智東西(公眾號:zhidxcom) 編 | 曹心緣

導語：今年5月，由AI獨立製作的電影《Zone Out》參加了倫敦科幻電影節的48小時電影挑戰賽，儘管排名未能問鼎，它仍然獲得了電影節的特別推薦。

第18屆倫敦科幻電影節於今年5月落下帷幕，在48小時電影挑戰賽的參賽電影中，一部由AI獨立執導的特殊之作頗具看點。這部作品即是由導演Oscar Sharp和谷歌AI研究員Ross Goodwin合作帶來的《Zone Out》。名為Benjamin的人工智慧負責影片的全部製作流程，它採用神經網路和換臉技術，通過整合大量電影素材和演員語音，生成新的場景和對話，最終在48小時內完成成片並參加挑戰賽。

Benjamin是一個將成千上萬專業演員的的老電影和綠幕素材拼湊在一起的人工智慧。人工智慧和換臉技術使得真實和虛擬之間的界限變得模糊，Benjamin的創造者們從這一現狀中獲得新的靈感，決定嘗試自動製作電影。在此之前，一部電影的誕生需要人們去書寫虛構的敘事、導演和扮演作品中的角色，而Benjamin的出現改變了這一局面。

一、AI電影初誕生，闖入挑戰賽前十強

2016年，Benjamin初次登上歷史舞台。導演Oscar Sharp聯合谷歌極具創造力的技術專家Ross Goodwin，並和演員Middleditch、Gray以及Humphrey Ker的首次合作，共同創作出以機器主導的實驗性電影。他們通過提供一系列科幻電影原稿對神經網路模型進行訓練，然後觀察它輸出的作品。這次實驗的最終成品被拿去參加了倫敦科幻電影節的48小時電影挑戰賽。令人驚喜的是，這部電影在挑戰賽中位居前十。

在那時，Sharp和Goodwin稱這個人工智慧為「Jetson」。當年一些人在電影節現場問它：「Jetson，你接下來會做什麼？」它回復道：「員工被燃燒機列車分離。沒有人會看見你的臉。孩子們接觸到火爐，但光源仍在樓梯上滑動。世界仍然是尷尬的。你和你的員工一起參加聚會。」

「我的名字是Benjamin」，它以這句話作了結語。這些有幾分詩意的胡言亂語，鼓舞了Sharp和Goodwin參加下一年的比賽。Goodwin說：「我們想做的正是Oscar和我一開始就討論的，用技術加快進步，而非取代人類。」此時，Benjamin已能從莎士比亞作品中生成了場景對話，並能從其他電影中生成了字母軌道，而導演Sharp負責寫每個場景的段落和框架。最終，作品《No Game》取得了第三名的好成績。

二、AI技術再升級，包攬電影製作全過程

對於這一年的《Zone Out》，Sharp和Goodwin重新策划了新的演員陣容，並且決定讓Benjamin獨立完成所有製片事宜。電影團隊不僅委任Benjamin創作腳本，還讓它獨立選擇場景，並使用換臉技術將演員的臉放置在已經存在的角色上，也就是說，將Middleditch的臉覆蓋在Vincent Price的臉上。此外，Benjamin還試圖用演員們的錄音將生成新的對話。

研究員Goodwin用一個筆記本電腦監控Benjamin並對場景進行隨機抽樣，在亞馬遜雲端運算服務上（Amazon Web Services）上訓練了神經網路。Goodwin稱Benjamin使用的換臉技術需要在一點上使用11個不同的GAN（GAN是一個生成對抗網路，即一對神經網路中，一個產生內容而另一個判斷內容。）他們也使用了谷歌機器學習網路平台TensorFlow。在短短兩天時間，Benjamin成功製作了一部新的電影。

作為一部完全由AI創作的電影，影片呈現的效果尚且存在不少瑕疵。由於團隊花費過多時間從演員自己的聲音中生成對話，為了節省成本，最後電影還是使用了機器合成語音，這使得這部電影的配音效果不盡如人意。除此之外，時間受限的問題也導致在換臉時面部渲染效果一般，在熒幕上的表現像「初稿」一樣怪異。

三、AI執導前景如何，參影演員看法不一

《Zone Out》的演員之一，Middleditch認為，現在人們只想做人工智慧，但隨著新的事物被創造，其他事物會接踵而至並逐步滲透這些技術，尤其是人臉技術。

而他的合作演員Elisabeth Gray的看法相對樂觀，她認為如果這一創舉失敗，她將在餘生繼續從事本職工作，而如果它成功了，那麼她或許以後不會再繼續做演員，但至少當人們意識到人類正被電腦取代的過程中，她正在親身經歷這一過程。其實，她的擔心並無必要，Benjamin或許可以被看作電影導演，但藝術過程的微妙之處是它當下暫時無法領悟和學習的。

結語：AI技術進步飛快，電影製造業或開啟新篇章

儘管實驗性電影《Zone Out》奇怪的結局和糟糕的配音使它未能獲得這一年評委們的喜愛，Sharp和Goodwin仍因Benjamin完全獨立創作電影的事實而深受鼓舞。早在1994年的電影《The Crow》中，在一些演員無法出演的情況下，技術已經可以實現重塑或者拓展他們的行為。而在過去的一年中，研究學者們已經展示如何巧妙處理形象鮮明的角色，使他們看起來好像說了一些他們實際上從未說過的話。

隨著人工智慧演算法取得新的進展和突破，愈加高效的計算能力和精確的分析能力很可能使得機器製作高水準的電影成為現實，這對於那些只關注自己想看的東西的觀眾而言，無疑是激動人心的福音。或許在不遠的將來，日益成熟的AI製造電影技術會加入電影製片的競爭洪流中，對電影製作行業造成猛烈衝擊。

原文來自：WIRED

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