(26 dicembre 2024) L’intelligenza artificiale generativa (Gen AI) sta radicalmente trasformando la produzione di contenuti audiovisivi, sin dalle fasi preliminari, infatti il suo impatto è sempre più significativo già in fase di scrittura delle sceneggiature, che siano per produzioni televisive o cinematografiche, così come per la stesura di copioni per programmi radiofonici.
Poi entra in scena anche con la creazione di contributi video generati da prompt testuali, per portare un esempio.
Alcuni esperti del settore, invece di vedere la GenAI come una minaccia, la considerano un’opportunità.
Paragonano il suo impatto a quello dello streaming sulla distribuzione di video o di Photoshop sulla fotografia. Sostengono che la GenAI può automatizzare compiti di routine, migliorare la creatività e ampliare la gamma di idee nella produzione di contenuti.
Assistente in pre-produzione
Sono già disponibili strumenti basati su GenAI per la pre-produzione, come Filmustage (https://filmustage.com/) e Scriptbook (https://www.scriptbook.io/).
Questi strumenti utilizzano algoritmi per analizzare le sceneggiature, identificare gli elementi chiave, valutare i rischi e fornire promemoria. Anche le startup come Runway (https://runwayml.com), Metaphysic (https://metaphysic.ai/tech-and-research) o Fable Studio (https://thefablestudio.co) stanno sviluppando strumenti di pre-produzione basati su Gen AI, con il supporto di grandi aziende statunitensi, come Comcast NBC Universal.
L’avvento di modelli GenAI come la già ben nota Sora (https://openai.com/index/sora/) di OpenAI, in grado di creare filmati convincenti da brevi descrizioni testuali, testimonia i rapidi progressi nella creazione di contenuti. Nonostante alcune resistenze iniziali, la GenAI sta guadagnando terreno nella pre-produzione, anche nel settore pubblicitario, con aziende come Disney, Google e Meta che la utilizzano per personalizzare i messaggi pubblicitari.
Produzione
Anche nell’ambito della produzione televisiva, questa tecnologia sta trasformando i metodi di lavoro tradizionali. A differenza dei precedenti metodi di apprendimento automatico, che si concentravano principalmente sull’automazione di attività di routine, la GenAI offre capacità avanzate di automazione e creazione.
Questo progresso consente ai produttori di dedicare più tempo ed energie ad aspetti più complessi e creativi del processo di produzione.
Un’area chiave in cui la GenAI mostra il suo potenziale è l’automazione, poiché può automatizzare compiti ripetitivi come l’editing, la creazione di clip e persino la generazione degli highlight sportivi. Per questi ultimi, un interessante soluzione è proposta da revid.ai (https://www.revid.ai/tools/ai-sports-highlights-generator).
Va evidenziata anche la capacità della GenAI di permettere la realizzazione di idee creative che in precedenza erano impossibili da realizzare a causa di limiti di tempo, budget o logistica. Analizzando ed elaborando grandi quantità di dati, la GenAI può generare contenuti realistici, aprendo nuove strade per l’espressione creativa.
Oltre all’automazione e al supporto creativo, la GenAI semplifica i flussi di lavoro di produzione. Automatizza attività come l’inserimento del marchio, la correzione del colore e la geolocalizzazione. Inoltre, la GenAI svolge un ruolo significativo nella gestione delle risorse multimediali (MAM), automatizzando attività come la creazione di sottotitoli, l’editing dei contenuti e l’aggiunta di metadati, che rendono la ricerca e il recupero più efficienti.
Di più, con meno
Da sottolineare anche l’impatto della GenAI sul controllo automatico delle telecamere, in particolare negli eventi dal vivo. I sistemi basati su GenAI offrono un controllo telecamera più affidabile e sofisticato rispetto ai sistemi precedenti. Possono catturare più angolazioni e seguire l’azione in modo più efficace, anche in ambienti affollati come gli stadi, concerti o manifestazioni di piazza.
In tal senso la BBC ha condotto una ricerca sulla questione (“AI in Production”), utilizzando una telecamera statica 4K per simulare una configurazione a due o tre telecamere. La risoluzione 4K di queste telecamere è molto più alta di quella necessaria per la trasmissione, ciò significa che è possibile estrapolare dalla ripresa complessiva della scena degli specifici dettagli, ciascuno dei quali di qualità adeguata per la trasmissione televisiva standard, ma che sembra essere stato generato da un’altra telecamera.
Si pensi ad una telecamera che riprenda panoramicamente 4 persone ad un tavolo, tutte sedute di fronte alla camera, per un dibattito. Se, oltre alla panoramica, con l’AI si può estrapolare il “primo piano” di ciascun relatore, mentre parla, sembrerà che lo studio sia dotato di due o tre camere, anche se, in realtà, ce n’è una sola.
L’utilizzo di queste soluzioni statiche a basso costo consente di coprire anche eventi più piccoli o realizzare produzioni più economiche, con una troupe composta anche da una sola persona.
Ottimizzazione della qualità video
Un’altra importante applicazione della GenAI nella produzione televisiva è l’ottimizzazione della qualità video. Generative Adversarial Networks (GAN), un tipo specifico di Gen AI, vengono utilizzate per migliorare la qualità dei video compressi. Le GAN mirano a ridurre al minimo la perdita di informazioni durante la compressione, migliorando così l’esperienza visiva complessiva. Funzionano confrontando il contenuto compresso con l’originale e riducendo al minimo le differenze.
La ricerca ha dimostrato che le GAN sono promettenti nel ridurre gli artefatti visibili e migliorare la qualità video percepita rispetto ai metodi precedenti.
Tra le soluzioni disponibili, possiamo segnalare TopazLabs (https://www.topazlabs.com/topaz-video-ai), sul cui sito sono mostrati molti esempi video delle proprie potenzialità, e Nero AI Video Upscaler PRO (https://www.nero.com/eng/products/ai-video-upscaler-pro/), che permette di aumentare il livello dei video fino a 4K, di aggiungere dettagli reali ai video e di renderte più nitide le sfocature con un solo clic.
Man mano che l’automazione riduce i costi di produzione, le emittenti locali, in particolare, possono trarre vantaggio dalla GenAI per produrre meglio e a condizioni sostenibili, così come possono recuperare la qualità dell’archivio, con investimenti contenuti.
È importante notare che la GenAI è una tecnologia in rapida evoluzione; le emittenti e sempre più produttori di contenuti iniziano ad adottare la Gen AI, riorganizzando i propri flussi di lavoro per sfruttare al meglio tali capacità, in continua evoluzione. Il futuro della produzione televisiva vedrà un miglioramento dei processi di produzione, dalla creazione alla distribuzione.
Animare le immagini statiche
Per finire, un modo per sfruttare altre potenzialità della GenAI può essere quello proposto da LivePortrait (https://liveportrait.org/), che offre una soluzione per animare le foto o i ritratti grafici statici.
Con Live Portrait AI è possibile trasformare le immagini statiche in video animati, con espressioni facciali e movimenti davvero realistici. I creatori di contenuti possono così generare contenuti video coinvolgenti e personalizzati, in modo rapido ed economico. Una soluzione che permette di vivacizzare dei contributi che, altrimenti, sarebbero solo audio e supportati da un’immagine fissa.
Molti esempi delle produzioni possibili sono disponibili nel sito indicato. (AR)
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