与虚拟现实的融合以及与大众化数字平台的碰撞,我们将很快见证一系列事物的崛起,从教育娱乐到基于互动游戏化的故事讲述,以及沉浸式的场景体验,再到人工智能角色和按需定制的情节线等等。

    我们已经看到了娱乐业的数字虚拟化发展,随着技术进步以及行业融合,流媒体席卷全球。人工智能则带来了下一个重大颠覆,这种影响甚至上升到艺术创造力的新高度,内容输出成倍增长,让任何艺术家都能专注提升自己的技艺。人工智能技术进步为内容生产和后期创意实现提供了便利,而AR/VR硬件提升了我们的沉浸式体验,二者相辅相成,共同优化虚拟世界的场景体验。

    (选自:singularityhub  作者:Peter Diamandis 编译:网易智能 参与:nariiy)

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