据国外媒体报道,皮克斯动画工作室(Pixar)创始人约翰·雷斯特(John Lasseter)日前在电影艺术与科学学院(Academy of Motion Picture Arts and Sciences)演讲时表示,未来获奖的电影中会有不少作品是由iPhone或GoPro等便携式摄影设备完成的,电影产业会迎来一个新的纪元。
“一些人可能会说,‘那不可能的。’但事实是,(这些便携式摄影设备)确实可以做到。”雷斯特表示,“他们之所以认为不可能,主要是因为这些设备本身的设计初衷并非是用于电影拍摄目的。”
在谈论颠覆性电影技术方面,雷斯特算得上权威人士。作为《玩具总动员》的导演,雷斯特很好地诠释了电脑动画电影的价值。
事实上,雷斯特的“预言”从某种角度看其实已经被实现。在今年圣丹斯电影节上,有一部名为《Tangerine》的电影就几乎完全是通过一部iPhone 5s拍摄的;而几年前,《老男孩》电影导演朴赞郁就曾只用一部iPhone 4制作了一部短电影;至于GoPro,该公司甚至已经开始经营一个在线视频频道,里面的短电影内容则完全由GoPro设备拍摄。当然,这些电影还称不上“获奖级别”的大作,不过从技术上却已经证明了能成为未来电影拍摄工具的可能。
除了预言用iPhone或GoPro拍摄的视频将能够获得电影制作奖项外,雷斯特更指出便携式摄影设备还能给电影风格注入新的活力。
“(iPhone和GoPro)能给电影注入一种我们此前从未有过的活力……我认为一种新的电影流派会伴随着这些新事物一同出现。” 雷斯特表示。
“活力”在这里指的是通过便携式设备拍摄出的电影的风格和个性。尤其以GoPro产品为例,此类拍摄风格能明显强化要传达的第一人称视角意图。
雷斯特最后指出,虽然人们普遍认为在现有电影技术下接受和推广这些新拍摄工具是非必要的,或者不可能的,但在现实中,新工具已被广泛讨论和使用。
好文章,需要你的鼓励
论文提出CAST框架,通过多智能体系统把任务成败的粗略反馈转化为逐步动作的详细批评理由,训练出更懂节制的批评模型,再用它优化执行策略,让8B小模型在可靠性指标上反超120B大模型,提升智能体在真实动态环境中的稳定表现。
论文提出NavMCP框架,用意图、观察、记忆三条通道把VLM推理与导航基础模型NFM结合,解决具身问答中长距离探索问题,在多个基准和真实机器狗测试中均取得最优效果。
研究发现教师模型批改学生生成内容时噪声率高达50%,但学生依然能进步。作者发现真正起作用的是压制学生自己低概率词,据此提出无需外部监督的OPSA方法,在AIME24等数学测试上带来最高307%的提升。
PaperGym提出一套把科研论文转化为AI训练环境的方法,解决科研计划生成缺乏可验证奖励的难题,通过问题答案分离降低评分标准泄露,结合自蒸馏与强化学习两阶段训练,让小模型在多个基准上超越更大规模的商业模型。