实验用故事板规划的AI电影化场景,而非单提示生成
摘要
探讨了一种故事板规划的AI电影化场景方法,先构建序列结构再逐镜头生成,相比于单提示生成,能产生更连贯的视频,同时指出了当前弱点如身份漂移和交互物理。
最近我在测试一种不同的AI电影化场景方法:系统先构建序列结构,再逐个生成镜头,而不是试图用一个提示生成整部影片。我用这个工作流程制作了这段受《刺客信条》启发的动作序列。大致流程如下:
* 叙事节拍分解
* 镜头图创建
* 场景特定生成逻辑
* 根据镜头类型自动选择模型
* 过渡感知排序
* 片段间连续性处理
有些镜头是独立生成的,另一些则从之前场景中传递信息以保持动感与视觉流动。让我惊讶的是,一旦生成过程从镜头感知变为序列感知,最终序列的连贯性大幅提升。但仍然存在明显弱点:
* 快速运动时的身份漂移
* 环境稳定性
* 交互物理
* 在激烈镜头切换中保持细节
但感觉AI视频的难题最终可能从原始渲染质量转向协调能力。好奇这里的人认为这会如何发展。如果未来模型能瞬间生成完美长视频,创作者真的想要这种自动化程度吗?还是说,创作价值会越来越转向让人类塑造节奏、结构、推进和电影意图,而模型只负责执行?
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