Det er vanskelig å se hvordan japansk animasjonsproduksjon fungerer fra utsiden akkurat nå. Jeg har vært president for et mobilselskap i en kort periode, og jeg vil snakke ut fra et synspunkt om å observere interaksjonene og flytene mellom produksjonssiden og den kinesiske siden. *Dette er en generalisert historie til en viss grad. I tillegg kan vi ikke svare på spørsmål om konfidensialitet som spesifikke firmanavn. Det kan imidlertid være en referanse når du selger fra et AI-ventureselskap til et animasjonsselskap. Hvis du er opptatt, ⭐️ er det bare å lese den ⭐️ Rollefordelingen mellom design i Japan og produksjon i utlandet er allerede fullført På stedet i Japan er jeg ansvarlig for designdelen som bestemmer bevegelsespunktene ved hjelp av den originale tegningen og timelisten. Den opprinnelige tegningen er ikke en ferdig tegning, men en blåkopi som viser hvor bevegelsen endres. Derfra håndteres videoen og etterbehandlingen vanligvis av utenlandske studioer som Kina. Med andre ord har strukturen for design i Japan og produksjon i utlandet slått rot. ⭐️ Den kinesiske siden har en masseproduksjonslinje som kan behandle tusenvis av ark på en enkelt dag Kinesiske videostudioer har bygget et system for å behandle store mengder personell på linjen. Det er også linjer som laster opp tusenvis av eksemplarer på en dag. Dette er ikke AI, men etableres av arbeidsdeling og ferdigheter hos mennesker. For øyeblikket, når det gjelder hastighet, enhetskostnad og stabilitet, er det fortsatt vanskelig for AI å erstatte denne linjen. ⭐️ Det japanske flyttefirmaet er et vindu, og det er ikke fastsatt hvem som trekker inn, så økningen blir en gacha Det japanske produksjonsselskapet er kontaktpunktet mellom japansk produksjon og kinesiske studioer. Selve arbeidet er ofte satt ut til flere linjer på kinesisk side, og det er ikke klart fra Japan hvilken linje det vil bli sendt til. Selv om du spør det samme serviceselskapet, kan innholdet endres hver gang. Derfor, uansett hvor du spør, er stigningen ikke fast, men blir strukturelt en gacha. ⭐️ Videoen er en prosess for å tegne alle rammer på nytt basert på tegntabellen Videoprosessen er ikke å legge til en midtinndeling, men å tegne alle rammene på nytt basert på tegndesigntabellen, ved å bruke den originale tegningen og timelisten som referanse. Derfor er den siste linjen ikke den opprinnelige tegningen, men tegntabellen. Selv om den opprinnelige tegningen er god, hvis tegntabellen er forenklet, kan formen svekkes tilsvarende, fordi arbeidsstandardene er satt på den måten. Etter min erfaring, hvis jeg ikke hadde tid til å lage en karaktertabell i et kommersielt verk osv., selv om den originale tegningen var god, ville den dårlige karaktertabellen komme opp og være gennari. Jeg jobber også som 3D-regissør, men når jeg lager et våpen i 3D for en karakter i tegningen, selv om det passer perfekt med den originale tegningen, når jeg ser på bevegelsen, skifter den ofte (eller rettere sagt, det er ikke en overdrivelse å si at den er 100 % av), og jeg gråt alltid i siste liten og korrigerte posisjonen til 3D for å matche videoen. Så jeg fant ut at utenlandske agenter ofte kutter hjørner i stedet for å dele seg på midten. Seerne legger ikke merke til det, men forverring har begynt som en pris for masseproduksjon. Denne hemmeligheten er velkjent for fotografer og 3D-folk Forresten, grunnen til at veteraner