89: 当技术遇上艺术:与 NVIDIA 和新片场聊 AI 如何重塑创作晚点聊 LateTalk

89: 当技术遇上艺术:与 NVIDIA 和新片场聊 AI 如何重塑创作

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移动互联网降低分享门槛,生成式 AI 降低创作门槛。

本期《晚点聊》,关注当技术遇上艺术,聊一聊计算机技术和正蓬勃发展的 AI 技术,如何与 M&E,也就是 Media and Entertainment 媒体娱乐产业相互影响、相互塑造。

围绕这个话题,我们邀请了两位嘉宾一起对谈:一位是 NVIDIA 中国区高级技术市场经理施澄秋(Searching),另一位是新片场的董事长兼 CEO 尹兴良(Ethan)。

他们刚好站在技术塑造内容这个链条的两头:NVIDIA 是人工智能计算领导者,同时 NVIDIA 也会开发大量的软件去帮整个生态更好的使用 GPU。NVIDIA 起家就是依靠计算机图形技术,最初也主要是用在游戏和影视行业。

成立于 2012 年的新片场,则是中国最大的高质量短片和视频素材分享平台,此后也进入制片业务,制作了大热 IP 剧集《鬼吹灯》(怒晴湘西、精绝古城、南海归墟等)系列。

内容创作或者说讲故事,是人类文明最早的活动之一。在 AI 技术之前,这个行业已是一个有长链条的技术工业体系。本期节目中,我们回顾了 AI 之前,计算机图形等技术对内容制作的影响与渗透,进一步展开了生成式 AI 浪潮带来的新变化。

如果说移动互联网大大降低了分享内容的门槛,生成式 AI 的发展则将进一步缩短从创意到表达的距离,让更多人有表达自己的方便工具,未来还可能进一步衍生出新的社区与平台。

影视和内容行业是一个万亿级的全球大市场,AI 带来的新一轮变化才刚开始。

时间线传送:

· AI 之前,影视内容工业已高度技术化
02:07 《南海归墟》怎么制作?重特效剧集的基本生产流程
03:45 从前期概念图到特效拍摄、后期制作,计算机技术已在影视多环节降本增效
04:57 LED 拍摄从昂贵到普及,新版《狮子王》重映,GPU 让光影毛发的更精细渲染成为可能
11:16 从千禧年到现在:拍摄、制作的技术变革

· 移动互联网降低了分享门槛,生成式 AI 将降低创作门槛
22:04 打开视频软件,也许你已经看到过大量 AI 生产的短剧海报
28:09 一个实用案例:NVIDIA Omniverse,数字资产在线协作平台如何提高影视拍摄的效率
32:41 制作方视角:不怕技术新,怕找不到熟练使用的人
35:51 生成式对抗网络(GAN)、NeRF (神经辐射场)、ACE 数字人,前沿技术渗透影视行业
39:48 2021 年 NVIDIA GTC 大会中,黄仁勋“数字分身”的台前幕后
48:45 新片场与国内 AI 厂商有多元合作:即提供训练素材,也在测试、使用各家的模型
50:40 渲染器领域的国产替代机会,D5 已被很多中国团队使用
52:55 Maxine 软件,在网络会议场景实现的眼神聚焦和画面校准功能,使得远程交流更加自然流畅
54:22 大型网络会议、户外直播等复杂场景如何实现高质量流程
57:10 NVIDIA 有两个不直接“带货”,却被黄仁勋视为核心的团队:“开发者关系”和“开发者技术”
59:29 Ethan 的 NVIDIA 总部参访感受

· 工具与灵魂:“内心的想法是一切的根源”
01:02:34 AI 的魅力在于降低创作门槛,普通人也能通过科技工具更好表达创意
01:05:25 NVIDIA Omniverse 的创作者比赛,已涌现出许多优秀的非专业创作者
01:06:21 AI 创作需要数字围栏,人类的意图表达更为重要
01:07:46 教育端已出现学科调整,AI 会催生更多新岗位
01:08:48 普通人拥抱 AI 创作,创作热情和想法仍然是最重要的
01:10:06 AI 可以打动人类,但是不会被打动,人类情感仍然是推动内容创作的本源动力

相关链接:
一位 AI 画家的成长历程丨TECH TUESDAY

争夺 AI 入场券:中国大公司竞逐 GPU

附录:本期播客里提及的技术与产品等
M&E
Media and Entertainment 的缩写,指的是媒体与娱乐产业。

特效回插
在影视剧的生产链条中,特效镜头常常由协力公司单独制作,后期制作阶段会将这些特效镜头插入到影片中相应的位置。

CG
计算机图形学(Computer Graphics,简称CG)是一种使用数学算法将二维或三维图形转化为计算机显示器的栅格形式的科学。

Diffusion 模型
这是一种生成式模型,主要用于生成高质量的图像、文本和其他类型的数据。

B-roll
是指在影视制作中用来补充主镜头(A-roll)的辅助视频或图像素材。通常,A-roll 包含主要的叙事内容,比如采访、对话等直接涉及故事主线的画面。而 B-roll 则是用来丰富视觉效果、提供背景信息或增强情感氛围的额外镜头。

