Venom - Buried Alive\Raise the Dead
Альбом - Venom - Black metal 1982 г.
Фильм - Возвращение живых мертвецов 1984 г.
Альбом - Venom - Black metal 1982 г.
Фильм - Возвращение живых мертвецов 1984 г.
Делаем многоголосую озвучку фильма Нигде (1997). Родион Лубенский (Голос Омерики) озвучил "Темного". Свои роли у нас также озвучили Иван Жарков , Андрей Зайцев , Антон Савенков , Анна Потебня и скоро присоединится актриса кино Анна Савранская (недавно сыграла основную роль в Лед 3) и еще несколько актеров дубляжа. Об этом писал ранее - Уникальная возможность (для всех) озвучить фильм вместе с известными актерами дубляжа
Многие могут тоже присоединится к данному проекту или к следующим. Фильмы потом выходят в сети, но у спонсоров есть возможность озвучить роль + потом получить 1080 версию фильма. Вся информация в постах выше.
Мы в телеграмме - https://t.me/PaperPiratesvoice
Родион озвучил данного персонажа -
Думаю многие видели данный клип, но прикреплю -
Озвучку планируем доделать к 20-му июня. Еще достаточно не озвученных персонажей.
Если вам интересен наш проект по озвучке то подписывайтесь на нас на Пикабу и в телеграмме. И вылезайте из теплых китайских курток, тк уже лето))
На днях будут выложены фрагменты с озвучкой.
Что здесь происходит, что за звездецкий список? В общем, некоторые из пикабушников знают, что я пишу шуточные пересказы фильмов, клипов и внезапно художников. Вот их я и собрал в один пост, чтобы вам долго не листать.
Пересказ — это такой странный жанр: не обзор, не рецензия, а скорее шарж. Многие читали — говорят, забавно. Если вы из них — я рад и спасибо, что прочли! Ваши комментарии греют мне сердце.
Звёздный разум (2021, Егор Корешков)
Кольская сверхглубокая (2020)
Мира (2023)
Непослушная (2023, Александр Петров)
Вызов (2023, Юлия Пересильд)
Повелитель ветра (2023, Фёдор Бондарчук)
Гардемарины 1787. Мир (2023)
Гардемарины 1787. Война (2023)
Пчеловод (Джейсон Стэйтем)
Девушка Миллера (Дженна Ортега, Мартин Фримен)
Международная космическая станция (Мария Машкова)
Мадам Паутина (Дакота Джонсон)
Манкимэн (Дев Патель)
Дева и дракон (Милли Бобби Браун)
Мысль о тебе (Энн Хэтэуэй)
Флэш (Эзра Миллер)
Крушение (Джерард Батлер)
Гипнотик (Бен Аффлек)
Экзорцист Папы (Рассел Кроу)
Солтбёрн (Барри Коеган, Розамунд Пайк)
Последний наёмник (Лиам Нисон)
Дворец (Роман Полански, Александр Петров)
Луна (Корея)
Последние из нас (Педро Паскаль, сериал)
Форсаж 10 (Вин Дизель)
Серый человек (Райан Гослинг)
Самаритянин (Сильвестр Сталлоне)
Икс (Миа Гот)
Ледяной драйв (Лиам Нисон)
Искушение (Пол Верховен)
Гренландия (Джерард Батлер)
Воздушный бой (Хлоя Морец)
Блуждающая Земля (Китай)
Солнцестояние (Флоренс Пью)
Падение Луны (Патрик Уилсон, Холли Берри)
Анна (Люк Бессон, Саша Лусс)
Вивариум (Джесси Айзенберг)
Небесный огонь (Китай)
Бессмертный (Финляндия)
Неоспоримый 4 (2017, Скотт Адкинс)
Костяной томагавк (2015, Курс Рассел, Патрик Уилсон)
Песок (2015)
Спуск (2005)
Земное ядро (2003, Аарон Экхарт)
Долгий поцелуй на ночь (1996, Джина Дэвис)
P.S. Если вы считаете, что всё это неплохо и даже местами прикольно, можете задонатить, черкнуть в комменты любимый пересказ, просто одобрительно хмыкнуть или вообще не делать ничего
До новых историй.