ikke ser på dette som et problem er faktisk fordi det var naturlig for dem å skifte i den analoge æraen, og de designet det med litt lek. Når jeg legger cel-tegninger i lag, tegner jeg mange overlappende deler basert på premisset om feiljustering. ⭐️ Videoinspeksjon er en feilrettingsprosess, men den blir ofte utelatt på grunn av leveringsdatoer Videoinspeksjon er en prosess som korrigerer linjeforstyrrelser, manglende deler, tap av form og umalte materialer. Men siden nettstedet alltid prioriterer leveringstid, er det ofte umulig å sikre tid til videoinspeksjon. Som et resultat blir inspeksjoner ofte utelatt, og det er tilfeller der etterbehandlingsprosessen fortsetter med feil igjen. Det er en klar forskjell mellom verk med en tidsplan som kan inspiseres og verk som ikke gjør det. Uansett hvor langt du går, er anime bare en serie rettelser. Hvis det er gull, vil antall korreksjoner øke, så pengene og tidsplanen vil smelte i det uendelige. Når ting er dårlige, er det scener der det hele kastes utenlands og det hele tegnes på nytt. ⭐️ For øyeblikket har AI liten fortjeneste i å erstatte videoer og finish Utenlandslevering er rask og billig. Nåværende AI har ennå ikke klart å slå hastigheten, enhetskostnaden og reproduserbarheten. I tillegg, siden videoer sjelden tegnes i Japan i Japan, er det ikke noe mål for japanske produksjonsselskaper å erstatte med AI. Derfor, selv om du blir fortalt at du kan tegne videoer med AI, føler ikke produksjonsselskapet noen praktiske fordeler. ⭐️AI er effektiv i designprosessen før tegning AI utøver sin makt ikke i prosessen med å tegne, men i designdelen der nøling oppstår foran den. 3D-layout, bakgrunn og kameraposisjon, romlig design, etc. Når dette først er organisert, vil det være vanskelig for fremtidig arbeid å mislykkes. AI fungerer realistisk når den brukes som et hjelpemiddel for å redusere nøling, ikke som en understudent. Selv når jeg har blitt konsultert av anime-industrien om AI, anbefaler jeg bare å bruke det. ⭐️ Hvis du vil lage det selv, er det mer fornuftig å redesigne prosessen og bruke AI som hovedfokus Den nåværende produksjonslinjen er bygget på premissene til et stort antall mennesker. Hvis du vil lage AI-animasjon på egen hånd, trenger du ikke bruke denne linjen som den er. Det vil være mer naturlig å konstruere den basert på 3D og redesigne den i en form som bruker AI der det trengs. Det utføres i en produksjonsmetode som integrerer prosessen i seg selv. ⭐️ I en tid hvor du kan lage det selv, trenger du ikke å bøye deg for et animasjonsproduksjonsselskap Nå har jeg virkelig et miljø der jeg kan ta utfordringen med en spillefilm alene. Da er det ingen grunn til å be folk som ikke forstår AI om å la meg lage det. Du må bare stå på siden av produsenten. ⭐ Å prøve å gjøre anime-industrien til all AI fra utsiden er en ekstra byrde og vil kun bli betalt ved døren! Snarere bør håndtegnet animasjon som kultur leve ut sin naturlige levetid etter hvert som befolkningen eldes. Og den nåværende håndtegnede animasjonen er også på topp. Som seer ønsker jeg å nyte glansen til det brennende miraklet fullt ut med respekt (men hold avstand for ikke å bli fanget). Seriøst, la oss lage AI-animasjoner utenfor den gamle animasjonsindustrien. ワシはそうするつもりや。 Jeg begynner å forberede meg på å lage en 120-minutters anime «President Girl» alene. … Eller rettere sagt, jeg har allerede begynt å lage den.

