Hacia una nueva dimensión del montaje cinematográfico: explorando las posibilidades de la inteligencia artificial

Jorge Caballero
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Abstract

El montaje cinematográfico es un proceso esencial en la creación de películas que permite manipular el tiempo, el espacio y la composición de la imagen para dar forma a un relato cinematográfico. Con el surgimiento de los modelos de aprendizaje profundo (deep learning) e inteligencia artificial (IA), se abren nuevas posibilidades de exploración en el montaje cinematográfico, transformando significativamente los procesos de edición y proponiendo nuevas metodologías de trabajo. Este artículo analiza cómo la implementación de sistemas basados en IA puede automatizar procesos, mejorar la eficiencia en la producción cinematográfica y abrir nuevas vías de experimentación y creación artística. Se exploran casos de estudio en la comprensión y generación de contenido audiovisual, como el proyecto experimental Blink de Adobe, el proyecto de generación de vídeo destacado de momentos fotogénicos y la propuesta de edición en el espacio latente. Además, se discute cómo la incorporación de interfaces generosas puede permitir una interacción más intuitiva y natural con el material audiovisual en el ámbito del montaje cinematográfico. Por último, se examina el potencial de modelos de generación automática de videos, como Phenaki de Google y Gen de Runway, en la expansión de la lógica del montaje hacia prácticas generativas y la creación de contenidos faltantes o pertinentes para las obras audiovisuales.
迈向电影剪辑的新维度:探索人工智能的可能性
电影剪辑是电影创作中的一个基本过程,它允许操纵时间、空间和图像构图来塑造电影故事。随着深度学习(Deep Learning)和人工智能(AI)模型的出现,电影剪辑开辟了新的探索可能性,大大改变了编辑过程,并提出了新的工作方法。本文分析了基于人工智能的系统的实施如何实现过程自动化,提高电影制作效率,并为实验和艺术创作开辟新的途径。探索了理解和生成视听内容的案例研究,如Adobe的Blink实验项目、突出照片时刻的视频生成项目和潜在空间的编辑建议。此外,还讨论了慷慨的界面如何允许在电影剪辑领域与视听材料进行更直观和更自然的互动。最后,讨论了谷歌的Phenaki和Runway的Gen等视频自动生成模型在将剪辑逻辑扩展到生成实践以及创建缺失或与视听作品相关的内容方面的潜力。
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