Справились? Тогда попробуйте пройти нашу новую игру на внимательность. Приз — награда в профиль на Пикабу: https://pikabu.ru/link/-oD8sjtmAi
полосатый рейс леонов в ванной
Представьте, что вы смотрите музыкальный клип, в котором каждая сцена, каждый персонаж и каждое движение камеры созданы искусственным интеллектом. Звучит как научная фантастика? Что ж, будущее уже наступило. Встречайте The Hardest Part - первый в истории музыкальный клип, полностью сгенерированный нейросетью Sora от OpenAI.
Этот новаторский проект - плод совместных усилий инди-музыканта Washed Out (настоящее имя - Эрнест Грин) и режиссера Пола Трилло. Клип на песню “The Hardest Part” демонстрирует впечатляющие возможности генеративных моделей в создании реалистичных и захватывающих визуальных образов. Но как именно работает эта технология, и какое влияние она окажет на индустрию развлечений? Давайте разберемся.
Примечание: Следующее описание основано на рассуждениях Итана Хи (Ethan He), исследователя ИИ из NVIDIA, бывшего сотрудника FAIR и выпускника CMU, с более чем 6000 цитирований и 5000 звезд на GitHub. Оригинальная статья доступна на LinkedIn Pulse. Реальные технологии являются коммерческой тайной OpenAI и еще не были обнародованы.
Предполагается, что в основе Sora лежит DiT (диффузионный трансформер) - архитектура, которая использует возможности масштабирования трансформеров наряду с итеративным процессом уточнения диффузионных моделей, я уже рассказывал про AnimateDiff, который позволяет генерировать видео на моделях Stable Diffusion, тут этот принцип многократно улучшен.
Схема работы диффузионного трансформера
Трансформеры известны своей эффективностью в обработке последовательных данных и обеспечивают надежную архитектуру для моделирования временной динамики видео. Процесс диффузии, в свою очередь, итеративно уточняет выходные данные, начиная с зашумленного начального состояния и двигаясь к желаемому видеовыходу, повышая качество и согласованность сгенерированных видео.
Для сжатия видео Sora использует векторный квантованный вариационный автоэнкодер (VQ-VAE) на основе трехмерной сверточной нейронной сети (3D CNN). Эта архитектура сети состоит из энкодера, который уменьшает размерность визуальных данных до скрытого пространства, и декодера, который реконструирует видео из этого сжатого представления.
Схема работы VQ-VAE для сжатия видео
Использование 3D CNN позволяет захватывать временную динамику видео, что важно для создания согласованного и плавного движения в сгенерированных клипах. Симметричная конструкция энкодера и декодера обеспечивает эффективное сжатие и реконструкцию видео, сохраняя высокую точность исходного контента.
Процесс обучения Sora
Во время обучения к видеотокенам добавляется случайный шум. Трансформер получает на вход текстовое условие, временной шаг диффузии и зашумленные видеотокены.
Генерация текста в видео
Универсальность Sora распространяется на различные приложения, включая анимацию статических изображений и создание идеально зацикленных видео. Анимация статического изображения достигается путем кодирования изображения как первого токена и использования шума для остальных токенов. Для создания бесшовно зацикленных видео Sora обеспечивает идентичность первого и последнего токенов на каждом шаге диффузии, улучшая эстетическую привлекательность сгенерированного контента.
Генерация видео из изображения
Одним из самых замечательных аспектов Sora является ее способность демонстрировать такие возникающие возможности, как 3D-согласованность и постоянство объектов, без явного программирования. Традиционно для достижения 3D-согласованности в сгенерированных видео требовались специальные функции потерь. Однако Sora показывает, что при масштабировании эти возможности могут возникать естественным образом, позволяя генерировать видео, точно имитирующие реальную динамику и взаимодействия.
Таким образом, Sora представляет собой значительный скачок в области генерации видео с помощью ИИ, объединяя несколько передовых технологий для создания высококачественных видеороликов из текстовых описаний.
