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Die Produktion Des 3,6 Milliarden Dollar Teuren „Nezha“ Dauerte Fünf Jahre. Wie Wurden Die Schwierigkeiten Bei Der Animationserstellung Gelöst?

Seit seiner Veröffentlichung am 26. Juli hat „Nezha: Das Teufelskind kommt auf die Welt“ begeisterte Kritiken erhalten und seine Einspielergebnisse sind rasant gestiegen und liegen mittlerweile bei über 3,6 Milliarden. Hinter dieser beliebten Animation stecken 5 Jahre sorgfältiger Feinarbeit durch das Kreativteam. Während dieses langen Produktionsprozesses hat die Technologie der künstlichen Intelligenz den Fortschritt mehrerer Verbindungen gefördert, sodass „Nezha“ früher vor uns erscheinen konnte.
Nezha bricht erneut den Rekord!
Seit seiner Veröffentlichung am 26. Juli bricht der Film „Nezha: Das Teufelskind kommt auf die Welt“ Kassenrekorde für Animationsfilme. Bisher lag das Gesamteinspielergebnis über**3,6 Milliarden,Mehr als 1.000 Zuschauer100 Millionen!**Es war der erste Animationsfilm, der über 100 Millionen Zuschauer hatte.

Wie konnte ein Film, der auf einer mythologischen Geschichte basiert, zu einem Außenseiter in der chinesischen Animationsbranche werden und so hohe Einspielergebnisse erzielen?

Die Animationsproduktion, die Nezha fast zum Scheitern brachte
Wenn das Publikum von diesem „hübschen“ Jungen tief fasziniert ist, hätte es nie gedacht, dass er beinahe eine schwere Geburt durchgemacht hätte.
Hinter jedem Kinohit steckt die sorgfältige Feinarbeit des kreativen Hauptteams. Die umständlichen Verfahren führen oft zu einer sehr langen Produktionszeit, und manche Werke schaffen es vielleicht sogar nicht, auf halbem Weg durchzukommen und zu sterben.
Auch der Produktionsprozess von Nezha war nicht einfach, hat aber glücklicherweise lange gedauert.Fünf JahreNach langer Zeit wurde es endlich „durchgekämpft“.
Dieser 110-minütige Animationsfilm hat insgesamt66 malSkriptänderung, ja20Mehrere professionelle Outsourcing-Teams,1600Viele Mitarbeiter der Animationsproduktion waren an der Produktion beteiligt, und der ganze Film hat1400Mehrere Aufnahmen mit Spezialeffekten.

Die Produktion einer großen Anzahl von Charakteren, das Zeichnen von Storyboard-Animationen und Spezialeffekten sind allesamt zeitaufwändige und arbeitsintensive Prozesse. Ein kurzes Video von etwas mehr als zehn Sekunden kann die Arbeit mehrerer Teams über mehrere Monate hinweg erfordern.

Produktionsschwierigkeiten wie diese sind ein wesentlicher Faktor, der die Entwicklung von Animationen einschränkt. Wenn der Produktionsprozess effizienter wäre, könnten möglicherweise mehr qualitativ hochwertige Filme entstehen. In diesem ZusammenhangDie Technologie der künstlichen Intelligenz kann der Animationsbranche neue Möglichkeiten eröffnen.
Die Befreiung des ursprünglichen Künstlers: KI-basiertes Kolorieren von Strichzeichnungen
Bei der Produktion einer Animation besteht die grundlegende Verbindung darin, die Zeichnungen fertigzustellen, und das Kolorieren dieser Zeichnungen ist ein riesiges Projekt.

Doch mit KI-basierten Tools lässt sich die Effizienz deutlich steigern. Beispielsweise erfordert die modernste Technologie, die heute verfügbar ist, nur2,5 Stunden,Die erreichte Effizienzsteigerung2000 MalSo viele wie.
Vor kurzem hat die Anzahl der Sterne auf GitHub 10.000 überschritten**Style2paints,**Es ist so ein magisches Zeichenwerkzeug. Damit können Produktionsmitarbeiter komplexe Färbeprozesse schnell durchführen.

