Révolutionner l’animation avec l’IA générative
Découvrez comment M-Body s’y prend pour révolutionner l’animation avec l’IA générative. Comment ? M-body simplifie les flux de travail, renforce la narration et redéfinit la façon dont les animateur·trice·s professionnel·le·s et passionné·e·s créent des animations.
Capturer les détails
Le secteur de l’animation se transforme rapidement à mesure que l’IA générative ouvre de nouvelles possibilités créatives. De plus, l’évolution de ses assises traditionnelles vers les techniques avancées d’aujourd’hui met en évidence un changement significatif induit par la technologie et les approches novatrices.
Comprendre les défis pour les créateur·trice·s d’animation
Au fur et à mesure que des détails supplémentaires sont incorporés aux animations, leur complexité augmente. Ceci est particulièrement vrai si des nuances de la psychologie humaine et de la dynamique physique des interactions sont prises en compte. La pensée humaine se traduit par des signaux émotionnels subtils et des modèles comportementaux nuancés. Chacun de ces derniers révèle les nuances des intentions du personnage et de sa personnalité. La capture de ces éléments éthérés exige une compréhension approfondie de la psychologie. Cette compréhension permet aux animateur·trice·s de représenter les émotions et les motivations avec authenticité. Simultanément, la dynamique physique des mouvements – comme la fluidité des gestes, les changements de posture et le contact visuel coordonné- joue un rôle essentiel dans les interactions entre les personnages. Ils améliorent la crédibilité et la narration.
Le défi réside dans l’intégration de ces détails psychologiques et physiques de manière transparente dans les animations, pour refléter un comportement humain naturel et aux multiples facettes. Grâce à une technologie de pointe, les créateur·trice·s peuvent donner vie aux personnages. Pour ce faire, ils s’assurent que ces derniers se déplacent, réagissent et interagissent de manière à résonner avec le public.
Des contraintes en constante évolution
Le secteur de l’animation est confronté à de multiples défis qui obligent les studios à innover pour rester compétitifs. Une recension des écrits ainsi que des discussions avec des professionnel·le·s du secteur révèlent une croissance des exigences, dont l’amélioration de l’efficacité ainsi qu’une gestion serrée des budgets et des délais. Les attentes concernant la qualité souhaitée continuent d’augmenter puisque le public recherche des animations de plus en plus sophistiquées. Les animateur·trice·s doivent donc gérer des scénarios complexes. Ils coordonnent aussi des interactions crédibles. Enfin, ils relèvent le défi de maintenir des récits cohérents. Tout ceci, malgré les pressions qui sont exercées pour accroître la productivité.
Défis pour les animateur·trice·s
Complexité technique
Les outils d’animation modernes qui intègrent des applications d’apprentissage machine (machine learning ou ML) comportent un haut niveau de complexité technique. Par conséquent, ils posent de nouveaux défis aux animateur·trice·s. Cette situation affecte en premier lieu ceux et celles qui sont habitué·e·s aux flux traditionnels de tâches. Ces outils sont technologiquement exigeants. De plus, les animateur·trice·s ne disposent pas à tout coup :
- D’une grande maîtrise de la science des données
- D’une connaissance de la programmation
- D’une familiarité avec les exigences système.
Intégration au déroulement du travail
L’intégration des outils d’apprentissage machine, dans les logiciels d’animation et les flux existants des tâches, est difficile en raison des exigences de compatibilité entre les architectures de caractères. La connaissance technique d’outils complexes oblige les animateur·trice·s à travailler dans des environnements isolés. Cela limite leur capacité à combiner les outils en fonction de leur vision créative ou de leurs besoins en matière de production. De plus, les équipes s’enferment ainsi dans des écosystèmes logiciels spécifiques. Ces logiciels n’offrent pas toujours les solutions les plus efficaces ou les plus innovantes.
Solutions logicielles multiples
Les animateurs jonglent souvent avec divers outils logiciels pour compléter un seul projet, ajoutant de la complexité au flux de travail (pipeline) de production. Chaque outil peut avoir des exigences, des flux de travail et des formats de données uniques. Les animateur·trice·s doivent donc adapter constamment leurs processus et convertir des données pour qu’elles soient compatibles.
