Oggi si parla moltissimo di intelligenza artificiale per la creazione di contenuti: la usa chi scrive per il web, chi programma siti, chi realizza immagini grafiche e video.
In questo articolo parliamo proprio di come utilizzare l’intelligenza artificiale per creare immagini o iniziamo ad esplorare il tema, concentrandoci sull’uso dell’intelligenza artificiale per creare immagini e per supportare d’attività di produzione video.
Parlando dell’argomento, inseriremo anche qualche esempio di immagine creata con l’aiuto dell’intelligenza artificiale.
Intelligenza artificiale e immagini: le basi
L’impiego di strumenti di intelligenza artificiale nel processo di generazione di immagini ha radicalmente trasformato il panorama della grafica digitale.
Perché grafici e designer hanno scelto di iniziare ad utilizzarla? In primo luogo, per lavorare in modo più rapido ed efficace, riducendo i tempi dedicati alle attività operative e concentrandosi sugli aspetti strategici.
Inizialmente, la prospettiva di affidare la creazione di immagini complesse all’ intelligenza artificiale ha suscitato qualche resistenza. Col passare del tempo, tuttavia, si è cominciato a capire che l’intelligenza artificiale non intende sostituire i professionisti della grafica ma aiutarli, supportandone la creatività e l’operatività. Come? Ad esempio gestendo operazioni ripetitive o di “manovalanza”, come la creazione di layout base o schemi di progettazione fissi.
Il funzionamento fondamentale dell’intelligenza artificiale per la generazione di immagini si basa sull’utilizzo di algoritmi avanzati e modelli di apprendimento automatico per analizzare, comprendere e sintetizzare elementi visivi.
Per sintetizzare, i passaggi chiave includono:
- Dataset di addestramento. L’IA attinge da ampi set di immagini esistenti, inclusi quelli condivisi online, nel rispetto delle politiche di accesso esistenti.
- Riconoscimento di schemi e feature extraction. Gli algoritmi analizzano le immagini rilevate, identificando schemi, forme e caratteristiche distintive. Da questi contenuti, i modelli di machine learning estraggono informazioni chiave: contorni, colori dominanti, strutture geometriche che si ripetono.
- Messa in relazione dei dati e generazione dell’immagine. L’IA crea connessioni tra i dati estratti, costruendo un modello di comprensione delle relazioni visive. Questo processo consente di capire come i diversi elementi visivi interagiscano nelle immagini di partenza, elemento fondamentale per la fase successiva di generazione dell’immagine.
- Meccanismi di autoapprendimento. Gli algoritmi utilizzano tecniche di apprendimento automatico nel tempo, per migliorare la loro capacità di riconoscere e comprendere schemi complessi, ottimizzando i parametri per migliorare la qualità delle immagini prodotte.
La modalità con cui l’IA analizza ed estrae dati esistenti per generare nuove immagini dipende dalle istruzioni chiare, precise e dettagliate fornite dagli utenti attraverso i cosiddetti “prompt”, un aspetto che esploreremo meglio nel prossimo paragrafo.
Creare immagini con intelligenza artificiale: come fare
Interagire con gli strumenti di intelligenza artificiale per creare immagini efficaci, rispondenti alle esigenze creative e operative, è un processo guidato in primis dalla formulazione di un prompt articolato.
Il prompt, costituito da dettagliate istruzioni, funge da direttiva per l’algoritmo alla base dell’IA, rendendo cruciale la sua formulazione. Una struttura di prompt che richiami un brief dettagliato, analogo a quello che un cliente fornirebbe a un’agenzia di comunicazione o grafica, risulta particolarmente efficace. Ad esempio:
- Obiettivo / Motivazione: Specificare l’obiettivo principale per cui si utilizzerà l’immagine.
- Target: Definire il pubblico destinatario dell’immagine, identificando le sue caratteristiche.
- Caratteristiche richieste: Descrivere dettagliatamente gli attributi che l’immagine dovrebbe possedere, come colori, composizione o elementi specifici.
- Stile desiderato: Indicare il tipo di stile visivo preferito, come realistico, fotografico, minimalista, vintage o moderno.
La chiarezza e completezza di un prompt sono essenziali per ottenere risultati di qualità. Di norma, prompt più dettagliati forniscono all’IA una guida più chiara, garantendo risultati più coerenti con le aspettative del creatore.
Traslando questi principi in un esempio pratico, un prompt mirato potrebbe essere:
“Voglio un’immagine adatta lanciare sul mercato una nuova app per la prenotazione da casa e la consegna del cibo da parte dei locali che si occupano di food delivery e che aderiscono al servizio . L’obiettivo è comunicare facilità d’uso per l’utente ed efficienza. Il target sono giovani tra i 30 e i 45 anni, gli utenti principali dei servizi di delivery.
- L’immagine deve rappresentare un utente che usa la app dal suo smartphone;
- Usa colori caldi e rassicuranti;
- Usa un’ambientazione casalinga dallo stile giovane;
- Raffigura anche il momento della consegna del cibo nella stessa immagine;
- Dammi un’opzione in stile fotografico e un’opzione in stile cartoon.”
