בקרוב בבבתי הקולנוע: טריילר שהוכן על ידי AI

חוקרים מאוניברסיטת אדינבורו יצרו מודל שאומן על ידי צפייה ביותר מ-80 סרטים – בהם כ-11 אלף סצינות שונות – ויצרו טריילרים שבני אדם אמרו שהם מוצלחים יותר מהמקור

מקור: Unsplash

עריכת טריילרים לסרטים היא אמנות. לראייה, לא פעם מי שמצלמים, מביימים ועורכים את הסרטים הללו הם כלל לא שמייצרים את הטריילרים, שאמורים לשים את הישבנים של כולנו בבתי הקולנוע (או לפחות של חלקנו בימים אלו) – ומי שעושים את זה הן בכלל חברות חיצוניות שמתמחות באמנות ה”בעולם אכזר. גבר אחד נלחם כנגד כל הסיכויים”. אבל, כמו בלא מעט תחומים אחרים, גם לתחום הטריילרים מתחילה להתגנב הבינה המלאכותית והיא חמושה בנחישות ורשתות נוירונים.

המודל שלומד את הסרט, מזהה מה שחשוב ומייצר טריילר

חוקרים באוניברסיטת אדינבורו שבסקוטלנד פיתחו מודל בינה מלאכותית הבנוי משתי רשתות נוירונים, שיכול לקחת את כל הדאטה הוויזואלי של סרט מסוים ולייצר ממנו טריילר, שלא ייפול ברמתו – ואולי אף יעלה על אלו מעשי ידי עורך מקצועי.

במאמר שפרסמו החוקרים, המודל שיצרו הצליח להפיק את הטריילרים לאחר שביצע כמה פעולות בסיסיות – כמו זיהוי הדמויות, זיהוי הפעולות שכל דמות עושה והיכולת לנסות ולנבא את המוטיבציה שמאחורי הפעולה של כל דמות בסרט שאותו הוא בחן.

בנוסף, המודל – לאחר הרצה ובחינה של הסרט – מבין את הקשרים בין האירועים השונים שקרו בסרט ואת ההשלכות שלהם, ומסיק מסקנות על הפעולות שבוצעו. המודל, כאמור, בנוי משתי רשתות נוירונים: הרשת הראשונה היא זו שאחראית על ניתוח הוידאו, כדי למצוא סצינות שיכולות להיות שימושיות לטובת יצירת הטריילר. למעשה היא פועלת בדומה לכלי ה-Video Analyzer המרשים שמיקרוסופט מפתחת כאן בישראל.

הרשת השנייה היא זו שקובעת מה יעניין את הצופים ועשוי למשוך אותם לצפייה ומה לא. כדי לעשות את זה, החוקרים מזינים למודל גרסה טקסטואלית של הסרט – משהו שדומה לתסריט, אבל מציג את עלילת הסרט בצורה מקיפה יותר ברמה הטקסטואלית. על ידי שימוש בעיבוד שפה טבעית, המודל מזהה את הרגעים החשובים ביותר והסצינות שבהן מובע רגש רב, מרכיב הכרחי לטריילר טוב, ומסמן אותם.

המודל מנתח את ”הניצוץ” של סטנלי קובריק כדי לייצר ממנו טריילר | מתוך המאמר

החוקרים כותבים כי המודל שפיתחו מייצר את הטריילרים בעזרת מה שהם מכנים “הבנת הסרט” של רשתות הנוירונים, ועל בסיס ההבנה הזו המודל מעבד את המידע – שהוא בפועל הסרט – לכדי טריילר שאמור להיות מעניין ומוצלח יותר מאלו שמייצרים בני אדם.

המודל שפיתחו החוקרים אומן על ידי צפייה ביותר מ-80 סרטים שונים, שמכילים יותר מ-11 אלף סצינות שונות – ושלהם יצרו אולפני הטריילרים כ-280 טריילרים שונים. המודל נבחן אז על ידי שימוש ב-38 סרטים ויצר להם 40 טריילרים בסך הכל.

ב-2016 היה שימוש דומה בטכנולוגיה על ידי חוקרים מ-IBM, שחברו לאולפני הסרטים פוקס המאה ה-20 , ויצרו גם הם בינה מלאכותית לטובת יצירת טריילרים. עם זאת, אותו מודל שפותח ייצר טריילר לסרט אחד בלבד – מותחן אימה בשם “מורגן” שיצא אז לקולנוע.

בתוצאות המחקר שלהם מציינים החוקרים כי 40 הטריילרים שיצר המודל שפיתחו עברו גם בחינה אנושית על ידי עובדי Amazon Mechanical Turk, פלטפורמת האאוטסורסינג של הענקית האמריקאית, שבחנו את הטריילרים, ושם נרשמה העדפה מובהקת לטריילרים שיצר ה-AI על פני אלו שיצרו האולפנים המקצועיים.

בכל מקרה, החוקרים מציינים נקודה חשובה מאוד. המודל שלהם, חכם ושימושי ככל שיהיה ביצירת טריילרים מעניינים ומושכים, לא יודע עדיין מה זה ספויילרים. לכן עוד מוקדם מדי לחשוב על כך שהוא יערוך את הטריילר לסרט הבא של מארוול, כי הוא יכול בקלות לחשוף כמה נקודות דרמטיות שאולי היה נחמד אם היו מפתיעות את כולנו על המסך גדול.

כל הכתבות והעדכונים מעולם הטכנולוגיה וההייטק כל הכתבות והעדכונים מעולם הטכנולוגיה וההייטק מחכים לך עכשיו בערוץ גיקטיים בטלגרם

עם זאת, לצערנו, כנראה שבגלל שמדובר בעבודת מחקר, אנחנו עדיין לא יכולים להיחשף לתוצרים ולקבוע בעצמנו האם הטריילר המסונתז טוב יותר מהאנושי, אבל לפחות נוכל תמיד להתנחם באם-כל-הטריילרים:

 

אושרי אלקסלסי

Your Friendly Neighborhood Geek. יש לכם סיפור טכנולוגי? דברו איתי: Oshry@geektime.co.il

הגב

3 תגובות על "בקרוב בבבתי הקולנוע: טריילר שהוכן על ידי AI"

avatar
Photo and Image Files
 
 
 
Audio and Video Files
 
 
 
Other File Types
 
 
 

* היי, אנחנו אוהבים תגובות!
תיקונים, תגובות קוטלות וכמובן תגובות מפרגנות - בכיף.
חופש הביטוי הוא ערך עליון, אבל לא נוכל להשלים עם תגובות שכוללות הסתה, הוצאת דיבה, תגובות שכוללות מידע המפר את תנאי השימוש של Geektime, תגובות שחורגות מהטעם הטוב ותגובות שהן בניגוד לדין. תגובות כאלו יימחקו מייד.

סידור לפי:   חדש | ישן | הכי מדורגים
לא קריטי
Guest

80 מסמכים בdataset אחד נחשב לdataset מאוד קטן. בד”כ רשתות צריכות להתאמן על עשרות אלפי דגימות בשביל לקבל תוצאה טובה.

קיקי
Guest

אבל הצליח להם

קלרשו
Guest

כנראה שגם ילד בן 10 היה מצליח להראות הרבה קטעים של אקשן מחוברים אחד לשני בצורה מעניינת

wpDiscuz

תגיות לכתבה: