V průběhu let filmaři experimentovali s nesčetnými uměleckými nápady a metodikami. Vytváření a porušování pravidel vytváří nové cesty skrze médium, mění a zdokonaluje způsob, jakým jsou filmy sestavovány.
Stejně jako příchod nových technologií.
V počátcích filmaři, kteří se zajímali o myšlenku procedurálního střihu, vytvářeli složité matematické rovnice, aby určili, jak lze scény sestříhat, aby vytvořily napětí nebo dodaly drama. Mohou také stříhat, aby odpovídaly délce partitury nebo aby dosáhly matematické shody s jinou proměnnou v jejich projektu.
Zavedení optických tiskáren umožnilo filmařům znovu natáčet pásy filmu, což otevřelo dveře kreativitě a speciálním efektům.
V posledních letech výkonný hardware a software spolu s programovacími jazyky umožnily umělcům podniknout další kroky k růstu jejich práce. Zatímco procedurální editační přístupy nahrazují myšlenky kreativity a vize pro matematiku a přírodní vědy, existuje v nich metoda. Když se na ně díváme jako na nástroje ke sdělování vize nebo kreativitě, mají matematika a věda filmařům co nabídnout.
Jedním z příkladů nápadu nebo konceptu, který se v té či oné podobě používá po větší část století, je algoritmická úprava.
Co je to algoritmická úprava?
I když to zní složitě, algoritmické úpravy ve své nejjednodušší podobě odkazují na úpravu záběrů do schématu nebo plánu.
Toto schéma by mohlo být tak jednoduché jako „každé čtyři snímky, přepnout z kamery A na kameru B na dva snímky a pak se vrátit ke kameře A“, nebo ještě jednodušší:„použijte jeden snímek záznamu z A a jeden z B a opakujte .“
Tato myšlenka, že záběry se budou řídit předem naplánovaným plánem nebo přímým procedurálním přístupem, je základem pro algoritmické úpravy. Pokud jde o to, co si můžeme udělat, jde o techniku řezání a opětovného sestavení záběrů na základě schématu, obrysu nebo modelu.
Než zajdeme příliš daleko, samotný algoritmus je podle dobrých lidí z Oxfordu „procesem nebo souborem pravidel, které je třeba dodržovat při výpočtech nebo jiných operacích řešení problémů, zejména pomocí počítače.“
Toto je perfektní způsob, jak popsat a představit algoritmické úpravy. První vizionářští filmaři jako Dziga Vertov a Sergej Ejzenštejn zaujali matematický, schematický přístup ke svým montážím a scénám ve svých filmech a vytvořili složité střihové tabulky, kterými se řídili jejich projekty.
Zatímco Ejzenštejnova vize umožňovala divákům vidět ideologický aspekt filmů, které sledovali, prostřednictvím emocionálního a psychologického vlivu prodchnutého jeho používáním této techniky, Vertov ve skutečnosti věřil, že jeho matematické techniky vyčistí proces a mohou vést ke zlepšení lidstva. k neomylné, naprosto přesné metodě, kterou dodržoval.
Několik neuvěřitelných článků od filmaře z Winnepegu Clinta Ennse popisuje historii a praktickou aplikaci algoritmického střihu podrobněji, než dokáže tento spisovatel vůbec pochopit. Jako doplněk k tomuto článku vřele doporučujeme přečíst si jeho díla.
Uvedení do provozu
Mnoho dalších prvních filmařů s velkým efektem využívalo techniky algoritmického střihu, mnozí při vytváření zážitkových filmů. Tento koncept se jistě hodí k avantgardnějším přístupům k filmové tvorbě.
Vezměme si například myšlenku základního blikajícího filmu. Pomocí dvou kousků záběru – jedné celé černé a druhé celé bílé – upravte dohromady díl, který vezme snímek z jednoho klipu a poté z druhého, přičemž se to opakuje, dokud klipy neskončí. Tato technika by přinesla velmi unikátní – a pravděpodobně nevolnost – výsledek. To znamená, že je to velmi čistý algoritmický přístup.
Lineární povaha tohoto kusu však nemusí být normou pro algoritmicky upravované projekty. Mnoho algoritmů vyvinutých v softwaru bude obsahovat náhodné proměnné, které by mohly změnit část rovnice.
Takže bychom vzali stejný projekt, ale přidali bychom náhodnou proměnnou, která by zvládla, kolik snímků vybrat pouze z druhého klipu, přičemž z prvního klipu zůstane pouze jeden snímek. Nakonec bychom dostali snímek z klipu jedna, náhodný počet snímků z klipu dva, další jeden snímek z klipu jedna… atd.
V čem se liší?
I když se jedná o neortodoxní přístup k úpravám, pravděpodobně to také zní téměř nemožně pomocí nástrojů, které většina z nás používá každý den. To nás přivádí k tomu, jak se algoritmický střih liší od našeho filmového přístupu.
Když upravujeme klipy v aplikacích Premiere Pro, FCPX, Media Composer nebo jakékoli preferované platformě, díváme se na naše záběry jako na klip – něco se začátkem, uprostřed a koncem – který se chystáme odstřihnout. Je velmi založen na časové ose a je to tak správně; naše střihové platformy jsou založeny na střihu filmu. Když klip vložíme do naší časové osy, díváme se na digitální ekvivalent analogového filmového klipu.
