Автоматизация видеопроизводства прошла путь от демо до нормальной части рабочего процесса примерно за два года, и разговор не успел за этим. Полезная постановка вопроса не в том, принадлежит ли AI видео, это очевидно, а в том, какие части процесса являются механическими, а какие несут суждение или ответственность. Сделайте эту линию правильно, и небольшая команда будет выпускать в несколько раз больше продукции при том же качестве. Сделайте неправильно, и вы опубликуете что-то быстрое, неправильное и иногда нелицензионное.
Наше эмпирическое правило простое. Автоматизируйте работу, где есть правильный ответ и человек может быстро его проверить. Оставьте работу, где ответ — это выбор, где вкус — это продукт, или где ошибка создает юридическую или репутационную проблему. Почти все в производственном графике аккуратно сортируется в одно из этих двух ведер, как только вы задаете вопрос таким образом.
Части автоматизации видеопроизводства, которые сегодня безопасны
Черновая сборка — самая очевидная победа. Транскрибирование всего, что было снято, поиск по тексту и создание первого монтажа из выбранных строк избавляет от часов просеивания отснятого материала. Инструменты хороши в поиске того, где была сказана фраза, и плохи в знании того, какой дубль был хорошим, что является именно правильным разделением труда. Редактор, который начинает с черновой сборки, собранной таким образом, все еще принимает каждое значимое решение, просто без ручного протоколирования.
Субтитры и титры — вторые. Автоматическая транскрипция с человеческой проверкой имен, терминов продукта и пунктуации быстрее и точнее, чем набор с нуля, и это делает доступность стандартом, а не бюджетной строкой, которую вырезают. Связанные задачи по очистке также относятся сюда: удаление слов-паразитов, обрезка тишины, нормализация громкости, базовая цветокоррекция между клипами с одной камеры.
Версионирование и локализация — это то, где экономия времени становится структурной. Один утвержденный мастер может стать вертикальными, квадратными и широкоэкранными нарезками, шестисекундными, пятнадцатисекундными и тридцатисекундными вариантами, а также языковыми версиями с переведенными субтитрами или синтетическим голосом, за долю времени, которое потребовала бы ручная подгонка. Это задачи, где объем убивает команду, и они по своей природе механические.
Что мы оставляем человеческим, без исключений
Некоторые решения — это работа. Передача их инструменту не экономит время, она просто перемещает сбой позже в процессе, где его дороже исправить.
- История и структура: о чем фильм, что он скрывает, где он приземляется. Модель может сгенерировать компетентный план сценария, и он будет компетентно средним.
- Кастинг и режиссура исполнения: кто появляется на экране и как ими руководят, несет весь авторитет произведения.
- Очистка прав: музыкальные лицензии, условия стоков, релизы талантов и то, что условия ваших генеративных инструментов на самом деле разрешают для коммерческого использования.
- Брендовое суждение: приземляется ли шутка, защитимо ли утверждение, читается ли визуал иначе на другом рынке.
- Окончательное утверждение: кто-то с прикрепленным именем смотрит готовый монтаж от начала до конца, прежде чем он куда-либо пойдет.
Пункт о правах заслуживает особого внимания. Сгенерированные кадры, сгенерированная музыка и синтетические голоса — все это находится в быстро развивающейся правовой области, и условия сильно различаются между инструментами. Мы документируем, что было сгенерировано, с помощью какого инструмента, на каких условиях, в каждом проекте, потому что вопрос в конечном итоге приходит, а восстанавливать его потом — мучение.
Синтетический голос и сгенерированные кадры: полезно, ограничено
Синтетический голос хорошо работает для внутренних материалов, быстрых тестов локализации и информационно насыщенных объяснений, где подача функциональна. Он все еще узнаваем для внимательных слушателей, и использование его для эмоциональной брендовой работы имеет тенденцию сглаживать произведение. Если вы клонируете голос реального человека, вам нужно явное письменное разрешение от этого человека, покрывающее предполагаемое использование, и это вопрос контракта, а не производства.
Сгенерированные кадры наиболее сильны для вещей, которые дороги и имеют низкие ставки: абстрактные фоны, текстура, переходный материал, концепт-борды во время питчинга. Они наиболее слабы там, где зритель знает, как выглядит настоящая вещь, что включает в себя руки, толпы, текст на вывесках и любой продукт, которым владеет клиент. Мы не используем сгенерированные изображения для изображения реального продукта или помещений клиента, потому что изображение того, чего не существует, — это утверждение о том, что существует.
Как заставить автоматизацию пережить контакт с реальным графиком
Автоматизация окупается только тогда, когда она спроектирована в конвейер, а не прикручена к нему. Это означает съемку с учетом версионирования, хранение заголовков и логотипов в редактируемых слоях, чтобы языковые версии не требовали повторного рендеринга из исходного проекта, именование и хранение активов, чтобы инструмент мог их найти, и определение единого шлюза утверждения, который проходит каждый автоматизированный вывод перед доставкой.
Если измерять честно, выигрыш от автоматизации видеопроизводства не в том, что видео делаются без людей. А в том, что люди тратят свои часы на те части работы, которые могут делать только люди. В типичной кампании мы теперь тратим меньше времени на подгонку, титры и нарезки, и значительно больше времени на сценарий и монтаж, где всегда жила разница между видео, которое работает, и тем, которое просто существует.
Читать далее: Видеопроизводство · Графический дизайн