人工知能は視覚効果アーティストの役割に取って代わるでしょうか?

視覚効果 (VFX) の分野における AI の統合は、シームレスでデータ主導のアプローチを導入することで従来のワークフローに革命をもたらした変革の原動力です。

AI と VFX の相乗効果により、制作パイプライン全体が簡素化されるだけでなく、VFX アーティストの創造力も強化されます。

『ターミネーター』や『マトリックス』のような名作以来、視覚効果が随所に見られる映画やテレビシリーズが大量に消費されるようになりました。しかし、機械学習アルゴリズムと高度なディープラーニング モデルによって、視覚効果の分野における AI の最近の進歩はさらに顕著になっています。ハリウッド視覚効果の歴史における最新の頂点は、『アベンジャーズ4: エンドゲーム』の視覚効果です。マッド・タイタンのサノスは、機械学習アルゴリズムと高解像度の顔スキャンのライブラリからの表情を模倣することで生き生きと表現されました。 AI が視覚効果においてさらに革新的な CGI とコンピューター ビジョンの能力を発揮するにつれ、VFX アーティストたちはその技術の範囲に疑問を抱き始めています。

視覚効果における AI の役割とは?

VFX 業界モデルの変化により、特殊効果アーティストは人工知能による制御の不確実性に疑問を抱くようになりました。ただし、VFX における AI は、特殊効果アーティストに取って代わるものではなく、大画面に特殊効果をもたらすプロセスを強化することを目的としています。 AI を使用すると、特殊効果アーティストが行う面倒な手作業はすべてディープラーニングとディープニューラルネットワークを通じて実行できるため、アーティストはクリエイティブな側面にさらに集中できるようになります。 AI の機械学習は、ワークフローを合理化し、生産と出力の効率を高め、フレームごとのタスクを簡素化するのに役立ちます。

もう 1 つの例は、機械学習の側面を活用したテクニカル カラーで、データ駆動型の VFX 自動化に重点を置くことで、VFX アーティストの時間を節約します。 3D 構築、ロトスコープ、画像処理、カラー グレーディング、マッチ ムービングなどの機械学習の多くの強みを活用して、日常的で反復的なタスクを排除します。ただし、このデータを取得し、テクスチャの詳細を正確に把握することは、複雑なプロセスになる可能性があります。機械学習により、このプロセスが加速され、効率が向上しました。マッチ トレーシングなどのパイプライン プロセスには半日から 2 日かかりますが、RT0 撮影には 1 週間かかります。機械学習と人工知能の進歩により、このプロセスは徐々に変化し、手動から自動へと移行します。

AI は視覚効果アーティストの役割に取って代わるでしょうか?

人工知能の未来はすぐそこにあり、AI または単一のコンピュータ プログラムが多くの仕事を引き受ける可能性が非常に高いです。従来のモデリングやトラッキングと比較して、視覚効果の将来ではデータ駆動型の方法が重視されます。しかし、特殊効果アーティストの創造性は継続され、一方で人工知能が処理タスクを消費することになります。テクノロジーとともに進化することが、特殊効果アーティストの主な焦点であるべきです。基本的なコーディングを学習し、VEX とコンピューター ビジョン、回帰、分類、デジタル画像処理などの他のスキルを統合することが、将来の VFX の最前線にあります。

AI は映画の特殊効果の分野では画期的な技術ですが、視覚効果への応用によってすぐに特殊効果アーティストが置き換えられることはありません。