人工智慧可以和不應該在視覺/照片製作中使用的領域
圖像生成人工智慧正在迅速普及、「人工智慧該應用到什麼程度？」已經成為視覺製作領域的一大主題。。
在實際生產現場、這不是一個簡單的用不用AI的問題。。重要的是、分解生產流程並做出決策です。
用於攝影和視覺製作、有規劃、設計、生產、營運等多個流程。。其中有、即使是迄今為止別無選擇只能生產的領域，也有一些可以透過人工智慧實現的領域。。另一方面、當然，有些領域需要人類的參與。。
在本文中、分解視覺/照片製作過程、梳理可以用人工智慧建立的領域和需要人類參與的領域我會。
生產現場發生混亂
當討論人工智慧時、在很多情況下，它往往是一個極端的故事，如下所示。
- AI取代照片
- 創作者的工作消失了
- 一切都可以用AI解決
但、生產現場實際發生的是更具體的改變。。
例如，在廣告和EC的製作中、僅創造一種視覺效果的工作正在減少。。
在目前的生產中、
- SNS尺寸
- 切割為 EC
- 廣告橫幅
- LP視覺
比如、前提是發展大量同一概念的視覺效果。已成為。
這種結構性變化、這是考慮引入人工智慧的一個原因。
討論人工智慧引入的原因
照片製作、到目前為止，該過程已進行如下。。
- 概念設計
- 場地/工作室準備
- 撮影
- 修飾
- 用於部署的可視化製作
在這個、視覺效果的大量生產和更換這是一個非常耗時的過程。。
例如，在 EC 的情況下、
- 背景變化
- 季節性影像
- 顏色變化
比如、同一個產品需要多種視覺效果。。
這些都是、迄今為止別無選擇，只能創建的領域です。然而，現在人工智慧生成結果成立的案例越來越多。。
生產過程中組織的人工智慧應用領域
從這裡、我們按照實際的生產流程來整理一下。。
① 視覺規劃/概念設計
這個過程是、人的作用是最重要的部分です。
因為、視覺不僅僅是圖像、
- 品牌表達
- 商品理解
- 目標設計
這是因為多種因素的結合，例如。
在生產現場、
- 你有什麼樣的世界觀？
- 視覺效果針對誰？
- 傳達什麼
需要做出以下判斷：。
這部分不是由AI決定的。、考驗生產方設計能力的領域です。
② 拍攝真實的人物和地點
這是照片製作中最重要的領域之一。。
在以下條件下、人類生產至關重要變成。
- 真人
- 具體型號
- 真實的地方
- 有報道的照片
例如，
- 採訪拍攝
- 店鋪介紹
- 企業肖像
- 品牌攝影
這些照片是、需要現場和真實的視覺效果です。
該區域是、即使現在，重點仍然是人類生產。。
③ 圖像視覺製作
另一方面、還有一些領域可以實現人工智慧生成。。
例如、
- 抽象 圖像 視覺
- 概念背景
- 氣氛切
- 視覺形象
這些東西是、
- 無需具體人員
- 不一定是真實位置
符合條件的情況下、它也適用於人工智慧生成。。
在廣告和網頁製作中、這些影像剪切被大量使用。
這些都是、到目前為止，這是我別無選擇、只能創造的領域。、目前，人工智慧生成也成為可能的案例越來越多。。
④ 視覺開發/量產
AI最有可能用在什麼地方？、這個過程。
在現代生產中、1一個視覺
- 對於社群網路
- EC用
- LP用
- 用於廣告
ETC。。
進一步、
- 季節性更換
- 顏色變化
- 成分變化
您將需要諸如以下的變體。
這些都是、需要花費大量時間和成本來生產的零件原來是。
現在、這種大規模生產過程的一部分越來越多地透過人工智慧生成來實現。。
組織人類生產和人工智慧的作用
如果你組織到這裡、視覺製作中的角色如下：。
以人類生產為中心的領域
- 概念設計
- 品牌表達
- 真人攝影
- 現場照片
AI建立的領域
- 影像視覺
- 背景變化
- 視覺量產
- 膨脹材料
重要的是、決定在生產過程中的何處使用它です。
這不是是否使用人工智慧的問題。、應該將其納入生產結構的什麼位置？是重點。
概括：從生產流程來看
引入人工智慧進行視覺製作、這不是一個簡單的故事。
而不是關於「我們應該使用人工智慧嗎？」的爭論。、
分解生產流程並做出決策
這很重要。
- 需要真實的照片
- 表達品牌的視覺效果
在這些領域、重點將放在人類生產。。
另一方面、
- 影像視覺
- 開發材料
比如、越來越多的案例表明，人工智慧可以應用於迄今為止別無選擇、只能生產的領域。。
在生產現場、組織人類和人工智慧的角色將成為未來重要的決策軸。。
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