人工智能在視覺效果(VFX)領(lǐng)域的集成是一種變革力量，通過引入無縫和數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，徹底改變了傳統(tǒng)的工作流程。

人工智能和視覺特效之間的這種協(xié)同作用不僅簡化了整個制作流程，而且提高了視覺特效師的創(chuàng)作能力。

自《終結(jié)者》和《黑客帝國》等經(jīng)典電影以來，視覺效果無處不在的電影和電視劇的大量消費已經(jīng)得到了見證。然而，在機器學習算法和先進的深度學習模型的推動下，最近人工智能在視覺特效領(lǐng)域的發(fā)展更加重要。好萊塢視覺特效史上最新的巔峰時刻是《復仇者聯(lián)盟4:終局之戰(zhàn)》中的視覺效果。通過機器學習算法和高分辨率面部掃描庫中的模仿表情，瘋狂泰坦滅霸被賦予了生命。隨著人工智能在視覺特效中展示了更多革命性的CGI和計算機視覺能力，視覺特效師也質(zhì)疑這項技術(shù)的程度。

AI在視覺特效中的作用?

VFX產(chǎn)業(yè)模式的轉(zhuǎn)變，使特效師們對人工智能將控制的不確定性提出質(zhì)疑。然而，視覺特效中的人工智能并不旨在取代特效師，而是賦予將效果帶到大屏幕上的過程權(quán)力。有了人工智能，特效師手中的所有單調(diào)乏味的手工作品都可以通過深入的學習和深入的神經(jīng)網(wǎng)絡來完成，這樣他們就可以更多地專注于創(chuàng)作方面。人工智能中的機器學習有助于簡化工作流程，高效生產(chǎn)和產(chǎn)出，并簡化逐幀任務。

另一個例子是技術(shù)色彩利用機器學習方面，通過關(guān)注VFX的數(shù)據(jù)驅(qū)動自動化來節(jié)省特效師的時間。他們利用許多機器學習的優(yōu)勢，如3D構(gòu)造、、旋轉(zhuǎn)鏡、圖像處理、色彩分級、匹配移動等，來消除平凡和重復的任務。然而，獲取這些數(shù)據(jù)和嚴格的紋理細節(jié)可能是一個復雜的過程。機器學習加速了這一流程，提高了其效率，像Match追查這樣的流水線流程需要半天到兩天，而一個Rto拍攝需要一周的時間，機器學習和人工智能的進步將逐步影響這一流程，并將其從手動上升到自動。

人工智能會取代視覺特效師的角色嗎?

雖然人工智能的未來正在逼近我們，但人工智能或單個計算機程序很有可能承擔許多工作。與傳統(tǒng)的建模和跟蹤相比，未來的視覺特效更強調(diào)數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法。然而，特效師的創(chuàng)造力將持續(xù)，而人工智能將消耗處理任務。與技術(shù)一起進化應該是特效師的首要關(guān)注點。學習基本編碼、集成VEX和其他技能，如計算機視覺、回歸、分類、數(shù)字圖像處理等，是未來VFX的前沿。

雖然人工智能是電影特效領(lǐng)域的一項突破性技術(shù)，但其在視覺特效領(lǐng)域的應用不會很快取代特效師。