Эти и прочие дерзкие предсказания питаются свежими победами в сфере машинного обучения. Ключевой из них, грянувший в начале 2024-го и перекроивший карту генеративного кино за одну ночь, — рождение видеомоделей, действующих как «творцы мироздания»
zvukino.com/collections/filmy-pro-vtoruju-mirovuju-vojnu/.
Речь о радикально иной архитектуре нейросетей. Привычные алгоритмы, на которых зиждутся все нынешние генеративные сервисы, учатся на плоских кинокадрах. Они рисуют картинку, но не видят связей между предметами в реальном мире. Вот кадр: человек ест лапшу. Обычная диффузионная модель запросто изобразит палочку, пронзающую щеку, — ведь ей невдомек, как устроено лицо и как вещи взаимодействуют. «Симулятор мира» справляется куда лучше: он учится сам, опираясь на знания больших языковых моделей вроде LLM и GPT. Он «понимает», что объекты в кадре — не пиксели, а звенья одной цепи, влияющие друг на друга. Итог — невиданный реализм.
Китайский Kling — один из трех таких «симуляторов» на середину 2024-го — уже поражает точностью видео.
Прорыв открывает двери новым возможностям. Киностудии смогут обучать модели под себя: внешность героев, вселенные, костюмы, режиссерский почерк. Собранные дата-сеты позволят штамповать личные фильмы по лицензии в немыслимые сроки — и продавать эти лицензии другим творцам и платформам, что генерируют контент под запросы зрителя.
Зрителям же уготована роль не просто созерцателей. Они смогут сдавать в аренду ленты, рожденные их удачными промптами, и делить доход с правообладателями образов.
А в конце 2023-го ИИ шагнул дальше: модели начали сами находить решения задач, которых им никто не показывал. Скоро мы увидим ИИ-исследователей. Они подарят науке открытия, а искусству — жанры, от которых захватит дух. Многие из этих киноопытов станут культурным шоком — ведь они разорвут привычную ткань тысячелетий.
