Los investigadores han enseñado a la inteligencia artificial a generar avances de películas automáticamente
De acuerdo, a veces en el cine, los avances de películas futuras que se proyectan antes del programa resultan ser más interesantes que la próxima secuela de la siguiente secuela, que viniste a ver debido al avance que viste antes. A menudo (demasiado a menudo, según el consejo editorial gg) sucede que la película simplemente no está a la altura de nuestras expectativas, provocada por un tráiler de calidad.
Crear trailers tan emocionantes es toda una ciencia. Para editar un buen tráiler incluso de una mala película, debes ser al menos un buen psicólogo. Corrección: necesidad Era sé un buen psicólogo.
Investigadores de la Universidad de Edimburgo dicen que han desarrollado un modelo de inteligencia artificial basado en un par de redes neuronales que es capaz de ofrecer un avance adecuado y emocionalmente atractivo para cualquier película. El equipo ya ha utilizado este sistema para crear más de 40 trailers de películas existentes, y los empleados de Amazon Turk generalmente prefieren los trailers generados por IA a los oficiales.
La tarea no es tan sencilla como parece. Unas palabras para los autores:
Para generar trailers automáticamente, necesitamos realizar tareas de bajo nivel como identificar a una persona, reconocer acciones y predecir estados de ánimo, así como tareas de nivel superior como comprender las relaciones entre eventos y su causalidad, así como inferencias sobre personajes y sus acciones.
Los investigadores pudieron lograr el resultado utilizando dos redes neuronales separadas. El primero procesa el metraje de video y audio de la película para encontrar escenas interesantes. Y el segundo, de hecho, es el árbitro de lo que puede interesar al espectador. Escanea la versión de texto de la película, como un guión, y utiliza el procesamiento del lenguaje natural para encontrar momentos importantes y emocionales.
El modelo terminado genera nuevos avances utilizando "información de la película" basada en cómo las redes neuronales procesan la entrada.
Una fuente: techxplore