Inteligencia artificial en el cine: Nuevas posibilidades creativas

La película Here (2023) se estrenó hace unas semanas y es un gran ejemplo de cómo la intelligence artificial (AI) está transformando el proceso cinematográfico. Dirigida por Robert Zemeckis, la película utilizó una avanzada tecnología de rejuvenecimiento impulsada por IA para mostrar a los actores Tom Hanks y Robin Wright interpretando a sus personajes a lo largo de 60 años. A diferencia del CGI tradicional (Computer-Generated Imagery), que puede tardar meses en perfeccionarse, este enfoque hizo posible ver transformaciones instantáneas en el set, ahorrando tiempo y dinero. La IA no solo mejora la narrativa, sino que también hace que la producción cinematográfica sea más eficiente e innovadora.

De hecho, Hollywood está experimentando ahora con técnicas innovadoras como el reemplazo facial impulsado por IA, mejoras de personajes al estilo deepfake, generación automática de fondos y real-time virtual environments. Estas innovaciones hacen que los efectos visuales sean más realistas y la producción más eficiente. Los informes muestran que la adopción de generative AI in the film industry está creciendo rápidamente, con una impresionante tasa de crecimiento anual del 27.2%.

Fig 1. Un resumen del mercado de la IA generativa en el cine.

En los últimos años, el CGI se ha convertido en una característica estándar en muchas películas. Casi todas las películas de Marvel Studios utilizan la de-aging technology para traer de vuelta a los personajes favoritos de los fans, creando nostalgia y mejorando la experiencia cinematográfica. La IA es ahora una parte clave de la realización cinematográfica, ayudando con todo, desde la narrativa y la edición de video hasta la redacción de guiones. Echemos un vistazo a cómo la industria cinematográfica está utilizando la inteligencia artificial para hacer que las películas sean más atractivas, eficientes y visualmente impactantes.

Narrativa basada en IA en las películas#

Desde rejuvenecer a los actores hasta crear personajes completamente nuevos, la IA ayuda a los cineastas a dar vida a sus visiones creativas. Echemos un vistazo más de cerca a algunas de estas aplicaciones de la IA.

Uso de la IA para efectos visuales en el cine#

Visual effects and CGI han sido una parte importante de la realización cinematográfica durante muchos años. Su primer uso significativo fue en Westworld (1973), que utilizó imágenes pixeladas para mostrar la perspectiva de un robot’s. Con el tiempo, estas tecnologías se han vuelto más avanzadas y realistas.

La integración de la inteligencia artificial las ha mejorado aún más. Técnicas como el rejuvenecimiento, el cambio de rostros y la captura de movimientos habilitada por IA ahora hacen que los efectos digitales se vean más naturales. Por ejemplo, en Gemini Man (2019), la tecnología de rejuvenecimiento transformó a Will Smith, que entonces tenía 50 años, en una versión convincente de sí mismo a los 23 años. Esto dio vida al personaje Junior.

Fig 2. Will Smith fue rejuvenecido de 50 años a 23 años.

Así es como funciona la tecnología de rejuvenecimiento que utiliza IA:

• Facial scanning: Se utilizan escaneos de alta resolución para capturar detalles intrincados de la cara de un actor, como la textura de la piel, los poros y los contornos faciales.
• AI models: Los modelos de machine learning analizan material de archivo o imágenes de referencia para recrear características faciales, expresiones y movimientos.
• Performance capture: Los movimientos y expresiones de los actores se graban utilizando tecnología de captura de movimiento para garantizar actuaciones naturales y realistas.
• CGI reconstruction: Se crea un modelo digital que se combina perfectamente con las imágenes de acción real, mapeando las expresiones del actor en el personaje digital.
• Lighting and Texture Adjustments: Técnicas de renderizado sofisticadas ajustan el tono de piel, la iluminación y las interacciones ambientales para garantizar que el personaje digital encaje de forma natural en la escena.

Este proceso permite a los cineastas lograr un realismo impresionante, ya sea creando versiones más jóvenes de los actores, personajes completamente nuevos o mejorando efectos visuales complejos.

