推进生成手绘视频的人工智能

[title]游戏中的生成式AI革命[heading2]第一部分–观察和预测[heading3]假设需要明确的是，艺术家并不处于被取代的危险之中。这确实意味着艺术家不再需要自己做所有的工作：他们现在可以设置初始的创意方向，然后将大部分耗时和技术执行交给AI。在这方面，他们就像早期手绘动画的细胞画家，其中高技能的“描线者”画出动画的轮廓，然后大批低成本的“画家”进行耗时的动画细胞的绘制工作，填充线条。这是游戏创建的“自动完成”。1.我们仍处于这场革命的初期，许多实践仍需要完善尽管最近有很多兴奋，但我们仍然只是处于起点。我们还有大量的工作要做，因为我们正在弄清楚如何为游戏利用这种新技术，并且会为迅速进入这个新领域的公司创造巨大的机会。

[title]生成式AI在游戏领域的机会（市场假设+预测）[heading2]第一部分：观察和预测值得注意的是，艺术家并没有被取代的危险，这意味着艺术家不再需要自己亲自上手去完成所有的工作：艺术家和设计师们可以设定初始的创意方向，然后将大部分耗时和技术执行工作交给人工智能。在这一点上，就像早期手绘动画的画师一样，高度熟练的"绘画专家"描绘出动画的轮廓，然后由成本相对较低的画手们完成耗时的工作，为动画胶片上色，填充线条，只是我们谈到的是游戏创作领域的应用。5.我们仍然处于这场行业变革领域的初期，尚且有很多部分需要完善尽管最近很多人都很激动，但我们仍然刚刚处于起跑线。在大家清如何真正应用这种新技术与游戏领域的结合时，还有大量的工作要做，而对那些之前、以及迅速进入这个新领域的公司来说，将会存在巨大的机会。

我们已经看到这些生成式人工智能系统迅速导致了许多法律和道德问题。“Deepfakes”，即由人工智能创建的图像和视频，声称是真实的，但实际上并非如此，已经出现在媒体、娱乐和政治领域。然而迄今为止，深度赝品的创建需要大量的计算技能。然而现在，几乎任何人都可以创建它们。OpenAI尝试通过为每个DALL-E 2图像添加独特符号的“水印”来控制假图像。然而，未来可能需要更多的控制——特别是当[生成视频创作](https://www.theverge.com/2022/9/29/23378210/meta-text-to-video-ai-generation-make-a-video-model-dall-e)成为主流时。生成式人工智能还提出了许多关于什么是原创和专有内容的问题。由于创建的文本和图像与以前的任何内容都不完全相同，因此这些系统的提供商认为它们属于其提示创建者。但它们显然是之前用于训练模型的文本和图像的衍生品。不用说，这些技术将在未来几年为知识产权律师提供大量工作。从这几个商业应用程序的例子中可以清楚地看出，我们现在只是触及了生成式人工智能为组织及其内部人员所做的事情的表面。例如，此类系统可能很快就会成为标准做法，用于制作我们大部分或全部书面或基于图像的内容——提供电子邮件、信件、文章、计算机程序、报告、博客文章、演示文稿、视频、等等。毫无疑问，这种能力的发展将对内容所有权和知识产权保护产生巨大且不可预见的影响，但它们也有可能彻底改变知识和创造性工作。假设这些人工智能模型在它们存在的短时间内继续进步，我们很难想象它们可能带来的所有机会和影响。