Si bien los debates sobre el uso de la IA ocupan un lugar central en la industria del entretenimiento, la tecnología ha estado ayudando silenciosamente a los equipos de animación y efectos visuales durante años. Había hecho posibles algunas de las imágenes visuales más sorprendentes cuando se les pedía a los artesanos que hicieran lo que antes se creía imposible.
Cuando el director Peter Sohn quería personajes basados en los elementos fuego, agua, aire y tierra para su nueva película «Elemental», el supervisor de efectos visuales Sanjay Bakshi y su equipo en Pixar recurrieron a la IA para facilitar el proceso. El aspecto de los personajes dependía de ajustes que los alinearan con la visión de Sohn.
“Usamos IA para un tipo de problema muy específico y usamos un algoritmo de aprendizaje automático llamado transferencia de estilo neuronal”, dice Bakshi. “Nuestra animación es muy examinada. Pasamos por tantos ciclos de revisión para cada toma y los animadores realmente lo están haciendo a mano y no hay muchos lugares donde el aprendizaje automático sea aplicable en la forma actual.
“Pero en ‘Elemental’ tenemos este problema en el que ejecutamos estas simulaciones de fuego sobre los personajes para que se sientan ardientes. Luego, las propias llamas pasan por una simulación pirotécnica que es muy realista. Es una simulación de fluidos, una simulación de temperatura real. Entonces, las llamas que produce son muy realistas. Necesitábamos una forma de estilizar esas llamas. Como puedes imaginar, estilizar una simulación no es un problema fácil. Es tan temporal. Está cambiando constantemente. Y esa es la belleza del fuego. Siempre es tan diferente, por eso es fascinante mirarlo. Así que no existen muchas técnicas para estilizar las llamas, pero encontramos una, que se llama transferencia de estilo neuronal, y esa es la técnica que usamos. Era realmente la única solución manejable”.
Gavin Kelly, socio fundador de Piranha Bar, una casa de animación y efectos visuales con sede en Dublín, también ve a la IA como una tecnología que tendrá más usos a medida que los animadores y creadores de contenido busquen superar los límites de sus imágenes.
“En el otro extremo, y aún no hemos llegado a ese punto, simplemente filmas algo y luego le dices a la IA en qué quieres cambiarlo en términos de captura de rendimiento”, dice Kelly. “Entonces, con la captura de rendimiento, es muy complejo. Estás armando la animación, colocando los auriculares en su lugar, hablando con el software que hablará con las manos, el cuerpo y todo. Esas son todas partes diferentes, haciendo que todo hable junto. Para crear esta canalización, es muy, muy complicado. Y hay un montón de resolución de problemas en el camino. Entonces, actualmente, no hay duda de que existen soluciones de captura de movimiento de IA en el pasado. Los hemos visto antes de que hayan sido horribles y no estén listos para la producción. Ahora estamos muy cerca de estar listos para la producción con la posibilidad de rodar la cámara y la IA lo resolverá y será robusto. Y no temblará y se verá muy convincente”.
Para Bakshi y su equipo, la IA aún requiere ajustes cuidadosos por parte de los artistas y los equipos de VFX para obtener las imágenes donde quieren que vayan. No se puede dar nada por sentado.
“La persona que trabajó con nosotros en IA fue Jonathan Hoffman y lo describió como arrojar peces a un tornado y esperar sacar sushi de estos algoritmos de aprendizaje automático”, se ríe Bakshi. «Entonces, puede ingresar lo que desea y puede obtener algo realmente hermoso, pero aún así puede que no sea lo que quería obtener de la animación que le devuelve».