Qualité et contrôle des résultats
Les résultats qui proviennent des outils d’apprentissage automatique manquent souvent de pertinence et de précision nécessaires à la production d’animation professionnelle. Les problèmes les plus courants sont :
- Les incohérences dans les mouvements des personnages
- Les inexactitudes dans les expressions faciales
- Les problèmes de synchronisation.
Ces défauts peuvent nuire à la narration et au ton émotionnel de l’animation, ce qui compromet son efficacité et son impact global.
Interopérabilité
Chaque outil logiciel possède souvent ses propres formats de fichiers, structures de données et exigences précises, ce qui complique la collaboration entre les plateformes. L’absence de norme universelle pour l’échange de données entraîne des inefficacités dans les flux de travail, car les animateurs et animatrices doivent convertir les fichiers et adapter les données aux différents formats manuellement. Ce processus peut entraîner des erreurs, des pertes de données ou des informations mal alignées entre les outils.
Animation générative
L’animation générative exploite la puissance des algorithmes et de l’intelligence artificielle (IA) pour créer des animations. Plutôt que d’élaborer méticuleusement chaque mouvement et chaque détail à la main, cette technique automatise le processus en utilisant :
- La génération de procédures
- Des ensembles de données
- Des modèles d’apprentissage automatique.
En analysant les données d’animation et en identifiant les modèles de mouvement et d’action, l’animation générative peut produire des séquences animées, à partir d’instructions audio ou textuelles, qui semblent naturelles et réalistes. Cette méthode simplifie le processus d’animation, permettant aux artistes professionnel·le·s s d’être créatif·ve·s et de se concentrer sur les détails. Elle offre aussi la possibilité aux animateur·trice·s amateur·e·s de créer des animations qui nécessiteraient autrement une formation approfondie. Cette technologie ouvre de nouvelles voies à l’innovation dans le secteur de l’animation.
Principes de l’animation
Les principes de l’animation, établis par Frank Thomas et Ollie Johnston dans The Illusion of Life: Disney Animation, sont une référence pour l’industrie de l’animation. Des concepts tels que l’anticipation, le suivi et la synchronisation constituent des lignes directrices essentielles pour décoder les modèles observés et pour créer des animations réalistes et engageantes. Ces principes mettent l’accent sur :
- Un timing réaliste
- Des arcs naturels de mouvement
- Des actions secondaires subtiles pour renforcer l’attrait et la crédibilité des personnages.
La compréhension de ces principes fondamentaux reste cruciale pour les animateur·trice·s, malgré l’évolution des défis techniques.
Révolutionner l’animation avec l’IA générative
Réimaginer la façon dont les animations sont produites peut être constructif en abordant la possibilité de combiner des notions d’animation traditionnelles et l’intégration des technologies innovantes. En se recentrant sur l’étude du mouvement humain, l’animation générative peut se servir de l’IA et de l’apprentissage automatique. Comment ? En analysant les jeux de données et les interactions entre des performances multi-agents. En identifiant des schémas de mouvements et de comportements, nous pouvons recréer des animations naturelles et authentiques. Cette technologie introduit une évolution majeure dans la compréhension des modèles observables de l’animation.
L’IA générative et l’apprentissage automatique offrent une nouvelle possibilité de comprendre comment les animateur·trice·s s’y prennent pour reproduire les comportements observés, en veillant à ce que les animations reflètent des actions humaines réalistes. En intégrant la précision et la flexibilité de l’IA, cette innovation renforce les principes traditionnels d’animation et ouvre la voie à une nouvelle ère d’animation réaliste.
