Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale generativa ha fatto passi da gigante, portando molti a credere che i creatori individuali possano presto produrre film hollywoodiani da casa. Tuttavia, ci sono diverse ragioni per cui questo è attualmente improbabile, specialmente con i sistemi video più diffusi come quelli basati su modelli di diffusione.
- Incoerenza narrativa
Uno dei problemi principali è l’incapacità di mantenere la coerenza nelle riprese. I sistemi di generazione video, che utilizzano il “rumore casuale” per creare contenuti, non possono riprodurre lo stesso video con precisione due volte. Ciò significa che i personaggi, gli oggetti e gli ambienti possono cambiare da una ripresa all’altra. Le clip straordinarie che vediamo spesso sono montaggi di scene diverse, non filmati continui. Solo alcuni sistemi specializzati riescono a mantenere una certa coerenza, ma non sono ancora in grado di produrre video narrativi complessi. - Difficoltà nelle modifiche
Se desideri modificare un’inquadratura generata da intelligenza artificiale, spesso devi ricorrere a tecniche di post-produzione laboriose e costose, come CGI e rotoscoping. Questo richiede molto tempo e può risultare complicato, specialmente se si desidera apportare modifiche a più aspetti della scena. - Limitazioni fisiche
I metodi di generazione video non riescono a simulare le leggi della fisica in modo affidabile. Mentre le tecniche CGI tradizionali possono gestire dinamiche complesse come il movimento dei fluidi e la cinematica umana, i modelli di diffusione faticano a mantenere la coerenza e a rappresentare accuratamente eventi fisici. Questo può portare a risultati poco realistici nelle scene più dinamiche.
Per ora, i sistemi video generativi non possono competere con la produzione cinematografica tradizionale in termini di narrazione, coerenza visiva e realismo. Anche se ci sono progressi, gli ostacoli tecnici sembrano intrinseci all’architettura di questi modelli. La possibilità di generare film completi e di alta qualità potrebbe richiedere ancora tempo e potrebbe richiedere approcci completamente nuovi.