NVIDIA Omniverse™
是一个提供 API、SDK 和服务的平台。借助此平台,开发者可以轻松地将通用场景描述 (OpenUSD)和 RTX 渲染技术集成到现有软件工具和仿真工作流中,以构建 AI 系统。

NVIDIA ACE
即 Avatar Cloud Engine,是一套可帮助开发者利用生成式 AI 创建栩栩如生的虚拟数字人物的技术。

SIGGRAPH
是由 ACM SIGGRAPH(美国计算机协会计算机图形专业组)组织的计算机图形学顶级年度会议。

RAG
即检索增强生成(Retrieval-augmented Generation),简称 RAG。检索增强生成是一种使用从外部来源获取的事实,来提高生成式 AI 模型准确性和可靠性的技术。

登场人物:
施澄秋 Searching,NVIDIA 中国区高级技术市场经理
尹兴良 Ethan,新片场的董事长兼 CEO
程曼祺,《晚点 LatePost》科技报道负责人(即刻:曼祺_火柴Q)

剪辑:阿鲸Hval

封面:NVIDIA 创始人兼CEO黄仁勋的“数字分身”Toy Jensen。现在,新的生成式 AI 技术可以让数字人的生成过程更简单、低成本、高效。

图片来源:NVIDIA

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本期的话题是当技术遇上艺术,聊一聊计算机图形和 AI 技术,如何与 M&E(Media and Entertainment)产业相互影响和塑造。

我们邀请了两位嘉宾,他们刚好站在技术塑造内容这个链条的两头:一位是 NVIDIA 中国区高级技术市场经理施澄秋(Searching),另一位是国内最大视频素材分享平台,并制作了《鬼吹灯》等剧集的新片场董事长兼 CEO 尹兴良(Ethan)。

今天的影视行业也是名副其实“高技术”行业,NVIDIA 有各种从大到细 M&E 相关技术都有,这点我有点意外。以及这里也能看到熟悉的“套路”:对学生和青年影视创作者免费、搞大赛,让大家在职业初期就学会用自家的工具,和开发者生态如出一辙😅
阿坤诶
阿坤诶
3天前
AI的发展的确是带来了很多机遇和挑战
38:07 36:49 作为相关从业的技术人员,对这位NVIDIA的嘉宾的发言实在是觉得难以下咽。满嘴跑火车,fake news一大堆。举个简单的例子吧,nerf的论文是https://arxiv.org/abs/2003.08934 ucb,Google和ucsd做的,跟NVIDIA没关系,也不是两三年前,而是4年前。NVIDIA有贡献的相关工作是instantngp,一个用cuda做了很多工程适配提速的工作。并且目前nerf因为渲染速度过慢,已经这两年被Gaussian splatting逐渐取代了。Gaussian splatting恰好就没有任何神经网络😂。另一个例子,gan和stable diffusion完全是两种ai生成图片的技术,硬要说一脉相承是很勉强的。gan目前已经基本被淘汰了,训练过程过于复杂。https://arxiv.org/abs/1406.2661 这是gan的原版论文,是蒙特利尔大学做的工作,也和NVIDIA没什么直接关系。
jiaqizaizi:感谢论文🔗。嘉宾们是延续研究成果的逻辑在探讨吧,倒没听出来是抢功劳。
HillbillyEng:研究成果的延续≠捏造技术细节+夸大渲染
英伟达漫天画饼,新片场保守泼水
ZzuoZuuu
ZzuoZuuu
6天前
上学的时候就是学传媒的,影视行业的工作人员真的辛苦,我觉得现在AI很好的一点是某种程度上让这些普通的工作人员的工作压力,尤其是在重复性很强、很磨人的工作里释放出来一些。NVIDIA嘉宾的观点也让人印象深刻,数字围栏👍 AI给更多人带来了实现创作梦想的可能性。
58:05 想要做到领先和前沿,保持敏感性很重要,ai帮助人类,人类由此释放更多精力去感受,以及让感受的结果落地,很不容易啊
HD574132j
HD574132j
2天前
Searching老师讲故事能力好强,情绪也很丰富。表达生动,举了很多相关技术的例子。输出了很多金句,比如“人类的懒和扣是推动技术发展的关键”以及“ai可以打动人类,但是ai不会被打动”等等,这些金句给我留下了很深的印象
HD878381x
HD878381x
7天前
来了来了
哟,菜农!
本期强调了技术与艺术的紧密融合,认为技术不仅改变了影视制作的方式,更拓宽了艺术创作的边界和可能性。以前许多有想法但没那么强设计能力的人得以将他们的想法展现出来。cool cool!!