El proyecto liderado por Intelliflicks Studios busca romper paradigmas en la industria cinematográfica al crear un largometraje basado casi completamente en herramientas de inteligencia artificial generativa. Esta obra, una adaptación del libro Maharaja in Denims de Khushwant Singh, cuenta la historia de un joven que cree ser la reencarnación de Maharaja Ranjit Singh, un histórico líder del Imperio Sikh en el siglo XIX.
Los desafíos narrativos y tecnológicos de este proyecto se vinculan a la complejidad de contar una historia que transcurre en múltiples épocas. Singh, cofundador del estudio, explicó que “los altos costos y las dificultades técnicas” disuadieron a los estudios de Bollywood de producir la película en el pasado. Sin embargo, el avance de las herramientas generativas motivó al equipo a asumir este reto.
Herramientas tecnológicas empleadas
Para dar vida a la película, los desarrolladores utilizan una combinación de modelos generativos comerciales y de código abierto, junto con software desarrollado específicamente para gestionar flujos de trabajo novedosos. Según Gurdeep Pall, cofundador del proyecto, se emplean modelos de generación de imágenes para diseñar personajes, escenas y objetos, los cuales se incorporan a sistemas de generación de video. Además, otras herramientas de IA generan audio, sincronizan diálogos y refinan imágenes.
Sin embargo, no todos los aspectos de la película son completamente artificiales. En escenas específicas que requieren detalles culturales, como la danza tradicional india Kathak, la falta de datos ha llevado al equipo a grabar interpretaciones reales para luego modificar las imágenes con rostros generados por IA.
Desafíos de la continuidad visual y narrativa
La inconsistencia visual es uno de los principales obstáculos que enfrentan las producciones impulsadas por IA. Pall destaca que las respuestas de los modelos generativos a un mismo comando pueden variar significativamente debido a su naturaleza probabilística. Esto dificulta la tarea de mantener una apariencia uniforme en los personajes y escenarios a lo largo del film.
Para mitigar este problema, el equipo recurre a etiquetas digitales que permiten que los modelos sigan estilos específicos en nuevas generaciones de imágenes o clips. Aunque esta técnica mejora la consistencia, no garantiza resultados perfectos. Pall compara esta situación con las diferencias entre pintar con acuarelas y con óleos, subrayando la necesidad de adaptar las expectativas al medio.
Percepción y opinión de expertos externos
Jamie Umpherson, jefe creativo de Runway, una startup de video generativo en Nueva York, considera que proyectos como este demuestran el potencial del cine generado por IA. Sin embargo, advierte que realizar un largometraje íntegramente generado es “una tarea que requiere una cantidad increíble de creatividad y pericia”. Según Umpherson, las herramientas actuales se utilizan más comúnmente para prototipos visuales o efectos especiales que complementan el cine convencional.
Por su parte, Abe Davis, profesor asistente en ciencias computacionales de la Universidad de Cornell, resalta que los modelos de IA están diseñados para automatizar detalles que los cineastas tradicionalmente supervisan manualmente. Este nivel de automatización puede limitar la capacidad de los creadores para controlar matices artísticos, como la interpretación precisa de un diálogo.
Impacto potencial en la industria cinematográfica
La película representa un paso hacia la democratización del cine, ya que las herramientas generativas prometen reducir barreras como los altos costos y la necesidad de infraestructuras complejas. Singh cree que esta tecnología permitirá que más personas expresen su creatividad y experimenten con nuevas formas narrativas. “Esto democratizará el cine de una manera enorme”, afirmó
No obstante, este avance también plantea interrogantes sobre el papel de la creatividad humana frente a la automatización, y cómo la industria equilibrará las oportunidades tecnológicas con la preservación del arte cinematográfico tradicional.
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