ビジュアル制作の現場で起きている変化
最近、在視覺製作領域常聽到這樣一句話。。
“我們應該使用人工智慧嗎？”。
然而，在實際生產現場重要的是、不在那裡。
真正重要的是、
AIを導入するかどうかではなく「どこで使うか」です。
視覺製作、単純に一枚の画像を作る仕事ではありません。
構想、概念設計、材料生產、部署、差し替えなど、いくつもの工程に分かれています。
AIの導入を正しく判断するには、
制作工程を分解して考えること將被要求。
換句話說、
- 人が関与することで価値が生まれる工程
- AIでも成立する工程
この2つを整理することが、これからの制作では重要になります。
AI導入で起きている認識のズレ
AIが話題になると、多くの人が次のように考えます。
「AIで制作が効率化できる」
確かに結果として効率が上がることはあります。
但、この理解だけでAIを導入すると、制作現場では混乱が起きます。
なぜかというと、用於視覺製作
- 判断が必要な工程
- 作業として成立する工程
が混在しているからです。
AIが成立するのは、從根本上作業工程です。
しかし制作の中心にあるのは、
判断と設計です。
例如，、
- 品牌方向
- ビジュアルのコンセプト
- 伝える印象
- 世界観の整合
こういった領域は、
単純な作業ではありません。
ここをAIに任せようとすると、
ビジュアルの方向性がブレる原因になります。
ビジュアル制作工程の変化
然後、実際の制作工程で何が変わっているのでしょうか。
ビジュアル制作は大きく分けると、次の流れになります。
構想・コンセプト設計
- 何を伝えるビジュアルなのか
- ブランドの世界観と合っているか
- 誰に向けた表現なのか
この段階は、制作の中でも最も判断が必要な工程です。
所以、この領域は今でも
重點將放在人類生產。。
素材制作・ビジュアル生成
另一方面、素材制作の領域では状況が変わっています。
例如、
- 影像剪切
- 抽象背景
- 雰囲気素材
- 概念圖
これらは以前は、
制作するしかありませんでした。
撮影するか、CG制作をするか、
イラストを描く必要があったからです。
但現在、
越來越多的案例透過AI生成實現。
特に次の条件では成立しやすくなっています。
- 不是特定的人
- 実在場所ではない
- 圖像共享是可能的
在這些地區、
制作方法の選択肢が増えています。
變異生產
在視覺製作中、
一枚だけで終わることはほとんどありません。
例えば広告やECでは、
- 尺寸不同
- 顏色變化
- レイアウト違い
- 季節性更換
比如、多くの展開が発生します。
這個過程是、従来は非常に手間がかかる作業でした。
但現在、
- 變異生產
- 替代品
- 大量生產
といった領域は、
AIと非常に相性が良い工程になっています。
制作現場で起きやすい失敗
AI導入でよく起きる失敗があります。
它、
最初の構想段階からAIに頼ってしまうことです。
例如
- 概念設計
- ブランド方向性
- メインビジュアル
こうした部分をAI生成に任せると、
ビジュアルはそれらしく見えても、
ブランドの軸が弱くなる有時，。
因為、AIは判断をしているわけではなく、
過去のパターンを元に生成しているからです。
そのため制作では、
- 判断領域
- 作業領域
を分けて考える必要があります。
組織人類生產和人工智慧的作用
組織生產過程、
次のような役割分担になります。
負責人的領域
- 概念設計
- 品牌定位
- メインビジュアル決定
- 拍攝決定
- 確定表達方向
這些都是、制作の中でも
意思決定の工程です。
AIが成立しやすい領域
- 物質生成
- イメージカット制作
- 變異開發
- 差し替え制作
- 量産ビジュアル
這些都是、
作業工程に近い部分です。
ここではAIが制作手段の一つとして成立する場面が増えています。
概括：AI導入は工程設計で考える
AI時代的視覺製作、
AIを使うかどうかが問題ではありません。
重要的是、
制作工程のどこで使うかです。
整理すると次のようになります。
人の制作
- 概念
- 品牌判斷
- メインビジュアル
AIが成立しやすい領域
- 材料生產
- 變異生產
- 差し替え制作
このように制作工程を分解すると、
AI導入の判断はとてもシンプルになります。
これからの制作では、
AIを特別な技術として考える必要はありません。
制作工程の中の一つの手段として整理すること。
它、
ビジュアル制作にAIを組み込む一番現実的な方法だと思いませんか？
