36億の「ネザ」は5年続いた アニメ制作の難しさをどう解決するか？

『Nezha: The Devil Boy Comes into the World』は7月26日の公開以来、好評を博し興行収入も好調で、現在興行収入は36億を超えている。この人気アニメーションの裏には、メインクリエイティブチームが5年間かけて徹底的に磨き上げた成果があります。この長い制作プロセスの中で、人工知能テクノロジーが多くのリンクの進歩を促進し、「Nezha」がより早く私たちに提示されることを可能にしました。

ネザがまた記録を破った！

7月26日の公開以来、アニメ映画の興行記録を更新し続けている映画『ネザ 悪魔の子、世界にやって来た』。これまでのところ、ネットワーク全体の興行収入は19日を超えています36億、映画観客数が超えました1億！視聴者数が1億人を超えた初のアニメーション映画となった。

興行収入は大成功を収めたにもかかわらず、『Douban』の評価は依然として低水準にとどまった。8.6点、多くの人がため息をつき始めた：中国アニメーションのマイルストーンが到来した。

神話の物語を原作としたこのような映画が、どうして中国の漫画業界のダークホースのような存在となり、これほど高い興行収入を得られるのでしょうか？

観る者に驚きをもたらす破壊的なキャラクター設定や斬新なストーリー設定に加え、絶妙な視覚効果、「ネザ」爆発の鍵でもある。これらのクールな視覚効果により、悲しくて痩せた「悪魔化した」ネザが、この夏最も「美しい」少年になります。

ネザを難産にしそうになったアニメーション制作

観客がこの最も「ハンサムな」少年に深く魅了されたとき、彼が難産になりかけていたとは思いもしなかっただろう。

大ヒット映画の裏には、主要なクリエイティブチームの入念な磨き上げがあり、その煩雑な手順により制作期間が非常に長くなることも多く、作品によっては生き残ることができず途中で消滅してしまうこともあります。

「Nezha」の制作プロセスも同様に困難でしたが、幸いにも長い時間がかかりました。5年長い時間を経て、ついに彼は「ノックアウト」されました。

この 110 分のアニメーション映画は、合計で次のことを経験しました。66回スクリプトの修正、はい20複数の専門的なアウトソーシング チーム、1600制作には多くのアニメーターが参加し、作品全体に1400複数の特殊効果ショット。

優れたアニメーションは必ず巨大なプロジェクトになることがわかります。多くの実務家は、アニメーション制作は完全に専門的ではないと不満を述べています。 「かっこいい仕事」。局長の会見資料では、業務量の多さから外注チームの離職率が急激に上昇したことも明らかになった。

大量のキャラクターの制作、絵コンテのアニメーション描画、特殊効果の制作は、どれも時間と労力がかかる作業です。わずか 10 秒のスクリーンショットを作成するには、複数のチームが数か月間懸命に取り組む必要がある場合があります。

チームの多大な努力にも関わらず、しかし、一人で戦っているだけでは解決できない問題もたくさんあります。たとえば、映画の中で精霊の玉と魔法の丸薬を組み合わせたとき、監督は当初、時間を遡ってすべてが統一されるような視覚効果を作りたかったのです。しかし、数か月試した後、期待に応えられなかったため、このレンズは最終的に放棄されました。

このような制作上の困難は、アニメーションの発展を制限する大きな要因となっています。制作プロセスがもっと効率的であれば、おそらくより高品質の映画が生まれるでしょう。そしてこの面では、人工知能テクノロジーはアニメーション業界に新たなチャンスをもたらす可能性があります。

原画家の解放：AI線画彩色

アニメーションの制作工程では、作画の完成が基本であり、その作画を完成させるのは、彩色を完成させる大仕事です。

通常の 12 フレーム レートのアニメーションの場合、25 分に基づいて 18,000 枚の画像が必要です。 10 人のチームの場合、約 1 時間かかります。2ヶ月完了することができます。

しかし、AI ベースのツールを使用すると、効率が大幅に向上します。例えば、現時点での最先端の技術を使えば、2.5時間、効率向上が実現しました2000回とてもたくさんあります。

最近 GitHub で 10,000 個以上のスターを獲得しましたスタイル2ペイント、それはとても魔法の描画ツールです。これにより、生産者は複雑な着色プロセスを迅速に完了できます。

