Mingle land 要打造“AI宮崎駿”？你以後看的動畫片可能不再是人畫的

發表於 2023-07-12 14:04 作者： 鏈安財經

來自吉卜力的團隊在動漫領域將AI與NFT結合，將NFT打造成重要的生產資料，“AINFTGC”是否是下一個資本追逐的熱點概念？

2023年1月31日，奈飛（Netflix）發布了一部名爲《犬與少年》的動畫片預告片。片中講述了一個可愛的男孩和一只機器狗偶然相識、相知、離別、重逢的故事。動畫背景中出現了人們熟悉不過的一些動漫場景：白雪皚皚的富士山，海邊的小村莊，飄墜花瓣的櫻花樹和顏色濃烈的綠草地。是一部濃厚的日本特色動畫片，畫風精美，劇情簡潔治愈。

細心的人很快發現這部動畫片與其他動畫片最大的不同之處在於，畫師部分的署名不再是具體的姓名，而是“人工智能和人類全體（AI + Human）”。這部由日本奈飛（Netflix JP）和日本WIT工作室、微軟小冰公司日本分部（rinna）共同制作的的動畫《犬與少年》，是歷史上第一部用AI技術生成背景的商業動畫片。片中的場景繪制工作絕大部分由人工智能完成，而片中的人物和動物角色——少年和機器，則是用傳統的動畫片制作方式，通過手繪的方式完成。這部短片一經發布，立即引發了海內外媒體的關注和討論，新技術帶來的影響正在翻攪着整個行業。

AI爲什么一定會重構動畫產業？

這似乎是一個必然的結果，傳統的動畫制作方式存在許多的問題：

1、大量的重復勞動

一部劇情動畫作品，背後是無數的畫師夜以繼日的忍受高強度工作的結果。根據標准的動畫制作方式，每秒是20頻左右，一頻則對應一張圖，那么一部30分鐘的動畫片，對應的圖畫數量則需要36000張圖，這是一個極其龐大的工作量，其對應的成本也非常高昂，如果沒有大量的投資，通常無法完成一部動畫片的制作。

2、制作流程繁瑣，創作周期漫長

一部二維動畫的制作分爲前期、中期和後期，每個階段對應的工作量都非常巨大，在前期階段，主要是創作故事和確立造型，並且爲後續制作建立一個明確的指引方向。中期階段，主要工作有序列幀動畫和綁定動畫，也是整個動畫片制作中工程量最大的一個環節，後期階段主要工作是合成、特效、調色、渲染這幾個步驟。

來自吉卜力的團隊，正在用AI解決這些問題。

一個宣稱來自吉卜力的團隊——Mingle land，正在通過AI技術解決動畫片制作過程中的繁瑣的繪圖工作，解放繁重的人工繪圖。據了解，MIngle AI是一個垂直模型，主要針對二維動畫制作領域，通過預訓練，可以將特定的人物模型和場景結合，使用文本描述劇情使其生成動畫視頻。從其發布的Demo視頻效果來看，其AI生成的動畫效果並不比《犬與少年》差，雖然是一個垂直模型，但隨着AI的持續進步和產品迭代，採用 Mingle AI創作動畫片只是時間問題。

AINFTGC，一種全新的商業設想

似乎是爲了解決AI模型不通用以及素材限制的問題，又或者是爲了構建一種全新的商業生態，MIngle land提出了一種全新的商業設想——AINFTGC：將所支持的人物角色制作成了NFT，用戶使用人物生成動畫時，需要向NFT的持有者支付相應的費用。如此一來，NFT則成爲了生態中重要的生產資料。

從創新中窺探其“野心”

從Mingle land披露的信息來看，Mingle land是一種生成式AI與Web3技術融合的文化生態，旨在應用人工智能技術於動漫創作中，並由此擴展到开放世界的互通生態，形成一個無邊界的开放元宇宙。該生成式AI工具利用先進的機器學習和生成對抗網絡（GAN）算法，提供NFTs角色引用、動畫生成、角色替換等功能，以助力用戶圍繞Mingle land世界參與內容和商業擴展等。通過Web3技術的應用，實現生態內的IP角色資產化，權益通證化。其結果是一個由社區共建的，支持無限擴展的“AINFTGC+Open world”文化生態。

也就是說Mingle land並不僅僅是一個工具，而是一個以AI爲基礎，結合區塊鏈技術，動漫到遊戲作爲交付方式，構建一個由用戶參與創作、擴展、治理的一個文化生態。其創造的角色不再停留在呆板不變的劇情中，而是可以根據用戶或第三方商業公司的想象力無限擴展劇情和商業場景。如果說傳統的IP是依賴粉絲消費支撐商業开發，那么Mingle land則是把兩者都交給了AI和用戶完成。

而Mingle land打造的开放世界，則劍指《原神》，雖然官方並未就此計劃披露過多的信息，但是從資料來看，Mingle land打造的开放世界，是一個完全开放的平台，用戶和第三方商業公司可以在其授權的地圖上开發副本和其他娛樂設施，而用戶的資產則全部在區塊鏈上進行認證，也就是說，用戶的資產不再是其服務器中的一個數據條目，而是一個可以自由流通，永不增發的虛擬資產。

從Mingle land披露的計劃和研發成果來看，這是融合AI和區塊鏈技術的一種全新商業形態。或將改變動漫產業IP僵化，創作成本高昂，創新力不足的問題。

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