برای ایجاد جلوه‌های ویژه واقع‌گرایانه در فیلم‌هایی که با هوش مصنوعی ساخته می‌شوند، ترکیبی از تکنیک‌های سنتی سینمایی و فناوری‌های نوین مبتنی بر یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرد. در ادامه، تکنیک‌هایی را معرفی می‌کنم که به واقع‌گرایی بیشتر جلوه‌های ویژه کمک می‌کنند:
۱. تولید تصویر و ویدیو با مدل‌های ژنراتیوی (مثل GAN و Diffusion Models)
* استفاده از مدل‌های دیفیوزن (مثل Stable Diffusion یا Sora) برای تولید صحنه‌های واقع‌گرایانه از متن یا طرح اولیه.
* مزیت: ایجاد نورپردازی، بافت‌ها و جزئیات نزدیک به دنیای واقعی.
2. Motion Capture و Deep Learning برای حرکات طبیعی‌تر
* ضبط حرکات بازیگران واقعی و انتقال آن به کاراکترهای تولیدشده با هوش مصنوعی با استفاده از Pose Estimation و DeepMotion.
* ترکیب mocap سنتی با مدل‌های deep learning مانند NeRF (Neural Radiance Fields) برای بازسازی فضای سه‌بعدی.
3. Deepfake و Face Swapping برای تغییر چهره‌ها
* استفاده از تکنیک‌هایی مثل First Order Motion Model یا DeepFaceLab برای جایگزینی چهره‌ها به‌طور طبیعی و روان.
* مناسب برای بازسازی بازیگرانی که در دسترس نیستند یا بازسازی شخصیت‌های تاریخی.
4. هوش مصنوعی در تولید صدا و دیالوگ
* استفاده از Voice Cloning و Text-to-Speech (TTS) پیشرفته (مثل ElevenLabs یا MetaVoice) برای تولید صدای شخصیت‌ها با احساسات متنوع.
* Lip Syncing با AI برای تطبیق دقیق حرکت لب با صدا (مثلاً با ابزارهایی مثل Wav2Lip).
5. کامپوزیشن هوشمند و افزودن عناصر CGI با AI
* استفاده از مدل‌های segmentation و object detection برای تفکیک دقیق سوژه‌ها و افزودن عناصر کامپیوتری (CGI) به‌صورت خودکار.
* ابزارهایی مانند Runway ML یا Wonder Studio می‌توانند شخصیت‌های سه‌بعدی را به‌طور خودکار در صحنه‌های واقعی قرار دهند.
6. Upscaling و رندر واقع‌گرایانه با AI
- بهبود کیفیت و رزولوشن با استفاده از AI Super Resolution (مثل Topaz Video Enhance AI).
- استفاده از رندرهای مبتنی بر ray tracing و تطبیق نور واقعی با کمک شبکه‌های عصبی.
7. هوش مصنوعی در نورپردازی و رنگ‌بندی خودکار
- AI-based Color Grading با الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای تطبیق رنگ فیلم با سبک‌های سینمایی خاص.
- مدل‌هایی مثل DaVinci Resolve Neural Engine در این زمینه کاربرد دارند.