Несмотря на впечатляющий результат, процесс создания клипа The Hardest Part с помощью Sora был далеко не простым. Режиссеру Полу Трилло пришлось сгенерировать более 700 видеофрагментов, чтобы отобрать из них 55 лучших для финального клипа. Каждый фрагмент требовал детального текстового описания, учитывающего не только визуальные элементы, но и движения камеры, ракурсы и действия персонажей.
Без динамики сцены смотрятся откровенно странно
“Мы пролетаем сквозь пузырь, он лопается, мы пролетаем сквозь жвачку и выходим на открытое футбольное поле”, - так Трилло описывал одну из сцен клипа.
Пока у Пола Трилло был доступ к Сора он так же сделал промо заставку для TED Talks, со столь полюбившимися ему пролетами камеры. Как по мне, получилось интереснее чем в клипе.
Этот опыт показывает, что даже с использованием передовых алгоритмов ИИ создание качественного видеоконтента требует значительных усилий и творческого подхода. Сора, безусловно, открывает новые возможности, но она не заменяет человеческий талант, а дополняет его.
Несмотря на огромный потенциал Sora и подобных технологий, их широкое применение в индустрии развлечений пока сталкивается с рядом препятствий. Главным из них является высокая стоимость генерации видео.
Для создания согласованных и реалистичных видеопоследовательностей Sora требуется огромное количество вычислительных ресурсов и объем памяти. По оценкам экспертов, генерация даже короткого клипа может обходиться в сотни или тысячи долларов. Для сравнения, другие мультимодальные модели, такие как LLaVA и CogVLM, которые работают только с изображениями и текстом, уже требуют существенных затрат на GPU и электроэнергию.
Еще одним барьером является вопрос авторских прав и интеллектуальной собственности. Модели вроде Sora обучаются на огромных массивах видеоданных, принадлежащих различным правообладателям и в том числе открытых. Использование сгенерированного ИИ контента в коммерческих проектах может привести к юридическим спорам и конфликтам интересов.
Сгенерированный Сэм Альтмен на фоне сгенерированных голливудских холмов
OpenAI, разработчик Sora, активно продвигает свою технологию в киноиндустрии. В марте 2024 года генеральный директор компании Сэм Альтман и другие представители провели серию встреч с голливудскими студиями, режиссерами и продюсерами. Цель этих встреч - найти партнеров для дальнейшего развития и внедрения Sora в кинопроизводство.
Для крупных киностудий использование генеративных моделей может означать существенное сокращение затрат на производство визуальных эффектов и ускорение процесса создания фильмов. OpenAI рассчитывает, что партнерство с Голливудом поможет не только улучшить Sora, но и продемонстрировать ее возможности широкой аудитории.
Однако не все в киноиндустрии разделяют энтузиазм по поводу внедрения ИИ. Многие актеры, режиссеры и другие творческие работники опасаются, что генеративные модели могут лишить их работы и нивелировать ценность человеческого таланта. Поэтому OpenAI предстоит найти баланс между технологическим прогрессом и интересами профессионального сообщества.
Первый музыкальный клип, созданный с помощью Sora, - это лишь начало большого пути. По мере развития генеративных моделей и снижения стоимости их использования, мы увидим все больше примеров применения ИИ в киноиндустрии, музыке, видеоиграх и других сферах развлечений.
Однако важно помнить, что технологии вроде Sora - это инструменты, а не замена человеческого творчества. Они открывают новые горизонты и позволяют воплощать самые смелые идеи, но за каждым успешным проектом по-прежнему стоят талантливые люди - режиссеры, сценаристы, художники и многие другие.
Первая короткометражка сделанная в Sora называется Air Head by Shy Kids
Будущее индустрии развлечений - это симбиоз творчества и технологий, в котором ИИ дополняет и усиливает человеческие способности. И клип “The Hardest Part” - это лишь первый шаг на пути к этому будущему.
А что вы думаете о потенциале генеративных моделей вроде Sora? Как они повлияют на индустрию развлечений и творческие профессии? Поделитесь своим мнением в комментариях!
Такую задачу поставил Little.Bit пикабушникам. И на его призыв откликнулись PILOTMISHA, MorGott и Lei Radna. Поэтому теперь вы знаете, как сделать игру, скрафтить косплей, написать историю и посадить самолет. А если еще не знаете, то смотрите и учитесь.