Yang Leiは、製品の方向性がアニメーションの直接プロセスとコスト変更に関連しているため、WonderStudioの技術ツールに注目してきました-実写後、完成したアセットを直接交換でき、バインディングなどの一連の作業を自動的に完了できます。 衣装解決などの機能はまだ含まれていませんが、プログラムの効果は、既存のアニメーション制作プロセスを覆し、真の映画レベルのアプリケーションを実現する機会があります。
また、自社の素材をもとに企業のニーズにマッチしたモデルを継続的に育成することで、アニメーション企業のコアコンピタンスとなり、アニメーション企業のビジネスモデルの裾野を広げることも期待されています。 例えば、Black Rock Networkはアニメーション事業に加えて、独自のゲームも開発しており、ゲーム開発に新しいAIプロセスとモデルライブラリを適用することで早期リリースサイクルを短縮し、次のアニメーションとゲームが同じノードで起動されることを望んでいます。
AIアニメーション:「窓紙の層」はまだ根本的な変化に近い
オリジナルソース:イーストウエストエンターテインメント
著者: シア・チンイー
ジェネレーティブAIテクノロジーが産業イノベーションをリードしている現在、アニメーションは最初に注目し、影響を受ける業界の1つです。
アニメーションは常にテクノロジー主導の業界でした。 コンピュータグラフィックスの発展は、アニメーション自体の形式と表現力、市場、産業構造に大きな変化を引き起こしました。 アニメーション業界における現在のコア生産能力とビジネスモデルの問題は、依然として技術的な力によって制約されています。
アニメーション業界は、テクノロジーによって引き起こされなければならない新しい変化を期待しています。 現在、このテクノロジーはAIのようです。
AIはアニメーション、特に3次元アニメーションにとって目新しいものではありません。 しかし、昨年、ChatGPT、安定した普及からミッドジャーニーまで、多くの人々のAIに対する従来の認識を覆しました。
多くのアニメーション会社やプラットフォームは、AIを商用利用のツールとして使用し、より多くの個々の要件を満たし、独自のコンテンツ指向の機能を開発できることを認識しています。 これにより、ポジショニングやビジネスモデルが異なるアニメーション企業は、AIの使用をより考慮するようになります。
容量の制約のためにかつては想像もできなかった「毎日の放送」モデル。 または、IP業界チェーンの一部として、より経済的な投資でIP開発のリズムをリードするためのイニシアチブを取ります。 または、より一般的なプロセスとライブラリアセットを確立して、アニメーションからゲームへの制作を開放します... AIの介入により、すべてが現実になる可能性があります。
アニメーターが退屈な物理的および組立ラインの作業から解放されると、業界は創造的な才能によってより推進され、新しい芸術的パラダイムを探求するでしょう。
これは大きなチャンスです。
もちろん、今後の機会は現在の課題に対応しています。 変化とイノベーションには、多くの場合、トレードオフと適応が伴います。
アニメーション業界はチャンスをつかみたいと思っていますが、タイミングと姿勢はすべて問題です。 AIテクノロジーの能力、アプリケーションコストの入力とリターンの間の合理的なモデルはまだ確立されておらず、まだ多くの不確実性があります。 将来的には、技術の発展に伴い、アプリケーションパーティとしてのアニメーション会社やプラットフォームも意思決定を行うようになります。
しかし、何があっても、一般的な方向性は常にAIを採用することです。
合理的には、テクノロジーのすべての反復が業界に革命を起こすわけではありません。 まだ変化の過程にあるとき、それが本当に使われているのか、どこまで大事なことではないのか、環境やトレンドを理解して正しい判断をするだけです。
AIはアニメーション会社にチャンスをもたらし、それをつかめなければ危機にもなりかねません。 結局のところ、テクノロジーの動きが速すぎます。 いつかAIが非常に便利になれば、その時に誰も取り残されたくありません。
最も大幅なコスト削減と効率向上
