Исследователи машинного обучения из Apple разработали приложение, которое может принимать простой рисунок и текстовое описание, чтобы анимировать рисунок нужным образом. Тиффани Ценг, Жуйцзя Ченг и Джеффри Николс опубликовали статью , описывающую новое приложение под названием Keyframer, на сервере препринтов arXiv.

Исследователи искусственного интеллекта продолжают находить студентов, способных решать задачи, которые на первый взгляд могут показаться неприменимыми. В ходе этой новой работы исследователи из Apple обнаружили, что LLM GPT-4 способен принимать как простой рисунок (в формате SVG), так и текстовую подсказку, описывающую желаемую анимацию для рисунка, а затем создавать анимацию, которая выполняет инструкции.

В качестве примера приложение может принять картинку ракеты, сидящей на стартовой площадке. Сопроводительный текст может гласить: «Запустите ракету в небо, чтобы под ней полыхало пламя». Затем приложение попытается анимировать ракету в соответствии с подсказкой.

Исследователи объясняют, что LLM можно использовать для анимации рисунка, сначала представив, что нужно сделать, а затем сгенерировав CSS-код анимации. В результате анимацию можно переносить на другие устройства, а код можно редактировать, добавляя или удаляя дополнительную анимацию вручную, а также могут быть добавлены новые подсказки.

Они отмечают, что Keyframe также поддерживает итеративную анимацию, при которой пользователи могут продолжать добавлять подсказки для улучшения готового продукта после создания каждой анимации — средство создания желаемого анимационного проекта за короткий период времени.

В своей статье исследователи предполагают, что Keyframer может подготовить почву для преобразования анимационного ландшафта — например, если Apple сделает его доступным на всех своих аппаратных платформах , пользователям больше не понадобятся другие анимационные приложения, а некоторые могут использовать его для создания профессиональных продукты, такие как реклама. Это также позволяет непрофессионалам создавать продукты профессионального качества с минимальными усилиями.