Le immagini che ti proponiamo di seguito sono state generate con Dall-E:
Gli strumenti avanzati come MidJourney e Firefly consentono ulteriori regolazioni sull’illuminazione, la correzione dei colori e la definizione dell’esposizione per effetti fotografici precisi.
L’immagine generata ovviamente non è pronta per essere utilizzata tal quale: tuttavia può essere un valido punto di partenza o un’ispirazione per il designer. Prendi, ad esempio, la seconda immagine: con le opportune modifiche in fase di post produzione , potrebbe essere utilizzata per una brochure, un post social, la sezione del sito web che spiega il funzionamento della app in sintesi.
Metti in conto che per ottenere un buon risultato potresti dover effettuare più prove. Molti strumenti di IA, tuttavia, hanno la capacità di mantenere in memoria le conversazioni precedenti: questo vale ad esempio per Chat GPT (utilizzabile per creare immagini solo nella versione Pro) oppure per il generatore di immagini di Bing.
Questa funzione permette il progressivo miglioramento del prompt e dei risultati ottenuti.
Intelligenza artificiale: un supporto per chi produce video
L’intelligenza artificiale può essere utilizzata anche da chi si occupa di produzione video , offrendo strumenti utili per semplificare e migliorare il processo creativo. Anche in questo caso, non si tratta di sostituire il professionista ma di aiutarlo nel processo creativo e nella relazione con il cliente.
Vediamo qualche esempio di come l’IA può essere utilizzata in tre fasi chiave della produzione video:
In primo luogo, puoi appoggiarti all’intelligenza artificiale per ridurre i tempi di redazione della sceneggiatura. Strumenti avanzati come Chat GPT sono aiuti molto validi per:
- descrivere le scene
- scrivere bozze di dialoghi seguendo un filo logico coerente
- arricchire la storia con dettagli strategici da mettere in evidenza.
Ovviamente, il processo, per essere efficace, dovrà avere alla base un prompt dettagliato che descriva personaggi azioni, elementi da inserire nella successione delle scene. Questi elementi, se ben gestiti, migliorano la capacità dell’intelligenza artificiale di capire meglio il contesto e generare testi il più possibile naturali.
Una seconda possibilità è quella di utilizzare l’AI per creare uno storyboard efficace. Un ottimo strumento da utilizzare in questo caso, in combinazione con Chat GPT in versione Pro, è MidJourney: la piattaforma traduce la sceneggiatura in una sequenza dettagliata di immagini e testo, agendo come valido supporto per pianificare gli elementi chiave del video. Una caratteristica distintiva è la capacità di adattarsi a diversi stili visivi, permettendo di ottenere una rappresentazione grafica allineata con il tone of voice desiderato
Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa per la produzione video permettono anche di trasformare lo storyboard in un mockup video di base. Per farlo si utilizzano risorse online avanzate (spesso a pagamento) come Wonder Studio, Kaiber, Genmo e Runaway. Questa attività dà una marcia in più alle fasi preliminari della produzione video, permettendo di dare al cliente un’idea più precisa del risultato finale.
Di seguito, come utile guida pratica, riepiloghiamo caratteristiche e funzioni degli strumenti di cui abbiamo parlato:
- ChatGPT:
- Caratteristiche: genera testo coerente e creativo basato su prompt dettagliati.
- Funzioni: scrive dialoghi, descrizioni di scene e trame, altri elementi da evidenziare.
- Utilizzo: ideale per creare sceneggiature.
- Midjourney:
- Caratteristiche: crea storyboard illustrati.
- Funzioni: genera immagini per ogni inquadratura del video, sulla base di prompt con indicazioni precise
- Utilizzo: ottimo per pianificare le riprese.
- Wonder studio:
- Caratteristiche: trasforma video in scene VFX complesse.
- Funzioni: carica personaggi CG e riprese da una singola telecamera. Anima, illumina e compone automaticamente i personaggi nella scena.
- Utilizzo: per creare video mockup realistici senza la necessità di complessi software 3D.
- Kaiber, Genmo e Runaway:
- Caratteristiche: strumenti per la creazione di video di base.
- Funzioni: automatizzano processi di prima creazione, modifica, correzione e miglioramento dei video.
- Utilizzo: ideali per creare mockup di video semplici e accattivanti.
L’intelligenza artificiale, dunque, offre un supporto prezioso anche ai professionisti che si occupano di produzione video, semplificando alcune fasi del loro lavoro. Anche in questo caso, ciò permette loro di dedicare più tempo alla definizione della strategia di base per il video, offrendo anche nuovi strumenti da sfruttare nella relazione con il cliente.
Cerchi un’agenzia di produzione video aggiornata su nuove tendenze e strumenti all’avanguardia che affianchi la tua impresa? Contattaci e parlaci dei progetti che hai in mente!