El papel de la IA de visión en la mejora de los efectos visuales cinematográficos#

Es importante tener en cuenta que la IA en los efectos visuales y el CGI es un campo amplio que abarca una gran variedad de técnicas y enfoques. Por ejemplo, una tecnología clave detrás de estas innovaciones es el computer vision, una rama de la IA que ayuda a las máquinas a analizar y comprender los visual data. Aunque el computer vision por sí solo no puede hacer posibles los efectos visuales, desempeña un papel crucial para mejorar su realismo y integration.

Considera el object tracking: es una computer vision task que ayuda a seguir el movimiento de objetos o actores en una escena, asegurando que los efectos digitales permanezcan alineados con las imágenes de acción real. El object tracking funciona analizando los fotogramas del video para detectar la object’s position y el movimiento. Esta información se utiliza para anclar elementos digitales, como personajes o efectos CGI, para que se muevan de manera natural con el tracked object. Por ejemplo, en una escena de acción, puede seguir la mano de un actor para añadir sin problemas un arma CGI o un efecto brillante, haciendo que parezca parte del entorno físico.

Personajes generados por IA en las películas#

Los personajes AI-generated están cambiando la forma en que los cineastas abordan desafíos como completar actuaciones tras el fallecimiento de un actor. En Furious 7, la IA fue fundamental para revivir al personaje de Paul Walker, Brian O’Conner, tras su prematura muerte. Los cineastas utilizaron CGI e IA para recrear digitalmente el rostro de Walker, apoyándose en sus hermanos, Caleb y Cody, así como en el actor John Brotherton, para actuar como dobles. La AI analyzed Walker’s actuaciones anteriores para replicar sus expresiones faciales y movimientos con precisión, mientras que las grabaciones de audio existentes se utilizaron para elaborar su diálogo. El uso innovador de la AI permitió completar la película y ayudó a rendir homenaje al legado de Walker.

Fig 3. Superposición del rostro de Paul Walker en el cuerpo de Cody Walker.

Escritura de guiones impulsada por IA#

La generative AI está acelerando la fase de preproducción del cine al ayudar con tareas creativas como la redacción de guiones y el desarrollo de story. Los modelos de IA son capaces de analizar guiones y diálogos de diferentes películas y pueden generate guiones o historias basados en indicaciones dadas. Estas herramientas de IA pueden identificar patrones en la narrativa, sugerir puntos de la trama e incluso crear diálogos que se alineen con géneros o tonos específicos. Esto ahorra tiempo y ofrece a los cineastas un punto de partida único para su proceso creative.

Un ejemplo interesante del uso creativo de la IA en el cine es el cortometraje de 2016 Sunspring, producido por End Cue. Lo que hace que este filme de ciencia ficción de 9 minutos sea único es que su guion fue escrito en su totalidad por un AI bot llamado Benjamin. Trained con cientos de guiones, diálogos y subtítulos de películas de las décadas de 1980 y 1990, Benjamin demostró cómo la IA puede aportar una perspectiva fresca a la narración.

Fig 4. Un guion generado por Benjamin.

La IA en la edición de vídeo y posproducción#

Se han utilizado tecnologías avanzadas en la posproducción cinematográfica durante años, pero a menudo requieren mucho tiempo y esfuerzo. La IA está cambiando esto al simplificar el proceso e introducir nuevas herramientas creativas como la edición automatizada y la síntesis de voz, haciendo que el cine sea más rápido, fácil e innovador.

Uso de la IA para la edición automática de vídeo#

La edición es uno de los procesos que consume más tiempo en la realización cinematográfica. Los editores suelen pasar horas revisando material de archivo, analizando tomas, seleccionando las mejores y alineándolas. Por ejemplo, en la película Taken 3 (2014), una escena de 6 segundos en la que Liam Neeson (Bryan Mills) salta una valla implica 14 cuts from multiple cameras. Para producir esta breve secuencia, el equipo de edición tuvo que revisar de cerca las imágenes de varias cámaras, hacer varios ajustes y finalizar la secuencia.

