​​La integración de inteligencia artificial en la postproducción de efectos especiales en el sector audiovisual​

Abstract

Junto con la llegada de los deepfakes, el uso de inteligencia artificial (IA) para la creación de efectos visuales no se hizo esperar dentro de la industria cinematográfica. Actualmente se habla mucho sobre como la IA crea debates éticos y morales sobre su inclusión en la creación de arte. No obstante, se habla muy poco sobre como estas tecnologías están siendo aprovechadas dentro de la etapa de postproducción en la industria audiovisual. Se seleccionaron tres videos de la plataforma de contenido audiovisual Youtube y todo el material relacionado, con el fin de obtener mayor conocimiento sobre los modelos de aprendizaje profundo y las practicas predominantes en torno a estas tecnologías. Estos conocimientos se pusieron en practica al aplicarlos a un contexto especifico, para validar el entendimiento teórico a partir de la observación participante. Esta contribución analiza como la integración de IA dentro del proceso de postproducción de efectos visuales facilita la realización de efectos visuales complejos, como la transferencia de estilo, con menores recursos y de manera más eficiente. En segundo lugar, se ha constatado que la IA brinda una mayor libertad creativa a los artistas involucrados en la postproducción de efectos visuales, al ofrecerles nuevas herramientas y posibilidades para explorar y experimentar en la narrativa visual. Por último, se discute como la inclusión de estas tecnologías corre el riesgo de devaluar los efectos visuales en términos narrativos y caer en el pastiche.

Along with the advent of deepfakes, the use of artificial intelligence (AI) for the creation of visual effects was not long in coming within the film industry. There is a lot of talk about how AI creates ethical and moral debates about its inclusion in the creation of art, but very little about how these technologies are being leveraged within the post-production stage of the audiovisual industry. Three representative samples were selected from platforms such as YouTube, in order to gain further insight into the deep learning models most commonly used by content creators and the prevailing practices around these technologies. This knowledge was put into practice by applying it to a specific context, in order to validate the theoretical understanding through participant observation. This contribution analyzes how the integration of AI within the visual effects post-production process facilitates the realization of complex visual effects, such as style transfer, with fewer resources and in a more efficient manner. Secondly, it is found that AI provides greater creative freedom to artists involved in visual effects post-production by offering them new tools and possibilities to explore and experiment in visual storytelling. Finally, it is discussed how the inclusion of these technologies runs the risk of devaluing the visual effects in narrative terms and falling into pastiche.