ai软件中怎么抠图AI的电影之路，真的可以把路走得漂漂亮亮吗？

不久前，IBM的人工智能平台Watson为福克斯的悬疑小说《Morgan》操刀了一支影片预告片。工程师们首先给Watson输入100部恐怖小说预告片进行学习，主要探讨了预告片的场景、声音、创作组成，并贴上对应的情感标签，这是基于人工智能平台可以辨识预告片中人物的嗓音、声音、背景乐曲与这时人类相对应的情感类别。在Watson的帮助之下，电影工作人员制作预告片的时间从10天—1个月的周期缩短到了24小时。

AI的电影之路，少不了跌跌撞撞

Waston学习的结果针对电影工作队员来说确实可喜，但是AI科技入侵常常由人类主导的美术领域——电影，真的可以把路走得漂漂亮亮吗？智能相对论预测师杨苏颖认为电影在人工智能上之路大约还存在三个障碍。

一、语言逻辑，尚未“刮骨”的硬伤

2016年ai软件中怎么抠图，在英国科幻小说节的48小时影片创作挑战单元上，纽约学院AI研究人员奥斯卡·夏普和罗斯·古德温利用AI创造了一个9分钟的小电影。他们开发了一个名叫“Benjamin”的递归神经网络，将包含《星际穿越》、《超时空圣战》、《捉鬼敢死队》等几十个惊悚小说电影输入然后ai软件中怎么抠图，Benjamin便无法开始一行行地进行剧本创作。

只是，虽然AI创作的速度迅速，但是品质却并不能否令人满意。至少，这是一个暂时还没有人无法看懂的故事。在Benjamin创造的影片故事当中，情节混乱，前言不搭后语是常态。每一个独立的句子看起来基本都仍旧通顺，不过前后连出来就让人完全一头雾水。

虽然有句其实，“一千个观众就有一千个哈姆雷特”，但是这并不能否作为为AI语言逻辑硬伤开脱的原因。因为制造电影的终极目的而是为了给与他们必定意义层面上的启示，可以或深或浅，但绝不是在看完以后一直头顶问号，不知所云。

但是要理解人类的自然语言，其实对于AI来说并不是一件容易的事情，我们可以简单阐述它所应对的几个挑战。

然而，综合这几点，从理论上来说，AI必需要拥有和人脑几乎接近的构架才能灵活使用语言。而这种的人脑模型能够用AI的数学建模去实现而是个大大的问号。

二、换脸技术取代抠图，成为导演“摇钱树”？

大家或许还记得去年微博质疑的“抠图不自赏”，这部戏的编剧声称因为导演们工作忙碌，分身乏术，所以导演有之后能够到现场拍戏便会使用“绿幕”这种拍摄科技并进行前期处理，而这在影视产业是很正常的现象。这个前期抠图正不正常暂且不论，观众们的“火眼金睛”恐怕不久是要废了。

由于AI换脸技术尚未发生并被采用到视频制作当中，有人在Reddit上发布假脸视频，利用AI深度学习和其它一些AI新技术在成人影片中把导演的脸替换成这种明星演员的脸，制作成了以假乱真的视频。

这种的换脸技术即使成熟，当然比人工后期去抠图更高效，而且因为人工的不完美，观众总能从影像的边边角角看到抠图的漏洞，因此，AI换脸比起抠图可能是更难识别的存在。

那么，在明星越来越重视自己的商业价值而经常公布在各大综艺、广告录制的状况之下，他们本应投入大量时间和精力的影视演出有也许会借助寻找替身演员，然后悄悄利用AI换脸技术的方法来完成。如果明星们偷懒到使用AI技术进行“摇钱”，那么相信市场是绝不会买单的。

由于AI的视觉“戏法”，不仅欺骗观众，更会极大扰乱电影产业。

三、“工业复制品”，可能并不是人类期待的剧情

众所周知，机器更合适做一些简单重复的工作，而人类则更合适从事创造性的工作，目前AI入侵戏剧创作的结果不是把作品搞砸，就是让作品失去灵韵。

《暮光之城》的90后女主角斯图尔特在康奈尔本科的论文分享平台上发表了一篇有关人工智能的论文，讨论神经风格转移（NeuralStyleTransfer）科技在电影中的应用。主要借助画面内容比重的调整来限制电影每一帧风格的效率，试图制做出“斯图尔特”式的电影。