早くも2021年に、OpenAIはDALL· Eは、円から「アボカド型のアームチェア」を生成するテキストトークンに基づいて、多くのアニメーターにAIに注目させました。 ただし、テクノロジーの成熟度、対応する才能、不明確なアプリケーション範囲などの要因により、主にAIを使用して創造的な探索を行うことにとどまります。
今年8月、Tencent Videoは「マジックゲーム:人工知能支援章」の予告編を公開し、「中国で最初の人工知能支援アニメーション」であると主張した。 早くも2023年の春節の頃、テンセントビデオは意図的にAIをアニメーション制作に適用しようとし、ついにレッドドラゴンピクチャーズで意気投合しました。
実際、アニメーションはTencent Videoにとって比較的安定した商業化トラックになっています。 アニメーション業界全体でコストが比較的固定されている場合、このビジネスロジックの中核は、アニメーションコンテンツを使用して新しいユーザーを安定的に引き付けることであり、アニメーションの人気が高いほど、収益は大きくなります。 人気は、コンテンツの品質だけでなく、更新の頻度にも依存します。
プロデューサーとして、Red Dragon Picturesの創設者であるDing Yuは、当時、コスト削減と効率の向上、または新しいスタイルの発見の観点から、AIを使用してアニメーションを作成することに価値があると信じていたと述べ、「3月に話し合った後、実装は5月に始まりました」と述べました。
コスト削減と効率改善は、ほとんどすべてのアニメーション会社がこの段階でAIを適用するための主要な出発点です。
2次元アニメーションと比較して、3次元アニメーションの全体的な創造プロセスはデジタルプラットフォームに大きく依存し、AIテクノロジーには介入の余地があります。 2次元アニメーションでも3次元アニメーションでも、キャラクターやシーンの開発、コンセプトアート、オリジナルアートなど、アート制作プロセスの初期段階は似ています。 これらのリンクは現在、AIアプリケーションの最も深い部分であり、コスト削減と効率の向上は特に重要です。
たとえば、主に2次元アニメーションであるASKアニメーションの創設者であるキャラクター作成は、以前は執筆と描画の段階が数時間しかかからなかったが、以前は数か月かかるが、AIを使用してアイデアを調整することで、インスピレーションを見つける時間を大幅に短縮できると述べた。
同じことが3Dアニメーションにも当てはまります。 ブラックロックネットワークのテクニカルディレクターであるZhang Xin氏は、今年新たに立ち上げられたアニメーションプロジェクトはより多くのAIGCプロセスを採用しており、初期のアート部分は昨年開発されたプロジェクト「Yujia Lingyunzhi」よりも推定時間の1/3以下しかかからないことを明らかにしました。
これは、ディレクターチームがコンセプトを設計する時間が比較的短いためですが、これらのコンセプトが従来のアートプロセスを使用してより良い視覚効果でディレクターチームに提示された場合、比較的長い時間がかかります。 また、プロジェクトが異なれば、スタイルも人員のスキルレベルの要件も異なるため、アートの才能への依存度が高くなります。
AIの支援により、純粋な創造性と計画アートは依然として人々によって完成されますが、詳細なタスクのほとんどは、予備設計を行う人々と同等のAIに引き渡され、AIは「手作業」を完了し、人的資源と時間の需要が大幅に削減され、試行錯誤のコストを大幅に削減します。 これにより、元々20人未満のチームで8〜10か月のサイクルで完了する必要があった作業を10人未満にし、約3か月で完了させることができます。
「チーム構成の要件も変更され、以前は、20人未満のアートチームを率いて作品を完成させるために数人の非常に上級者が必要でしたが、今では、ジュニアと中級の人員が少ない2人のシニアアーティストだけが、以前は達成が困難だったレベルに到達できます」とZhang Xin氏は述べています。
Ding Yuはまた、以前は、キャラクター設定の図面を作成するには、参照とチームのコミュニケーションとディスカッションを見つけ、次にアートでラインドラフトを作成し、ラインドラフトに従ってカラードラフトを完成させ、ステップバイステップで完全なカラーキャラクターを作成するのに1週間かかる可能性があると述べました。 AIを使った後、まずみんなが考えるキーワードをまとめると、AIトレーナーがキーワードを元に絵を描きます。 トレーニングの蓄積により、AIのキーワードの理解はますます正確になり、その効率は向上し続けています。
