Runway ha introdotto il suo modello di generazione di video AI Gen-4, presentando un approccio che mira a ridurre le spese generali di modifica manuale per i creatori di contenuti. La Claims Claims Gen-4 è uno dei generatori video alimentati con AI più alta fino ad oggi.

L’ottimizzazione raffinata della scena più reattiva, i controlli degli utenti più reattivi e il feedback del rendering in tempo reale. Mentre questo livello di dettaglio può migliorare i valori di produzione, alcuni esperti suggeriscono che potrebbe anche porre richieste più pesanti sull’hardware.

dietro le quinte: reali intuizioni cinematografiche

Gen-4 di Runway Include le esperienze pratiche modellate da film pratici e video di film, che hanno commesso un film come movimentazione della telecamera, flading di tocco in termini di flading. src=”https://winbuzzer.com/wp-content/uploads/2025/03/runway-gen-4.jpg”>

Secondo il blog ufficiale dell’azienda, queste caratteristiche estendono i precedenti esperimenti di scenari e introducono una composizione della scena e introducono anche i controlli dettagliati per le transizioni. avverte che le GPU di fascia alta possono essere necessarie per mantenere gestibili i tempi di rendering, specialmente quando si generano sequenze complesse o lunghe.

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come il gen-4 può essere usato nella produzione quotidiana

i produttori di video possono avvicinarsi al Gen-4 definendo gli elementi essenziali di ogni scena-CAMERE SPECIALE-BASEFFEFERE-BEFFEFFEFERAZIONI-BEFFEFFEFEFEFER come animazioni facciali o dettagli di sfondo.

In pratica, questo significa iniziare con anteprime rapide e a bassa risoluzione, garantendo che le lunghezze focali e gli schemi di colore si sentano bene senza impegnarsi in lunghi tempi di rendering. Gli utenti che desiderano mantenere un’atmosfera coerente su più clip utilizzano spesso tipi di lenti uniformi, angoli di illuminazione o filtri a colori. Una volta che un’anteprima corrisponde alla visione creativa, il passaggio a un rendering di una risoluzione più elevata consente all’aspetto finale.

Per progetti più complessi, blocchi separati di istruzioni di testo possono gestire diversi segmenti, come scatti panoramici ampi o ravvicinati su un carattere centrale. I creatori potrebbero definire un’impostazione del tardo pomeriggio in un prompt, la transizione verso un ambiente interno nel successivo e mantenere le espressioni di personaggi o le transizioni di illuminazione trasportando alcuni parametri.

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Poiché Gen-4 supporta la composizione della scena e la classificazione dei colori all’interno dello stesso modello, i redattori possono unificare tutto, dalla mappatura facciale alle inclinazioni della fotocamera senza capovolgere più strumenti. Questo approccio integrato consente ai team di perfezionare gradualmente i loro elementi visivi, costruendo verso risultati coesivi che bilanciano arte con efficienza tecnica.

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Gen-4 si basa sugli upzioni in termini di retti, che si avvicinano ai modelli di accensione, in termini di movghi, di moving, di moving, di moving, di moving, di movghi, di moving, di motivi di spicco. I percorsi vengono regolati, salvando i creatori dalle congetture durante le sessioni di editing. Allo stesso tempo, i metodi di diffusione migliorati riducono la distorsione in ambienti intricati, il che porta a inquadratura più coerente: una risorsa per i cineasti che mirano a mantenere uno sguardo coerente su più colpi.

La piattaforma unifica i miglioramenti della velocità. Assegna una mappatura del viso dettagliata ai caratteri mentre esplora ancora la classificazione dei colori avanzate o sequenze multi-camera, tutte all’interno di una interfaccia. Tuttavia, la maggiore capacità può richiedere più risorse di memoria e GPU.

Progetti su larga scala-in particolare quelli che si prendono di mira per rotte 4K o complesse della telecamera-possono incontrare tempi di rendering più lunghi se la capacità hardware è limitata.

New York è uno zoo è uno zoo delle capitalità impressionanti di Gen-4 che si rivolge a New York. Ogni scena del film è stata creata combinando la prima vera immagini di riferimento di animali con fotografie reali di New York usando Gen-4… pic.twitter.com/nuqgvwhniz

-Runway (@runwayml) 31 marzo 2025

in pratica, questi refine indicano un workflow di più efficiente. Invece di destreggiarsi tra più applicazioni autonome, l’interfaccia consolidata di Gen-4 consente ai team di film e ai creatori indipendenti di mantenere lo slancio senza cambiare software.

La capacità di vedere risultati immediati e fare un ottimo rapporti sullo shorby

Film che segue un gruppo di esploratori in cerca di un fiore misterioso. Realizzato interamente con Gen-4 in meno di una settimana.

6/8 pic.twitter.com/is8bqqkl6e

-runway (@runwayml) 31 marzo 2025

competizione da opei, e alibaba Runway non è solo nel perseguire video AI avanzato. Lo scorso dicembre, Openai ha lanciato Sora, offrendo un output di testo al video e un sistema basato sul credito per gli utenti CHATGPT. Google ha risposto con Veo 2 poco dopo, aggiungendo una risoluzione 4K e filigrana invisibile.

In una svolta diversa, Alibaba in Cina ha rivelato WAN 2.1 questo febbraio, fornendo una piattaforma aperta senza paywalls. Ogni concorrente si rivolge a priorità specifiche: alcune enfatizzano la risoluzione, altri si concentrano sull’accessibilità o nel caso di Gen-4, una manipolazione della scena più profonda. Gli osservatori del settore prevedono che i benchmark indipendenti alla fine confermeranno se i risultati di Gen-4 mantengono la stabilità ad alti livelli di fedeltà.

Guardando indietro a Gen-3 e Act-One

La traiettoria dell’azienda evidenzia molteplici passi che portano a Gen-4. Nel settembre 2024, Runway ha svelato la sua API GEN-3 Alpha Turbo, che ha offerto un aggiornamento della velocità per le aziende che integravano il video AI in pipeline di produzione.

Un mese dopo, Act-One ha introdotto un approccio per la mappatura delle espressioni facciali registrate con il telefono su personaggi di AI. Tali sviluppi hanno modellato la base di Gen-4, la cui guida di suggerimento ora si estende oltre la mappatura del viso per comprendere intere scene, classificazione dei colori e percorsi più della fotocamera.

Sul lato pratico, il consolidamento di queste funzioni può ridurre i costi di produzione a lungo termine. Tuttavia, il vero impatto rimane da testare su diverse configurazioni hardware, in cui l’utilizzo della memoria e la velocità di rendering possono essere fondamentali per progetti su larga scala.

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