Style2paints は蘇州大学と香港中文大学の研究者によって共同作成されました。最新バージョンは V4 にアップグレードされました。線画着色に最適なAIツールとしても評価されています。

Style2paints は以下に基づいています教師なしディープラーニング、合格スタイル転送そしてGANテクノロジー、元の線画をフルカラーの絵に変換します。

全体のプロセスは 2 つの段階に分かれており、最初の段階ではスケッチをラフなカラー図面にレンダリングします。画像を完成させるために、第 2 フェーズではエラーを特定し、それらを調整して最終結果を取得します。

使い方も非常に簡単で、アーティストは線画を完成させてからマウスをクリックするだけでフルカラーの絵を得ることができます。要求の厳しい画家の場合は、微調整が必要になる場合があります。

アニメーターを解放: ニューラル ネットワークが自動的にフレームを埋める

アニメーション映画の制作には、キーフレームと中間フレームがあり、2 つのキーフレームの間に絵をつなぎ、滑らかにする役割を果たします。しかし、アニメーションのプロセスでは、このフレームの作成に時間がかかります。

動画の隣接するキーフレームを与え、AIに中間画像を補完してもらえば、作業負荷は大幅に軽減されます。

Google AIが少し前に発表した生成モデルはこの考え方を踏襲しており、問題をある程度解決しています。

彼らがリリースしたAIシステムには、完全な畳み込みモデル、これは、2D 畳み込み画像デコーダー、3D 畳み込み潜在表現ジェネレーター、およびビデオ ジェネレーターで構成されます。

画像をデコードすることで、入力された映像情報をデコードするだけでなく、対象となる映像の情報も潜在空間にマッピングされます。潜在表現ジェネレーターは 2 種類の情報を結合し、最終的にビデオ ジェネレーターによってデコードされて、予測された中間フレームに到達します。

AI によって生成されたビデオ フレームのシーケンスは、指定された開始フレームと終了フレームとスタイル的に一貫しており、全体的に滑らかに見えます。驚くべきことに、この方法により、長期間にわたるビデオの生成が可能になります。

彼らの調査では、一部のビデオの制作効果は満足のいくものでしたが、奇妙な画像を含む複雑なビデオもあり、まだ改善の必要があることがわかりました。

解放的なディレクター: テキスト生成アニメーション

もちろん、最も驚くべき機能は、AI がスクリプトから直接生成したアニメーションかもしれません。演出できないシーンの効果もAIの手で解決できるかもしれません。

少し前に、ディズニーとラトガース大学の科学者は、テキストの説明を使用してアニメーション シーンを生成する AI モデルを紹介する論文を発表しました。

AI がビデオからテキストを生成するには、テキストを「理解」し、対応するアニメーションを生成する必要があります。これを行うために、彼らは複数のモジュール式コンポーネントを備えたニューラル ネットワークを使用しました。

このモデルには 3 つの部分が含まれており、その 1 つはスクリプト解析モジュール、スクリプト テキスト内のシーンを自動的に解析してから、自然言語処理モジュール、主な説明文を抽出し、アクション表現を調整し、最後にモジュールの生成、アクションの指示をアニメーション シーケンスに変換します。

研究者らは、無料で入手できる映画の脚本から数千の脚本を収集し、その一部を選択しました。996、シーンの説明のコーパスを編集しました。

このコーパスは次のもので構成されています525,708説明は 1,402,864 文で構成されており、そのうち 920,817 文には少なくとも 1 つのアクションが含まれています。

説明とビデオの間のマッピングを確立し、スクリプトを入力することで簡単なアニメーション クリップを生成できるようにします。テスト実験ではアニメーション化リーズナブルは68%。

このシステムは依然としてコーパスに依存しており、テキストからビデオへの生成を完全に完了することはできませんが、アニメーション制作に新しい方向性をもたらします。

AIがアニメーションを破壊するのにどれくらい時間がかかりますか?

『ネザー』の人気でアニメーション映画の可能性が改めて注目される中、その伝統を打ち破る本作は今も新たな記録を目指して走り続けている。

AI テクノロジーはアニメーション制作においていくつかの優れた試みを行ってきましたが、これらのテクノロジーは、より完成され成熟した映画制作者によってのみ真に活用できるようになります。

将来のテクノロジーの発展を楽しみにすると、5年という長い時間を待たずに、「Nezha」のような古典的な作品をさらに見ることができるでしょう。

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