M-Body une approche transformatrice
Pour relever les défis auxquels sont confrontés les animateur·trice·s, le projet M-Body utilise l’IA générative pour transformer la façon dont les animations sont créées. Il vise notamment à établir des normes et à guider le secteur de l’animation dans l’adoption de l’IA générative dans ses flux de travail. M-Body fournira des outils d’animation de personnages génératifs en libre accès et une nouvelle norme pour les jeux de données. Ainsi, les animateur·trice·s pourront améliorer à la fois l’efficacité et la qualité de leur travail. Outre l’intégration d’outils, de technologies et de jeux de données d’IA, le projet se concentrera sur l’une des facettes les plus complexes de l’animation les conversations et la dynamique sociale. Celle-ci offre la plus grande variété de données complexes dans l’interaction humaine.
M-Body introduit une approche inédite. Cette approche allie la créativité humaine à la précision et à l’efficacité des techniques d’animation basées sur les données. La conception de cette méthodologie innovante vise à rationaliser le processus d’animation tout en ouvrant de nouvelles voies pour la narration. Se faisant, elle permet aux animateur·trice·s professionnel·le·s et amateur·trice·s de s’attaquer aux aspects les plus difficiles de l’animation.
La solution M-body
M-Body vise à simplifier la création d’animations à partir d’instruction verbales et textuelles (prompts) ainsi qu’à partir de pistes audio. En identifiant les aspects complexes de l’animation, nous développons un jeu de données conversationnelles multimodales en libre accès qui permet un usage commercial. Ce jeu de données aidera d’autres personnes à générer des animations avancées, tant pour la recherche que pour la production. Parallèlement, nous fournirons des outils logiciels pour rendre l’animation générative plus accessible et plus conviviale. Notre objectif est que les animateur·trice·s et les chercheur·es utilisent ces outils et ces jeux de données pour améliorer considérablement la qualité des animations.
Quelques idées pour terminer
L’IA générative permet de relever de nombreux défis dans le domaine de l’animation. Elle simplifie le flux de travail, elle améliorer le rendu des détails et elle renforce l’efficacité. Cette technologie révolutionne la production d’animation en associant la créativité humaine à des modèles informatiques précis. Ceci permet de créer des comportements de personnages complexes et réalistes.
M-Body fait de l’IA générative un atout précieux dans la boîte à outils de l’animateur·trice. Il rend les techniques d’animation avancées plus accessibles et plus fiables. Il prend en charge les tâches répétitives et les détails complexes. M-Body permet donc aux animateur·trice·s de se concentrer sur l’histoire qu’iels souhaitent raconter. Ils et elles peuvent ainsi consacrer leur temps au développement de personnages à la personnalité unique, à l’élaboration de récits captivants et à insuffler de la profondeur et des nuances émotionnelles aux animations. M-body propose des outils en libre accès. Le projet améliore aussi les normes en matière d’architecture des personnages et de jeux de données consacrés aux mouvements.
Restez river à votre écran pour le prochain article. Nous y explorerons l’impact de M-Body sur l’architecture des personnages et les flux de travail d’animation !
À propos de l’auteur
Stephan Kozak, Screen Industries Research and Training (SIRT), Sheridan College
Stephan Kozak est chercheur principal et responsable de la recherche sur les images de synthèse, l’animation et les effets visuels au SIRT du Sheridan College. Il a plus de 20 ans d’expérience dans l’animation de personnages et les pipelines avancés et il a dirigé des projets révolutionnaires. Il a été entre autres à la tête de l’équipe qui a créé le premier humain virtuel IA au monde doté d’une citoyenneté réelle. De plus, il a mené un projet qui a apporté des améliorations au système de phonèmes Azure de Microsoft. Ceci lui a valu une reconnaissance internationale et deux brevets. Chez SIRT, Stephan dirige une équipe qui se concentre sur l’intégration d’humains virtuels, d’avatars et d’environnements avec des pipelines de pointe, de l’IA et de l’apprentissage automatique. Se faisant, son équipe participe à la transformation des secteurs de la santé et du divertissement.
Son expertise et son leadership dans le projet M-body.ai sont essentiels pour faire progresser les capacités de l’architecture des personnages et du pipeline d’animation. De fait, son apport facilite la recherche de pointe et la collaboration entre les principales institutions.