たとえば、AIツールを使用すると、一晩で40枚の画像を作成できます。 「アメリカンイエローTシャツ」などのより具体的な詳細など、40枚の画像に基づいてキーワードを微調整します。 40枚の画像を取得した後、各画像の満足のいく部分を選択し、キーワードを絞り込んで再要約し、最後に新しい画像を生成します。
一方では、このアプローチは通信コストを削減し、「全体の時間を1/2または2/3短縮する」。 一方、AI描画を使用すると、設計と開発の選択肢が増え、生成されたさまざまな画像からお気に入りの部分を選択し、再描画して最終的な効果を向上させ、最終的に短時間で達成できない効果を実現できます。
アニメーションのアイデアのインキュベーションと生産能力の直接的な改善に加えて、AIはアニメーションIP開発におけるより明確なアプリケーションの方向性も持っています。
「インヒューマン」や「ヨウビーストヤン」などのアニメーションを立ち上げた分子相互作用の創設者であるXu Bo氏は、同社のコアビジネスとポジショニングが異なり、AIの価値も異なると述べました。 「私たちはIP型企業という位置づけで、アニメーションはコンテンツ形式であり、IP全体のリンクなので、アニメーションの視点からAIを見るだけでなく、コミックやIP運用におけるAIの価値についても考えていきます」
例えば、アニメーションレベルでは、現在、主要な原画やシーンへのAIの支援を重視していますが、IPデリバティブ開発者では、マテリアルデザインのフォローアップや派生開発などを支援するAIに加えて、AIGCが生成したポスターやAIコーザーなどもあり、マーケティングで良い役割を果たすことができます。
本当の「追い越し」の機会は、AIでプロセス全体を破壊することです
一般的に、アニメーターは一般的にAIを新しい機会と見なしています。 Ding YuとTencent Videoが協力した時と同じように、これはコーナーで追い越すチャンスになるかもしれないと感じました。 現在のAIは、特定のリンクを支援するツールとしてのみ使用されているわけではないため、業界全体とプロセス全体の発展をAI全体に適応させることができます。 この起こりうる混乱は試す価値があります。
言い換えれば、AIに対する業界の期待は、コスト削減と効率の向上に役立つ事前計画やその他のリンクへのAI介入にとどまりません。
しかし、より高い期待に応えるのは簡単ではありません。 「コスト削減と効率化」であっても、アニメーション業界は今年のアプリケーション開発後、一般的に特定の「ボトルネック」を感じています。
その中で、技術開発の程度はコア要因であり、それは技術的な問題だけではありません。
AIGCの塗装ツールやAI作成サービスを提供するプラットフォームとして、アンバウンドAIはACGN分野を切り開いてきました。 Unbounded AI コンテンツ センターの責任者である Zhao Jiecheng 氏の見解では、アニメーションは切り込むのが最も困難です。
コミックは技術的な要件が少なく、モデリングや中間アクションの作成などが不要で、AI支援の創造性、線画、色付けなどがほとんどの作業をほぼ完了し、ストーリーテリング、ストーリーボードなどへの手動投資を増やし、「今年3月には30%〜50%しか完了できず、今では作業の70%を支援できます。」 コミックプラットフォームにとって、これは多くのコア問題を解決し、商業化のためのより多くのスペースを求めて直接戦うことと同じです。
多くの国内ゲーム会社の元の描画ラインと生産ラインは通常分離されており、プロセス分割に便利です。 Zhao Jiecheng氏は、プロジェクト設立のコストを削減するために、多くのゲームはもはや初期段階であまりにも多くの設定を行うために多くのコストとエネルギーを投資しておらず、AIの出現により、ゲーム会社はオリジナルアートのアウトソーシングを大幅に削減し、70%〜90%に達することさえあると述べました。 一部のゲーム自体は、主に元のアートモデリングに基づいて、元のアートを直接提示しないため、これらの参照モデリング資料はAIに置き換えるのが簡単です。