无独有偶，腾讯AILab也强调了一个即时视频艺术滤镜的算法，能够基于卷积神经网络转化素材的美术风格。应用到影片领域，换句话来说，就是“电影滤镜”。如果想制作类似《至爱梵高·星空之谜》这部油画电影格调的佳作，在电脑设备上应用这款电影滤镜就可以完成。

诚然，AI可以帮助完成电影产品，但是正如慈文传媒控股副总长马中骏说的，“好的作品不等于好的产品，好的产品也不等于好的作品”。

艺术作品的构思思维要求考虑对人心灵并且整个社会观念层面的制约力，每一个人都无法在戏剧作品中表达不一样的看法和心情，这是人类精神家园的归属。但即使为了追寻某一位影片大师的格调，而去取悦大众，那么除了这些风格会成为颇具生机的工业复制品，艺术构思的源泉也会随之枯竭。

AI与电影的缘分出口在哪？

如果直接把AI运用到剧本构思上会导致这些麻烦，智能相对论预测师杨苏颖认为不如转化思维，尝试把AI与电影行业当中的其它环节相结合，形成AI与电影缘分的新出口。

2017年3月1日《电影产业推动法》正式施行，其中有推行艺人德艺双馨的内容和打击偷漏瞒报票房的规定等等，不过电影法仍然无法对电影行业的完善运行起到一定的约束作用，但是却未能从根本上切断涌入产业的“恶水”。

由于法律只能管坏片，例如依照八条准许规定的电影，却不能管烂片。在美国影片行业中，一年生产上百部的烂片是行业常态，而“烂片丛生”亦是一个公开的秘密。

然而法律管不了烂片，但是AI利用大数据分析烂片率可能可以给影片内容的构思者们敲响一记警钟。

比如，一个演员一旦总是拍烂片，或者启用一些烂片率高的导演，那么AI在影片公映前给出的烂片预测值都会很好。这给与了读者们提前用脚投票的机会，不仅可以让观众真正接触到更好的影片，避免无意识的烂片消费，更可以导致电影制作方，包括投资人、导演、编剧、演员对影片构思更加用心，毕竟我们的影片跟英美好莱坞式小说的真正区别并不是在票房的高低上。

模仿迪士尼，做电影实景娱乐这块一直是市场巨头们跃跃欲试的游戏，各大影视制作公司“去剧本化”策略终于越来越显著。

但与这些市场热情相对比的是，作为美国东北最大的影视节目外景和后期制作基地，星美今晟影城在拍摄了多部经典的影视作品后来，如今已然鲜有人问津。

去年陈凯歌主演的《妖猫传》按一比一的比重在四川襄阳还原了一座“唐城“，当地本想借这个IP开发出特有的旅行风景区，但是在影片播出期间线下二次消费却遭遇困境。电影实景娱乐是块大饼没错，想想迪士尼在中国的风光就明白这个项目能变成绝对会赚得盆满钵满，现在缺少的是怎么去做好的方式。

前端时间公映的影片《头号玩家》中，哈利迪开发了一款虚拟现实（VR）游戏“绿洲”，让玩家实现全天候沉浸式游戏。

那么在影片实景娱乐这一块的研发，企业不仅可以减少IP运营能力之外，采用VR、机器人等这种的黑科技进行点缀也是一个不错的选择。因为美国的差异并不全在IP的大小，中国还有类似《仙剑奇侠传》、《古剑奇谭》、《诛仙》这样的大IP，关键缺失的或许是让观众走入梦幻画面感受，完全摆脱现实，沉浸到影片故事出现世界的画面化氛围的构建。

AI是技术的产物，是想像力落地后迸发的花朵。而影片又是人类最天马行空的世界之一，这二者天生相得益彰，未来他们的缘分之路一定会越走越宽，越走越长。

【钛媒体作者介绍：文|杨苏颖，来源|智能相对论（微信id:aixdlun）：深挖人工智能这口井，评出咸淡，讲出黑白，道出vb深浅。】