Den historiske rettssaken om AI-bildegenerering, «Getty Images vs Stability AI», er endelig avgjort. I hvilken grad er informasjonen som læres av AI relatert til opphavsrett? Skapere og ingeniører fra hele verden så på. Hvis du er opptatt, ⭐️ er det bare å lese den. ⭐️For første gang ble jeg spurt om AI-læring utgjør opphavsrett I januar 2023 saksøkte Getty Images, et stort fototjenesteselskap, AI-selskapet Stability AI i Storbritannia. Årsaken er at selskapets bilder ble brukt til AI-trening uten tillatelse. Spørsmålet var om AI-læring er en kopi i henhold til opphavsrettsloven, og mekanismen til AI ble verifisert for første gang i retten. ⭐️4. november 2025 vant Stability AI nesten fullstendig saken Dommer Joanna Smith fra High Court of London mente at Stable Diffusions interne data (modellvekter) ikke lagret opphavsrettsbeskyttede verk. Dette er bare numerisk informasjon oppnådd gjennom læring, og den har ikke selve arbeidet. Med andre ord ble selve AI-modellen anerkjent som ikke en "replikasjon". ⭐️ Jeg forsto også et fenomen nær det utilsiktede minnet som jeg alltid snakker om Fenomenet som jeg kaller utilsiktet minne, der AI ved et uhell produserer bilder og funksjoner sett under læring, var også et diskusjonstema som et teknisk problem. Kjennelsen uttalte at «modellen ikke beholder data», og muligheten for å produsere lignende resultater ble forstått. Retten forstår også denne mekanismen og avsier en dom som juridisk skiller den fra krenkelse. Jeg føler at jeg har kommet til konklusjonen som jeg har forklart så langt. ⭐️ Bare varemerket er ute som et unntak Det ble bekreftet at noen bilder generert av Stable Diffusion ble blandet med Getty-vannmerker, i strid med varemerkeloven. Selv om det var utilsiktet, ble det ansett som NG på det tidspunktet det kom ut. Stability AI har imidlertid allerede fullført korreksjonen og har gjort svært liten skade. ⭐️ Det ble ikke utstedt noe påbud, og utgivelsen av modellen fortsatte Getty ba om å få slutte å distribuere modellen, men retten avviste det. Så lenge brudd på opphavsretten ikke ble anerkjent, var det ingen grunn til å slutte å publisere. Som et resultat vil Stable Diffusion fortsette å bli distribuert og brukt i fremtiden. ⭐️Dommen viser balansen mellom frihet og ansvar i AI I denne rettssaken ble prinsippet om at "AIs interne data ikke er en kopi av et opphavsrettsbeskyttet verk" offisielt anerkjent. På den annen side, hvis et varemerke eller et eksisterende verk vises i produksjonen som det er, oppstår ansvar. Med andre ord, selv om det er lovlig å lage AI, må du være forsiktig med hvordan du bruker den. Jeg tror denne kjennelsen er et realistisk svar som balanserer utviklingen av AI med rettighetene til skapere. Neste gang vil et lignende søksmål i Nord-Amerika sannsynligvis tiltrekke seg oppmerksomhet. I dette sammendraget, hvis du har spørsmål, kan du gjerne kontakte Rip!

[Til venner av anti-AI barneskole! ] AI studerer absolutt ved å se på bilder. Det er imidlertid ingen bilder i AI. Det som er i AI er "teksten til en malesang". Dessuten er tekstene originale og tenkt på av AI selv. Det AI gjør er å se nøye på bildet og finne ut "hvordan det er tegnet". For eksempel husker jeg bilder som tekster, for eksempel "Scratch the whole thing" eller "Put ears on and become a cat". Dette er studiet av AI. Noen ganger, hvis du følger tekstene, vil du komme opp med et bilde som ligner originalbildet. Men i disse dager prøver AI å blande ulike tegnesanger og snu rekkefølgen for å forhindre at originalbildet kommer ut. Hvis du blander malesangene til forskjellige bilder i biter, kan du lage et nytt bilde. Kommandoen om å spørre AI-en om "hva slags bilde vil du at jeg skal lage" er som en "magisk formel" som bestemmer hvilken tegnesangfrase som skal brukes. LoRA samler «sanger som ser litt like ut» fra mange tegnesanger og setter dem sammen. Men du kan ikke lage nøyaktig den samme sangen. Bare lag en sang som er litt lik. På den annen side er Sora2 en AI som er veldig flink til å tegne og synge. Når jeg viser det et ekte bilde, finner jeg umiddelbart "teksten for å lage bildet" og reproduserer det. Derfor ser det ferdige bildet veldig likt ut. LoRA bare "lærer å føle seg lik", mens Sora2s Cameo (cameo) kan "få det til å se likt ut". Så når du bruker Sora2, er regelen å bruke den i dine egne tegninger og videoer du har. Hvis du bruker andres bilde uten tillatelse, vil det være ubrukelig.