対照的に、アニメーションはより要求が厳しいです。 アニメーションは直接的で首尾一貫した絵を作る必要があり、AIは一貫性、光処理などに問題があるため、プロセス全体の観点から、アニメーション、特に3次元アニメーションへのAIの関与は、実際の撮影後にフレームごとにAIに置き換えるなど、全体的な生産プロセスでない限り、深くはありません。
「しかし、現在、中国にはフレームごとのアニメーションを使用してアニメーションを行うアニメーション会社はなく、一般的に独自の固定された制作プロセスを持っています。 これにより、より多くのAIが事前設定、シーン、タスク、カラーリングなどの面で介入できるようになります」とZhao氏は述べています。
実際、中国の異なるアニメーション会社、さらには同じ会社の異なるプロジェクトでさえ、異なる制作プロセスを持っている可能性があります。 Unbounded AIなどのサードパーティ企業は、一致する標準化されたソリューションを提供することが難しいだけでなく、アニメーション企業もAIツールを見つけ、社内の技術研究開発を実施する上で同様の困難に直面します。
広く採用されている安定拡散やミッドジャーニーを含め、アニメーション業界向けにカスタマイズ・開発されたさまざまな技術ツールはまだ開発されておらず、アニメーション会社は基本的にAI技術の開発に受動的に適応しているに過ぎません。
さらに、ほとんどの小さなアニメーション会社は、自分たちに合ったプラグインの開発に投資する余裕がありません。 大規模なアニメーション会社やプラットフォームにとってさえ、この段階で研究開発に投資し、アニメーション制作のプロセス全体をさらに変えることは容易ではありません。
第一に、技術投入のコストと方向性が十分に明確ではなく、関連する人材が不足しており、特定の時期にコストを回収するための成熟したビジネスモデルがありません。 第二に、AIを使用するプロセスはまだたくさんあり、手作業よりも高価または効率が低い可能性があります。
テンセントビデオのAIアニメーションプロジェクトも、初期段階で白熱した議論が交わされている。 「将来を見据えたレイアウトとして、『マジックゲーム』プロジェクトは実際にプラットフォームの戦略的決定をテストします。」
2Dアニメーションなどの多くのアニメーション会社にとって、最も重要なコスト問題の1つは、フレーム間のフレーム融合、つまりあるアクションから別のアクションに移動する方法です。
Yuは、2次元アニメーションは依然として非人工化の状態を達成することは困難であり、ハードコストによって制約されていると考えています。 AIシミュレーションスタイルや中間フレームの充填などの技術に早期に注意が払われてきましたが、最先端の研究開発成果を業界に適用することは依然として困難であり、最終的なコストは人間の世代よりもはるかに高くなる可能性があります。 「これはパラドックスを生み出します。」
3Dアニメーションのコストは手作業です。 純粋に手作業で、200人のチームが一年中それをする必要があるかもしれません。 そして、「ハンドK」は純粋な技術的な組み立て作業ではなく、アニメーターの個人的な芸術感覚、リズムを反映することができ、モーションキャプチャの現実を超えた誇張されたアクションやエフェクトの一部は、アニメーションでより一般的なハンドKによってのみ完了することができます。
Ruosen Digitalのヤン・レイ副社長は、「Bad People」シリーズはまだAIを採用しておらず、このような品質レベルのアニメーションのAIアプリケーションが最大20%を占めると推定されており、残りは依然として多数の手動チームを必要とすると述べました。
一方では、現在、3次元フィルムレベルのアニメーションの天井はハードウェアにあり、解決は3次元アニメーション制作において非常に時間のかかるリンクであり、計算能力によって実現されなければならない。 一方、アニメーションはアートの統合に必要すぎる、例えば、現在、AIが絵コンテをうまくやることは難しく、技術が達成されたとしても、芸術的効果が良くない可能性があります。 「UE5 の Metahuman には、モデルを直接置き換えることができるサーフェス キャプチャ システムがすでに搭載されていますが、それでも高品質のフィルム レベルのコンテンツの要件を満たしておらず、手作業による作業が必要です。」
AIの問題、また「人間」の問題
AIはまだ一部のリンクで人間の労働に取って代わることができませんでしたが、アニメーターの間で多くの懸念を引き起こしています。
