Wewnętrzni badacze Apple zaprezentowali Keyframer, prototyp generatywnego narzędzia do animacji opartego na sztucznej inteligencji, które umożliwia dodawanie ruchu do obrazów 2D poprzez opisanie, w jaki sposób powinny być animowane.

W artykule badawczym Apple stwierdziło, że duże modele językowe (LLM) są “niedostatecznie zbadane” pod kątem animacji, pomimo potencjału, jaki wykazały w innych kreatywnych mediach, takich jak pisanie i generowanie obrazów. Narzędzie Keyframer oparte na LLM jest prezentowane jako jeden z przykładów zastosowania tej technologii, donosi The Verge.

Korzystając z GPT4 OpenAI jako modelu bazowego, Keyframer może akceptować skalowalne pliki grafiki wektorowej (SVG) – format ilustracji, który można modyfikować bez utraty jakości – i generować kod CSS do animowania obrazów na podstawie wskazówek tekstowych. Użytkownik przesyła obraz, wprowadza podpowiedź, taką jak “niech gwiazdy migoczą” i klika przycisk Generuj. Przykłady podane w badaniu pokazują, jak ilustracja Saturna może przełączać się na różne tła lub pokazywać gwiazdy znikające i pojawiające się na pierwszym planie.

Użytkownicy mogą tworzyć wiele projektów animacji w jednym pakiecie i dostosowywać właściwości, takie jak kody kolorów i czas trwania animacji. Nie jest wymagane doświadczenie w kodowaniu, ponieważ Keyframer automatycznie konwertuje te zmiany na CSS, chociaż sam kod jest w pełni edytowalny.

Przed nami jednak jeszcze długa droga. Keyframer nie jest jeszcze publicznie dostępny, a w badaniu użytkowników przeprowadzonym na potrzeby artykułu badawczego Apple wzięło udział tylko 13 osób, które mogły użyć tylko dwóch prostych, wstępnie wybranych obrazów SVG podczas eksperymentowania z narzędziem.

Apple ostrożnie wspomina również o swoich ograniczeniach, wskazując, że Keyframer koncentruje się na animacjach internetowych, takich jak sekwencje ładowania, wizualizacje danych i animowane przejścia. W przeciwieństwie do tego, animacja, którą można zobaczyć w filmach i grach wideo, jest zbyt złożona, aby stworzyć ją za pomocą samych opisów – przynajmniej jeszcze nie teraz.