人人都是皮克斯！AI动画大片的赚钱风口要来了！
更新时间：2024-11-05 15:33 浏览量：5
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AI在创作领域的逐步发展正在引领动画制作的转型升级。
曾经，动画制作是专业人士的专属领域，需要高超的技艺和昂贵的设备。
如今，AI的出现正在打破这一壁垒，赋予普通创作者更多的创意实现可能性，让天马行空的想象力得以具象化。
最近，Runway推出的Act One将AI重绘、DeepFake等技术、功能组合到一起，赋予每个人快速制作动画大片的能力。
一如此前的AI复原老照片、AI亲人互动视频，相信又会带来新的内容风口。
这次，前哨AI小课主理人Tina就会分享ActOne的使用方法。
除此之外，还有更多AI模型满足广告创意的案例，Flux/MJ、Elevenlabs AI等工具，无论你是个人工作者，还是小团队，都该掌握。
我们一起简单梳理下AI视频技术变革的历程，一起了解为何AI会持续创造内容风口。
1.从“魔法”到“工具”
AI对内容创作的颠覆并非一蹴而就，而是经历了从量变到质变的漫长积累。
2012年，吴恩达耗时3天，用百万美元的计算机群生成一张模糊的猫猫照，可以算是这轮AI图像、视频技术变革的开端。
这个生产效率和成本，显然无法应用。
时间来到2015年，Deep Dream模型开源，能够将普通的图片转换成充满奇幻色彩的艺术作品，其生成的图像如同梦境一般，充满了迷幻的视觉效果。
这项技术基于卷积神经网络（CNN），通过反向运行预训练的CNN模型，并最大化特定层的激活值，从而生成带有强烈艺术风格的图像。
随后，Neural Style Transfer技术的出现，则让AI的“魔法”变得更加可控。这项技术同样基于CNN，它能够将一张图片的内容和另一张图片的风格巧妙地融合在一起，生成全新的艺术作品。
这些早期的AI转绘技术，虽然在图像生成质量和可控性方面存在局限性，但却激发了人们对AI创作的无限遐想，为AI内容创作的蓬勃发展埋下了种子。
2.底层技术变革
早期图片视频生产，主要依靠生成对抗网络（GAN）技术。
GAN由生成器和判别器两个神经网络组成，它们在相互对抗的过程中不断学习和进化，最终使生成器能够生成图像甚至视频。
然而GAN的生成稳定性始终不足，很难真正的生成内容，反而在图像消除等领域得到应用，很多软件中的魔法擦除功能都有它的身影。
2021年，一个名为Diffusion Models的新模型引起了广泛关注。
这个模型早在2016年就被提出，但直到当时才真正崭露头角。它采用了与GAN完全不同的方法，通过随机扩散过程来生成图像，成功避开了传统生成模型的一些常见问题。
Diffusion Models的工作原理可以简单理解为：首先给照片添加噪声，在这个过程中学习图片的各种特征。然后，从一个随机生成的噪声图片开始，逐步去除噪声，最终生成预期的图片。这种方法很快就成为了图片生成领域的主流技术。
伴随着Transfer架构让AI能更好理解语义，多年积累的Deepfake技术成熟应用，新的技术融合开始。
这不但带来了今天众多的AI绘图、AI视频软件生态，也正是ActOne功能出现的大背景。
3.ActOne变革者 or 跟随者
许多人看到ActOne功能会感叹于它的颠覆性，实际上AI视频领域的工作者早在这样使用AI。
利用DeepFake将自己的脸转换成动画，再使用AI对口型让声音与面部一致，最后用AI转绘整体编程AI动画。
Runway的新功能本质上是顺势而为，追踪用户的需求，继承以往AI创作工具的优势，将使用者的便利性提升到了一个全新的高度。
ActOne这样的功能，为的是让创作者效率加速，不经意间降低了创作门槛，改变了创作的流程。
传统的动画制作需要耗费大量时间和人力，需要昂贵的设备和专业的团队，各种专业软件操作费时费力，还很难上手。
Act One自动完成许多繁琐的步骤，整合了面部捕捉和语音转换等功能，让创作者能够更加精细地控制动画角色的表演。
它甚至支持单人分饰多角，并生成多角色对话场景，只需要一部普通的摄像机和一台电脑，让任何人都有机会推出创意内容，为创作提供了无限可能。
AI技术的快速发展，正在推动内容创作领域发生一场前所未有的“寒武纪生物大爆发”。
这场变革的核心在于，AI正在将内容创作从专业化的技能变成普适化的工具。
无论你正被各种创意工作压得喘不过气，还是苦于没有办法实现自己的想法，AI工具都是你值得尝试的好帮手，它不但能提高你的效率，也能放大你的创意。
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