AIが自分の不安に取って代わるのではないかと心配していた一般開業医の多くは、AI時代にどのような能力が必要かということに徐々に進化していきました。 その結果、アニメーション業界の価格設定基準は不安定でした。 大規模な統合アニメーション企業はAIの恩恵を受けていますが、単一のスキルカテゴリとビジネスモデルを持つ一部の小規模なチームは、AIが人員構造とサービス能力に影響を与えることに脆弱であり、現在の方向性と環境ではリスクが高くなります。
Yuは、現時点で最も脆弱なポジションはコンセプトリンクであると考えていますが、企画会社とクリエイティブな才能は比較的安定しています。 もちろん、長期的には、AIは最終的にシステム全体の3分の1以上を排除する可能性のある体系的な変化をもたらすでしょう。 アシスタントの仕事は少なくなり、コアは少数の手に集中します。
これは、アニメーションの才能のスキルポイントにまったく異なる要件を提示します-人々が組立ラインの仕事から解放されるとき、彼らが何を必要とし、市場が何を必要としているかを知っている才能はよりまれです。 多くのアニメーション会社の目には、そのような才能は表面的な専門的スキルよりも真の創造性を持っています。 アニメーションの生産性は、エグゼクティブの才能から創造的な才能主導へとシフトします。
たとえば、元の優れたアートスキルと色の関係をAIに置き換えることができます。 もともと3時間でシーンマップを描いていたのですが、AIが絵を描くのに数分しかかからないかもしれません。 しかし、これには、実践者が優れた美学を持ち、独自の論理と方法論を整理し、どのようなシーンが美しく、プロジェクトスタイルに沿っており、元のプリセット環境でより高度であるかを判断できる必要があります。
この傾向の下で、Xu Boは、AIペインティングのトレーナーを含む新しいキャリアセグメントが将来出現すると信じています。 「現在、そのような才能は多くなく、AIなしでこの作業を行う方法を理解し、かなり優れた芸術基盤と美学を持ち、トレーニングと説明のためにさまざまな方法でAIを使用することを学ぶ必要があります。」 これは、今後しばらくの間貴重なスキルになります。 "
アニメーション会社にとって、この段階で適切なAIの才能を見つけることは当然容易ではありません。
Zhang Xin氏は、Black Rock Networkは2021年にAIに気づき、当時はコンピューターグラフィックスや対立生成ネットワーク関連の才能を探したいと考えていたが、中国には基本的なギャップがあり、1年近く採用に誰も見つからなかったため、この方向で研究開発を棚上げしなければならなかったと述べた。 2022年の後半まで、安定した拡散は嵐を引き起こし、関連する才能を採用することはまだ困難です。 このテクノロジーがローカリゼーションの代替としてうまく実現できるかどうかは楽観的ではありません。
アニメーション業界の観点からは、この技術的方向性自体の先駆的な性質に加えて、適切な人材を採用することは困難であり、まず第一に、アニメーションの実践者はほとんどの技術を受動的に受け入れており、画期的な変更を行うことは困難です。 第二に、人材育成の面では、多くの実務家は依然としてアーティストのメンタリティですが、商業アニメーション製品で最も重要なことはコンテンツと効率であり、コンテンツ表現に問題がない場合、絵がアーティストによって1つずつ描かれるか、コンピュータによって計算されるかは、観客にとって最も重要なことではありません。
「少し残酷な言い方ですが、多くの人の考え方を変えるのは難しく、新しい技術に抵抗しています。 現在、AIに対する実務家の見解は、デジタルペインティングを見ている前世代の昔ながらの画家と似ています。 張新は言った。
市場で既製の人材を募集できない場合は、社内チームからしか育成できません。 アニメーション会社のトレーニングビジネスの変化は、国内のアニメーションタレントのスキル追求の変化も反映しています-初期の伝統的なデジタルペインティングを主に教えることから、リアルタイムレンダリングコースを徐々に追加することまで、今年はAIセクションが追加され、学生がAIを使用して作成を支援するようにガイドします。
楽観主義か悲観主義か、未来はここにある
