Jak zrobić film reklamowy z AI?

Do generatora trafiało dokładnie to samo zdjęcie, które wcześniej analizował ChatGPT. Fotografia była podstawą wyglądu budynku i otoczenia, ale nie poleceniem, aby pierwsza klatka filmu była identyczna z plikiem.

First frame wybrałbym wtedy, gdy projekt wymagałby precyzyjnego obrazu rozpoczynającego ujęcie. W tym przypadku ważniejsza była referencja obiektu oraz swoboda stworzenia ruchu.

Model często rozpędzał kamerę na początku i zwalniał ją pod koniec. Dlatego w promptach dopisywałem: The camera moves at a steady speed throughout the shot. It is already in motion at the beginning and continues moving at the same pace through the final frame.

Sama instrukcja nie gwarantowała rezultatu, więc wybór najlepszego fragmentu pozostawał częścią montażu.

Ustawienie 150% przyspiesza również rozbieg i hamowanie. Najpierw odcinałem więc fragmenty o zmiennym tempie, a dopiero później dopasowywałem długość i szybkość środka klipu do sąsiednich ujęć.

Jeśli tempo zmienia się również w środku, można użyć Time Remapping. Przy małej korekcie zaczynam jednak od prostego Speed/Duration i sprawdzam rezultat w całej sekwencji.

Obok wygenerowanego klipu porównywałem fotografię źródłową: liczbę i układ okien, szerokość balkonów, kształt narożników, materiały elewacji i elementy tła.

W reklamie rzeczywistej realizacji animujemy sposób pokazania obiektu, a nie jego przypadkową zmianę. Błąd na końcu nie musi jednak przekreślać poprawnego fragmentu z początku lub środka klipu.

Po przyspieszeniu sprawdzałem ramy okien, balustrady, dach i obiekty na pierwszym planie. Frame Sampling jest dobrym pierwszym testem; Frame Blending i Optical Flow mogą pomagać, ale potrafią też tworzyć artefakty.

Nie wyrównywałem wszystkich ujęć identyczną wartością procentową. Ostatecznym kryterium był odczuwalny rytm całej reklamy.