Para acelerar estos procesos, podemos utilizar AI-powered editing tools para analizar el material de different cameras y obtener un resultado final cohesivo. El computer vision desempeña un papel importante en estas herramientas a través de técnicas como la classification de escenas para identificar y organizar diferentes partes del material de archivo, como secuencias de acción, escenas de diálogo o transiciones. Ayuda a las herramientas de IA a comprender la estructura de una película y a tomar mejores decisiones sobre qué clips utilizar y cómo organizarlos.

Fig 5. La IA puede acelerar el proceso de edición de vídeo.

IA para la composición de bandas sonoras#

En una película, la música temática y las partituras de fondo desempeñan un papel crucial al elevar las escenas y conectar la película con su audiencia. Perfeccionar el tono y el timbre para que coincidan con la intensidad de una escena, ya sea amplificándola para secuencias de acción o suavizándola para momentos emocionales, siempre ha sido una tarea desafiante para los compositores.

Para simplificar este proceso, muchos compositores utilizan ahora herramientas de AI music generation. Por ejemplo, Michael Giacchino, ganador de un Óscar, un Globo de Oro y un premio Grammy, utilizó herramientas de IA para crear algunas de las pistas oscuras y atmosféricas de The Batman (2022).

El papel de la IA en la síntesis de voz y el doblaje#

En el pasado, los ingenieros de sonido solían depender de diferentes propiedades para imitar sonidos en una escena. Por ejemplo, el rugido del Tyrannosaurus rex en Jurassic Park (1993) es una mezcla de diferentes sonidos de animales. Gary Rydstrom, el diseñador de sonido de la película ganador de un Oscar, utilizó una combinación de sonidos del chillido de un bebé elefante, el gruñido de un tigre y el gorgoteo de un caimán para elaborar el rugido inolvidable. Grabar estos sonidos de diferentes fuentes requiere tiempo y sistemas de grabación avanzados.

Fig 6. La IA puede simplificar la posproducción de sonido.

Sin embargo, con las herramientas de IA que pueden generate different sounds, estas se pueden crear con facilidad. Por ejemplo, en la película Top Gun: Maverick (2022), el actor Val Kilmer, que interpreta a Tom Kazansky, perdió la voz debido a un cáncer de garganta. El equipo de la película utilizó una IA avanzada para recreate his voice.

Consideraciones éticas de la IA en el cine#

Aunque la IA puede aumentar la eficiencia y desbloquear nuevas posibilidades creativas, su creciente papel en la industria también plantea importantes cuestiones ethical, tales como:

• Propiedad: El contenido generado por IA plantea dudas sobre la propiedad, la originalidad y los derechos de propiedad intelectual. Cuando se utilizan herramientas de IA para crear guiones, personajes, música o efectos visuales, resulta difícil determinar a quién se debe acreditar y compensar.
• Misinformation en los deepfakes: La tecnología de deepfakes impulsada por IA puede crear contenido altamente realista. Sin embargo, también puede difundir información falsa que puede tener graves consecuencias legal.
• Preocupaciones sobre la privacidad: El proceso de entrenamiento de IA involucrado en la realización cinematográfica requiere una vasta recopilación de datos personales, como imágenes, videos y voces de actores. Esto plantea dudas sobre la privacy y la data protection.

El próximo capítulo con la IA#

La IA ha surgido como una herramienta impactante en la industria cinematográfica. Desde la mejora de los efectos visuales y la optimización de la posproducción hasta la generación de contenido creativo y la personalización de las experiencias del espectador, la IA está cambiando la forma en que consumimos y creamos películas.

Si bien los beneficios potenciales de la IA son inmensos, es crucial abordar los desafíos éticos asociados con su uso. Al fomentar el desarrollo responsable de la IA y priorizar la creatividad humana, podemos crear un futuro donde la tecnología y el arte se entrelacen sin problemas, mejorando la experiencia narrativa mientras se respetan los valores artísticos.

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