最近，夢工廠創(chuàng)始人Jeffrey Katzenberg預(yù)測，生成式AI將使動畫電影的成本在未來3年內(nèi)降低90%，因為該技術(shù)將給媒體和娛樂行業(yè)帶來徹底地顛覆。

「如果從歷史的角度來看，鋼筆、畫筆、印刷機、靜態(tài)相機、電影攝影機；這些東西以非凡的方式擴展了創(chuàng)造力和講述故事的方式，人類已經(jīng)見證過這種發(fā)展軌跡。」

他表示，「我不知道還有哪個行業(yè)會比媒體、娛樂和創(chuàng)作受到生成式AI影響更大。」

「我認為，一方面，它將具有顛覆性，并將當今藝術(shù)家和講故事的人難以接觸到的東西商品化。」 

「在我制作動畫電影的美好時光里，500 名藝術(shù)家花了五年時間才制作出一部世界級的動畫電影。我認為未來3年，這個成本將縮減到10%」

「在我看來，未來個人的創(chuàng)造力將決定一切」。

而AI視頻領(lǐng)域，也確實入他所說，技術(shù)在一日如十年地突飛猛進。

Pika 1.0 ，用戶幾分鐘就能做出迪士尼級別的動畫短片

前幾天火爆全網(wǎng)的Pika Labs發(fā)布正式版1.0。

官方做的第一個視頻展現(xiàn)出的動畫效果，豪不夸張地說，已經(jīng)能達到迪士尼等動畫電影公司的質(zhì)感了。

怪不得夢工廠的創(chuàng)始人會有如此預(yù)言，也許就是Pika這樣面向未來的動畫工具，讓他看到了行業(yè)（bei）革命的曙光。

視頻中我們可以看出，雖然每個鏡頭的時間還不長，但是動畫人物的一致性，畫面質(zhì)感，已經(jīng)和大型動畫公司制作出來的動畫沒有太大的區(qū)別了。

而自從Pika 1.0開放了邀請體驗以后，網(wǎng)上越來越多的案例被放了出來。看完這些用Pika 1.0做的動畫之后，似乎都覺得這個3年90%的預(yù)測稍微保守了一些。

這個機器人過圣誕節(jié)的動畫，除了鏡頭切換的稍顯頻繁之外，幾乎很難挑出哪里有明顯的毛病。

機器人來回的幾個鏡頭一致性很高，完全沒有了AI動畫之前那種換一個鏡頭之后主角就會完全變樣的硬傷。

機器人沒有一句臺詞，但是依然向觀眾傳達了一個簡單的情節(jié)。在此基礎(chǔ)之上發(fā)展出一個好故事，一個AI動畫短片就完成了。

而這個動畫，按照作者的說法是為了慶祝Pika1.0的上線。

雖然動畫中只有一個簡單的黑夜場景，但是禮花效果的一致性很好，城市中黑夜的光影也很多樣，效果絢麗。

而且不同的鏡頭錯落有致，氛圍渲染的非常到位。

而這一個段的動畫，看得出臉部效果畸變的問題也幾乎被Pika解決了。

雖然人物臉部動作不明顯，但是也保持了非常好的一致性，大大改善了之前AI動畫最大的短板。

而這一段動畫，已經(jīng)可以說是一段「AI小電影」了。

站在夕陽中的泰坦尼克號上的Jack，身邊的Rose換成了一只憨態(tài)可掬的大熊貓，效果還居然一點都不違和。

這后邊大大的「To Be Continued」，也暗示了未來AI動畫行業(yè)的故事才剛剛開始。

也許當動畫制作的門檻不斷降低，每個有優(yōu)美故事的創(chuàng)作者，就能夠完全地釋放自己的創(chuàng)造力，制作出足夠精良的視頻來呈現(xiàn)精彩的故事。

Gen-2推出動態(tài)畫筆，賦予用戶更大的控制能力

Gen-2推出「動態(tài)畫筆」，讓用戶能夠自由地決定視頻中的動態(tài)效果。一條推特短短幾天時間閱讀超過160萬。

就像傳說中的「神筆馬良一樣」，用戶只要鼠標一拖，就能讓靜態(tài)的圖片按照自己的意愿動起來。

不論是背景的運動，還是圖片中的具體景物，人物，都能生成自然的運動效果。

無論是畫面中的汽車，煙霧，瀑布，火焰，人物，都能自然運動。

湖面，船舶，人像，魚缸中的金魚，都能地開始運動。

可以想象，在賦予用戶如此之強的動態(tài)效果控制能力之后，制作動畫和視頻的成本將會大大降低。

也許未來，每個普通人就能像寫字一樣，用幾張圖片，幾個小時，就能動態(tài)生成一段自己創(chuàng)作的視頻。

5秒就能生成3D素材

動畫內(nèi)容制作另一個領(lǐng)域——3D建模，也在AI技術(shù)的推動下不斷推陳出新。

最近由Adobe和澳大利亞國立大學(xué)研究員發(fā)表的一篇論文，提出了一個用2D圖像直接生成3D素材的技術(shù)，徹底震撼了業(yè)界。

項目地址：https://yiconghong.me/LRM/

作者稱，只需要5秒鐘，他們的模型就能將給定的一幅2D圖像轉(zhuǎn)化為3D素材。

除了普通的3D素材之外，可互動的3D素材也可以用模型生成。

這個基于Transformer構(gòu)架的3D模型，具有5億個參數(shù)，在短短5秒內(nèi)就能從一個輸入的圖像預(yù)測出他的3D模型，而且可以直接從數(shù)據(jù)集預(yù)測神經(jīng)輻射場（NeRF）。

研究人員在包含大約 100 萬個對象的海量多視圖數(shù)據(jù)上以端到端的方式訓(xùn)練模型，其中包括來自O(shè)bjaverse的合成渲染和來自MVImgNet的真實捕獲。

高容量模型和大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)的結(jié)合使模型具有高度通用性。

相信，伴隨著3D建模技術(shù)的不斷發(fā)展，也許他們的Pika 1.0時刻也不遠了。

到時候，就像社交媒體出現(xiàn)之后，自媒體和信息傳播的方式會產(chǎn)生很大變化一樣，當AI動畫將動畫制作的門檻大大降低之后，我們將會進入一個視頻媒體大爆炸的時代。