Style2paints basiert aufUnüberwachtes Deep Learning,passierenStilübertragungUndGAN-Technologie, wodurch die ursprüngliche Strichzeichnung in ein farbenfrohes Bild verwandelt wird.
Der Prozess ist in zwei Phasen unterteilt. In der ersten Phase wird die Skizze in eine grobe Farbzeichnung umgewandelt. Um das Bild zu vervollständigen, werden in der zweiten Phase die Fehler identifiziert und verfeinert, um das Endergebnis zu erhalten.
Außerdem ist es sehr einfach zu bedienen. Der Künstler muss lediglich die Strichzeichnung fertigstellen und dann mit der Maus klicken, um eine vollfarbige Zeichnung zu erhalten. Für anspruchsvolle Maler kann noch etwas Feinschliff erforderlich sein.

Befreiung der Animatoren: Neuronales Netzwerk füllt Frames automatisch aus
Bei der Produktion von Animationsfilmen gibt es Schlüsselbilder und Zwischenbilder. Zwischenbilder sind die zwischen zwei Schlüsselbildern aneinandergereihten Bilder, die der Verbindung und dem flüssigen Bildverlauf dienen, deren Erstellung in der Animation jedoch ein sehr zeitaufwändiger Prozess ist.

Das vor einiger Zeit von Google AI veröffentlichte generative Modell folgt dieser Idee und löst das Problem bis zu einem gewissen Grad.

Durch die Dekodierung des Bildes werden zusätzlich zur Dekodierung der eingegebenen Videoinformationen auch die Informationen des Zielvideos dem latenten Raum zugeordnet. Der Generator für latente Darstellungen kombiniert die beiden Informationen, die schließlich vom Videogenerator dekodiert werden, um die vorhergesagten Zwischenbilder zu erhalten.
Die KI-generierte Videobildfolge ist stilistisch konsistent mit den vorgegebenen Start- und Endbildern und wirkt insgesamt flüssig. Überraschenderweise kann mit dieser Methode eine Videogenerierung über einen längeren Zeitraum erreicht werden.

Befreiung der Regisseure: Textgenerierte Animation
Das überraschendste Feature dürfte natürlich sein, dass die KI Animationen direkt aus dem Skript generiert. Die Szeneneffekte, die nicht erzeugt werden können, können durch KI gelöst werden.
Vor einiger Zeit veröffentlichten Wissenschaftler von Disney und der Rutgers University ein Papier, in dem sie ein KI-Modell vorstellten, das anhand von Textbeschreibungen animierte Szenen generiert.
Damit KI aus Text ein Video generieren kann, muss sie den Text „verstehen“ und dann die entsprechende Animation generieren. Dazu verwendeten sie ein neuronales Netzwerk mit mehreren modularen Komponenten.
Dieses Modell besteht aus drei Teilen:Skriptanalysemodul, analysiert automatisch die Szenen im Drehbuchtext und dannModul zur Verarbeitung natürlicher Sprache, kann den Hauptbeschreibungssatz extrahieren und die Aktionsdarstellung verfeinern, und schließlich einModul generieren, indem Aktionsanweisungen in Animationssequenzen umgewandelt werden.

Dieses Korpus besteht aus525.708Die Beschreibung besteht aus 1.402.864 Sätzen, von denen 920.817 mindestens eine Aktion enthalten.
Es wird eine Zuordnung zwischen Beschreibungen und Videos hergestellt, sodass durch Eingabe des Skripts einfache Animationsclips generiert werden können. Im Testexperiment wurde die generierte AnimationDie Rationalität beträgt 68%.
Obwohl das System immer noch auf einem Korpus basiert und die Generierung von Text zu Video nicht vollständig durchführen kann, eröffnet es neue Wege in der Animationsproduktion.

Wie weit ist KI davon entfernt, die Animation zu untergraben?
Die Popularität von „Nezha“ hat die Aufmerksamkeit der Menschen erneut auf das Potenzial von Animationsfilmen gelenkt, und dieser traditionsbrechende Film ist weiterhin auf dem Weg, neue Rekorde aufzustellen.
Obwohl es einige gute Versuche gab, KI-Technologie in der Animationsproduktion einzusetzen, können diese Technologien von Filmemachern erst dann wirklich genutzt werden, wenn sie perfekter und ausgereifter werden.
Wir freuen uns auf die zukünftige technologische Entwicklung, sodass wir nicht fünf lange Jahre warten müssen, um weitere Klassiker wie „Nezha“ zu sehen.
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