これらの問題に直面して、アニメーション会社はAIへの注意をやめませんでした。 昨年のAIの発生により、多くの人々は、リープフロッグの開発はそれほど遠くなく、おそらく「窓紙の層」であると信じるようになりました。
Ding Yu氏は、事前に多くの準備があったが、過去2年間、主要なプラットフォームは一般的にコスト削減と効率改善を基調とし、AIを使用してアニメーションを作成するという決定は容易ではないため、AIを使用してアニメーションを行うという決定が通過することは実際にはまったく予想外だったと述べた。 しかし、地元のアニメーション会社に適用できるAI技術やプロセスは、次々とプロジェクトの積み重ねの中でしか実現できず、AIのトレーニングが停止すると、それ以上の進歩はありません。
現在の技術の発展は、いくつかの新しい可能性をもたらしています。
Yang Leiは、製品の方向性がアニメーションの直接プロセスとコスト変更に関連しているため、WonderStudioの技術ツールに注目してきました-実写後、完成したアセットを直接交換でき、バインディングなどの一連の作業を自動的に完了できます。 衣装解決などの機能はまだ含まれていませんが、プログラムの効果は、既存のアニメーション制作プロセスを覆し、真の映画レベルのアプリケーションを実現する機会があります。
また、以前は照明などの効果をレンダリングする必要がありましたが、現在はパラメータを使用してリアルタイムの照明を調整でき、表示されるものが取得され、フィルムが直接リリースされるため、非常に高速です。 「いつの日か、毎日のアニメーションをやれるようになるかもしれません」とヤンは言いました。
現在、NVIDIAなどのテクノロジーの巨人は、「あなたが見るものはあなたが得るものである」という方向性を模索しており、アニメーション業界のプロセスと構造に劇的な変化をもたらす可能性もあります。
Zhang Xinは、3次元アニメーションの産業プロセスは、モデル、アニメーション、照明、特殊効果、合成などの12以上のプロセスを経て、最終的に画面に提示されると考えています。 AIの最終形態は、すべての中間リンクをスキップし、上記のプロセスを必要とせず、多くのコストを節約する必要があります。
「現在でも、AIはクリエイターが予備的な画像やアイデアを生み出すのを支援しています。 将来的には、AIはモデリングやレンダリングなどの単一のプロセスで加速するのに役立つだけでなく、現在のアニメーション制作プロセスを直接破壊し、最終的なレンダリング結果を与えると信じています。 計算能力が十分である限り、あなたが見るものはあなたが得るものであり、AIツールがそれを生成するときにあなたが得るものであり、それは大きな変化になるでしょう。 "
その過程で、アニメーション会社は未来志向の競争力を蓄積することもできます。 これには、独自のモデルライブラリを事前にトレーニングし、ディレクターのニーズ、プロジェクトサイクル、品質、およびコストに基づいて独自のスタイルに合ったプロセスを確立することが含まれます。
モデルトレーニングの豊富さ、パーソナライゼーションスタイル、著作権はすべて、マテリアルライブラリに直接関係しています。 Yu氏は、社内の定型化された資料に基づくトレーニングが著作権の問題を解決する可能性があると述べました。 同時に、会社のクリエイティブスタイルを継続できるだけでなく、期待を超える結果を生み出し、新しい結果に沿って再現し、アイデアや方向性がより広くなる可能性があります。
また、自社の素材をもとに企業のニーズにマッチしたモデルを継続的に育成することで、アニメーション企業のコアコンピタンスとなり、アニメーション企業のビジネスモデルの裾野を広げることも期待されています。 例えば、Black Rock Networkはアニメーション事業に加えて、独自のゲームも開発しており、ゲーム開発に新しいAIプロセスとモデルライブラリを適用することで早期リリースサイクルを短縮し、次のアニメーションとゲームが同じノードで起動されることを望んでいます。
アニメーション業界全体の観点からは、アニメーション会社に加えて、個人も変化する可能性があります-AIテクノロジーは、アニメーションを個人の才能とスタイルにますます依存させ、さまざまなAIツールが登場し、アニメーション制作のしきい値を下げ、アニメーションUGCまたはより正常になり、アニメーションの短いビデオの機会をもたらす可能性があります。