할리우드는 기술 르네상스를 겪고 있으며 인공 지능은 그 중심에 있습니다. 2018 년부터 할리우드에서의 AI 채택이있었습니다 약 35% 증가 매년 – 업계 내 AI 이동성의 상승 추세를 제시합니다. 또한, 연구 세계 대구 영화의 약 70%가 2023-2025 년부터 제작하는 동안 일부 형태의 AI 기술을 활용 한 것을 보여줍니다. 생성 디자인 및 머신 러닝에서 실시간 렌더링 및 지능형 자동화에 이르기까지 AI는 스토리가 구상, 제작 및 화면에서 전달되는 방식을 빠르게 재정의하고 있습니다.
AI가 콘텐츠 제작에서 더 널리 퍼져 있기 때문에 Studios는 생산 전략을 재평가하고 있습니다. 이 기사에서는 크리에이티브 팀을 혁신을 지원하는 고성능 AI-Ready 인프라를 사용하여 창의적인 팀을 확보하여 이러한 변화를 어떻게 활성화하는지 탐구합니다. 스토리 텔링, 창의성, 속도 및 규모의 미래에는 선택 사항이 아닙니다.
현대 시각 효과 파이프 라인에서 AI의 역할
한때 선형적이고 노동 집약적 인 생산 파이프 라인이었던 것은 역동적이고 데이터 중심의 생태계로 발전했습니다. 창의적 반복이 실시간으로 발생하며 VFX (Visual Effects) 팀은 전례없는 속도와 정밀도로 가능한 것의 경계를 밀어 낼 수 있습니다. 이것이 미디어 및 엔터테인먼트 시장의 AI가 성장할 것으로 예상됩니다 2025 년에서 2030 년까지 24.2 %의 복합 연간 성장률 (CAGR)에서 인공 지능은 더 이상 시각 효과의 실험적인 애드온이 아닙니다. 현대 VFX 파이프 라인 내에서 아티스트를 지원하는 핵심 구성 요소가되고 있습니다.
대부분의 스튜디오에서 AI는 팀이 시각적 컨텐츠가 어떻게 구축되는지 다시 상상하여 시간이 많이 걸리는 반복적 인 프로세스를 줄이고 아티스트가 제작의 기술적 측면에 비해 창의성에 더 집중할 수 있도록 도와줍니다. 가장 눈에 띄는 변경 사항 중 하나는 실시간 렌더링입니다. AI-Assisted Denoising 및 Intelligent Sampling 알고리즘으로 구동되는 실시간 렌더링을 통해 VFX 팀은 전체 렌더링을 위해 대기 시간 또는 일없이 근거리 품질로 복잡한 장면을 시각화 할 수 있습니다. 이러한 변화는 반복주기를 크게 줄여서 감독과 디자이너가 더 엄격한 타임 라인에서보다 창의적인 옵션을 탐색 할 수있게합니다.
AI가 사용하는 생산에서 가장 큰 영역 중 하나는 생성 디자인. 간단한 프롬프트 또는 규칙 세트를 기반으로 환경, 소품 또는 시뮬레이션을 생성하는 데 도움이되는 도구를 통해 아티스트는 빈 칸바스 워크 플로를 넘어 지능 시스템을 지시하고 안내 할 수 있습니다. 대부분의 경우, 이는 최종 생산 작업을 완료하기 위해 동일한 컨텐츠 내에서 내부적으로 생성 된 내부 및 맞춤형 참조 샷으로 AI 모델을 교육하여 수행됩니다. AI 도구는 바람이 부는 사막의 풍경이든 번화 한 외계인 세계 대도시이든, 아티스트가 최종 결과를 더 빨리 얻을 수 있도록 도울 수 있습니다.
결과는 더 빠른 처리 시간 일뿐 만 아니라 창의적인 민첩성이 높은 파이프 라인입니다. 아티스트는 인프라가 속도를 유지할 수 있다는 것을 알고보다 자유롭게 실험 할 수 있습니다. 생산 일정에 따른 혜택 : 지연이 줄어들고, 더 자주 반복 할 수있는 능력, 하루에 더 많은 샷이 완료되고 품질 관리를위한 더 높은 기준이 있습니다.
확장 성 요인 : 미래 구축
AI가 컨텐츠 제작에서 아티스트를 지원함에 따라 확장 성은 모든 규모의 스튜디오의 전략적 우선 순위가되었습니다. 강력한 워크 스테이션 몇 개를 보유하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 팀은 프로젝트가 발전함에 따라 컴퓨팅 전원, 스토리지 및 협업 도구를 확장 할 수있는 인프라가 필요합니다.
그러나 진정한 강점은이 워크 스테이션이 더 넓은 방식으로 통합되는 방식에 있습니다. 하이브리드 생산 파이프 라인. Studios는 점점 더 온 프레미스 및 클라우드 인프라의 혼합을 채택하여 수요에 따라 동적으로 컴퓨팅 용량을 확장 할 수 있습니다. 특히 AI 워크로드는이 유연성 (로컬 기계의 모델링 모델링, 필요에 따라 클라우드 클러스터에 대한 추론 및 렌더링 작업을 배포합니다.
미래의 준비 또 다른 요인입니다. 아티스트가 8K+ 형식으로 작업하고 볼륨 캡처를 활용하고 가상 생산 단계를 배포하는 스튜디오, 기하 급수적으로 더 큰 데이터 세트 및 실시간 렌더링 요구 사항을 처리 할 수있는 하드웨어를 배포하는 스튜디오가 필요합니다. AI 도구는 더욱 까다로워 질 것입니다. 더 똑똑하고보다 혁신적인 솔루션은 오늘날 성능뿐만 아니라 내일의 워크로드를 처리 할 수있는 능력을 제공 할 것입니다.
경영진 및 엔지니어를위한 전략적 구현
스튜디오 헤드, CTO 및 파이프 라인 엔지니어의 경우 AI-OP 최적화 된 생산으로의 전환은 중요한 전략적 질문을 제기합니다. 성능과 비용의 균형을 어떻게 유지합니까? 귀하의 인프라를 향후 방지 할 투자는 무엇입니까? 팀이 이러한 진화하는 도구를 최대한 활용할 수 있도록하는 방법은 무엇입니까?
주요 고려 사항 중 하나는입니다 비용 대 저장 비율. AI-OP 최적화 된 워크 스테이션은 더 높은 선행 투자를 나타낼 수 있지만, 수익률은 크게 줄어드는 컴퓨팅 시간, 생산 지연이 적고 창의적 출력이 높아집니다. 프로젝트를 더 빨리 마치는 능력 (예술가들이 더 자주 반복하여 더 높은 품질의 결과를 얻을 수있는 능력)은 경쟁 업계의 매출 잠재력과 평판에 영향을 미칩니다.
영화 제작의 미래를 형성합니다
AI 최적화 된 워크 스테이션은 더 빠르고 확장 가능하며 창의적으로 민첩한 시각 효과 파이프 라인을 가능하게하여 콘텐츠 생성 방식에 근본적인 변화를 가져 와서 생산에 혁명을 일으키고 있습니다.
아티스트와 스튜디오 리드는 항상 잠재력 잠금을 해제하고 창의성의 경계를 추진하는 새로운 방법을 고려해야하지만, 제작에서 AI 사용의 영향과 윤리를 속도와 지속적으로 평가하는 것도 마찬가지로 중요합니다.
게시물 AI 기반 워크 스테이션이 할리우드 제작 규칙을 다시 작성하는 방법 먼저 나타났습니다 Unite.ai.