Při algoritmické úpravě je přístup k tomu, že záběry posuzujeme jinak – nepřistupujeme k nim stejným způsobem. Nedíváme se na celý klip a nerozhodujeme se, co si ponechat a čeho se zbavit. Při použití této techniky uvažujeme o přímém přístupu k jakémukoli snímku libovolného klipu v rámci umístění. Tímto umístěním může být databáze nebo jednoduše složka na vašem počítači.
To neznamená, že bychom odebírali naše platformy pro úpravy – určitě nám umožňují přístup ke každému snímku každého importovaného klipu – ale sestavení kompozice i pomocí jednoduchého schématu, jako je „jeden snímek z A, jeden snímek z B , repeat“ by bylo obtížné a časově náročné.
Zápis úryvku kódu pro zpracování stejného procesu by zabral velmi málo času. Kód přistupuje k nahrávkám nikoli jako k filmu, ale jako ke kontejneru plnému dat, takže složka nebo databáze je jako obří kontejner plný audio a video dat z každého snímku, který je v ní obsažen.
Pokud tedy kód může přímo přistupovat k libovolnému snímku libovolného klipu v kontejneru, pak by měla existovat spousta možností pro kreativní použití algoritmických úprav. Je možné použít proměnné existující v záznamu, jako jsou odchylky v pixelech a odchylky zvuku, k programovému určení, kde provést střihy a jak dát záznam znovu dohromady.
Podle tohoto popisu může být modelem pro body úprav dokonce hudební partitura. Cory Arcangel provedl několik působivých experimentů s použitím hudby jako ovladače úprav. Jedním z příkladů jeho práce je video na YouTube s Paganiniho Fifth Caprice, sestříhané společně ze stovek instruktážních videí na kytaru. Toho bylo pravděpodobně dosaženo použitím původního kusu a napsáním algoritmu, který analyzoval databázi videí YouTube a hledal poznámky, které by se shodovaly. I když je to obtížné sledovat, je tento úspěch vynikajícím příkladem algoritmické úpravy při práci.
Kdo to dělá?
Skvělým příkladem moderního talentu, který používá algoritmické úpravy – a přesně ukazuje, jak to dělá – je Devon Crawford, skvělý mladý kanadský programátor, který zkoumá software a elektrotechniku prostřednictvím vlastního výzkumu a dokumentuje je na YouTube.
Devonův kanál pokrývá širokou škálu témat, která jsou zajímavá pro technicky přívětivé davy vývojářů softwaru, jako je recenzování hry, kterou kódoval na univerzitě v prvním ročníku, stahování vašich soukromých dat Google – a objevování bláznivých věcí – jak se dostal do kódování a tak dále.
Zdá se, že Devon od té doby přešel k větším projektům, které nejsou zdokumentovány tak podrobně online, ale jeden z jeho zajímavějších experimentů zahrnuje použití algoritmů k úpravě klipů na základě kódu.
V tomto videu píše program, který mu sestříhá video, ve kterém trochu experimentuje s proměnnými pro různé výsledky. Když se dostane k vylepšování aplikace, používá detekci pohybu – pamatujete na variaci pixelů? – k určení střihů ve svém videu, v podstatě vytváří video, které využívá části jeho klipů s největší odlišností.
Docela zajímavé, že? V posledních letech existovaly společnosti, které doufaly, že využijí tento druh technologie k automatické úpravě záběrů z akčních kamer. S jasně modrou oblohou a zářivě růžovými wakeboardy by algoritmus, jako je Devonův, pravděpodobně odvedl stejně dobrou práci jako fyzický editor.
Jiné organizace experimentovaly s automatizovanými nebo algoritmickými úpravami. Disney vytvořil vícekamerový editační algoritmus, který používá různé proměnné k určení editačních bodů. V jejich projektu software odhaduje 3D pohyb každé kamery, což jí umožňuje zaměřit se na to, čemu kamery věnují největší pozornost. To softwaru umožňuje správně určit, kdy a kde provést řez na jinou kameru. Algoritmus společnosti Disney může také určit, která kamera má nejlepší pohled na objekt, a přepnout na něj, takže střih není jen načasovaný, ale je také chytrý.
Ne úplně lidský editor, ale určitě se přibližuji.
Co přinese budoucnost…
Zatímco mnoho z nás zůstane u našeho filmového přístupu ke střihu, je třeba poznamenat, že strojové učení a aplikace algoritmů jsou již nějakou dobu všude kolem nás. Algoritmy určují upscaling a optimalizaci vykreslování, interpolaci klíčových snímků a další aspekty naší práce. Složitější algoritmy budou i nadále utvářet veškerou naši práci, protože společnosti jako Adobe se nadále zaměřují na strojové učení pomocí Adobe Sensei.
Nejste úplně přesvědčeni? Podívejte se na funkci Content Aware Fill v After Effects. Podívá se na okolní pixely a provede odhad, aby zaplnil mezeru v reálném čase.
Ať už se tedy rozhodneme přistupovat ke střihu z programového úhlu, nebo se budeme držet našeho tradičního přístupu, algoritmy jsou v kině již století a budou i nadále v průběhu času stále více neodmyslitelnou součástí našich střihových funkcí. Stanou se algoritmické úpravy v budoucnu „automatickými úpravami“? V některých případech pravděpodobně, ale pravděpodobně pro to existuje argument.
Má tedy budoucnost kina využití pro algoritmický střih? Představte si scénář, kdy část softwaru automaticky přestřihne a vytlačí 25 hrubých střihů filmu. Studio shromažďuje testovací publikum, aby sledovalo návrhy, zatímco kamery, senzory a další software měří jejich reakce na každý snímek videa. Na základě těchto dat studio sestaví konečný, „dokonalý střih.“