На Wink AI Challenge участникам предстоит разработать ИИ-сервис, который поможет продюсерам ускорить производство фильмов и сериалов: проанализировать сценарий, визуализировать сцены и определить возрастной рейтинг контента. Призовой фонд соревнования — 1 125 000 рублей.
Эксперты Wink AI Challenge рассказали о том, почему именно сейчас пришло время применять искусственный интеллект в кинопроизводстве, какие задачи он способен решать и что ждут организаторы от участников.
Про хакатон
О целях и задачах Wink AI Challenge и роли искусственного интеллекта в кинопроизводстве рассказывает Антон Володькин, генеральный директор Wink.
— Wink AI Challenge — первый в России хакатон на тему использования искусственного интеллекта в кинопроизводстве. Почему именно сейчас ИИ стал востребован в этой сфере?
Индустрия медиа и кино всегда была на острие инноваций — и в производстве контента, и в его доставке до зрителя. Это одна из тех сфер, где новые технологии быстро становятся частью рабочего процесса.
Сейчас искусственный интеллект вышел на уровень массового применения в бизнесе. Если раньше это была преимущественно научная область, то теперь — полноценный прикладной инструмент. Продюсеры, режиссёры и контент-мейкеры получили новые возможности, которые помогают автоматизировать рутинные задачи и генерировать идеи и визуальные решения. При этом заметно выросло и число специалистов, которые хотят и умеют работать с ИИ.
— Какие проблемы кинопроизводства вы хотите решить с помощью ИИ и как решения участников могут повлиять на индустрию кино?
Мы хотим, чтобы как можно больше специалистов в области ИИ обратили внимание на киноиндустрию. Здесь огромный потенциал для применения ИИ-технологий на каждом этапе. На более прикладном уровне нейросети сокращают ручной труд при планировании съёмок, работе со сценарием, оптимизации и автоматизации бизнес-процессов.
— Среди членов жюри есть люди, непосредственно участвующие в производстве фильмов и сериалов. На что они будут обращать внимание в первую очередь при оценке проектов?
Эксперты от бизнеса будут смотреть, насколько решение облегчает подход к поставленным задачам: на понятность, возможность быстро разобраться в работе решения и применить его, а также на то, насколько долгим и сложным будет обучение съёмочных групп для работы с ним. Кроме того, важно, чтобы решение органично вписывалось в реальные процессы кинопроизводства — не усложняло работу, а дополняло её.
Трек 1. Платформа автоматического разбора и структурирования сценариев
Участникам предстоит разработать сервис, который автоматически парсит русскоязычный сценарий и генерирует структурированную таблицу сцен с указанием локаций, времени суток, персонажей, массовки, реквизита и спецэффектов.
Как искусственный интеллект может помочь автоматизировать один из самых трудоёмких процессов — анализ сценариев, рассказывают Владислав Момджян, медиаменеджер, создатель и руководитель сервиса автоматизации кинопроизводства FilmToolz, и Артём Орлов, директор направления инноваций и ИИ Wink.
— Почему анализ сценариев сложно автоматизировать? Какие детали чаще всего «теряются» при автоматическом парсинге в сравнении с ручной обработкой?
Владислав: Без применения ИИ довольно сложно автоматически вычленить из сценария реквизит, упоминания транспорта, трюков, костюмов и других деталей, так как они не всегда прописаны в явном виде. Без использования ИИ мы можем обрабатывать прямые упоминания объектов, например:
- «Иван берёт чайник и наливает воду в кружку» — реквизит: чайник, кружка.
Но остаётся сложной задача распознавания косвенных упоминаний:
- «Иван отвечает на СМС» — подразумевается телефон в кадре.
- «Иван сидит за столом и печатает курсовую» — подразумевается компьютер.
- «Во дворе образовалась огромная пробка» — игровой транспорт: около 10 машин.
- «Давка при входе, люди падают в обморок» — массовка: примерно 50 человек.
- «Игорь бьёт Павла в живот, тот отлетает и разбивает стекло» — трюк: драка, каскадёры.
Именно такие скрытые контексты теряются при автоматическом парсинге и не поддаются простой автоматизации. Мы надеемся, что решения участников помогут преодолеть эту проблему.
— Зачем продюсерам и съёмочной группе нужно структурирование сценария, и какие преимущества даёт качественное выполнение этой задачи?
Владислав: С одной стороны, разбивка сценария на элементы необходима для качественной подготовки всех департаментов съемочной группы и составления календарно-постановочного плана. На их основе создаются вызывные листы — в них указано, в какой день сколько массовки, транспорта и других ресурсов необходимы, когда нужны коптер, кран, каскадеры и так далее. Эта информация также необходима продюсеру для формирования бюджета проекта. И чем лучше будет проанализирован сценарий, тем точнее будет составлен финансовый план.
— Как вы видите баланс между автоматизацией и участием человека?
Артем: Абсолютно точно результат должен контролироваться человеком. Первичное распознавание может помочь сделать грубую оценку сценария и сэкономить время сотрудникам. Но ИИ должен быть именно ассистентом, который берёт на себя рутинные и технические задачи.
У этого ассистента будут вопросы в процессе работы — он сможет уточнять спорные моменты у живого человека и подсвечивать возможные риски, например, нестыковки в логике сцен или пропущенные элементы съёмочного плана. Такой формат взаимодействия не заменяет профессионала, а расширяет его возможности. Оптимальный баланс, на мой взгляд, — около 70% работы ИИ и 30% человека.
Трек 2. Интеллектуальный сервис превизуализации сценариев
Задача команды — создать интеллектуальную систему превизуализации, которая преобразует текстовые сценарии в раскадровки: от черно-белых эскизов до детализированных ключевых кадров с добавлением анимационных переходов. Решение должно точно распознавать и воспроизводить ключевые объекты (персонажей, реквизит и локации), поддерживая разные художественные стили.
Почему генеративные модели — новый инструментом художников и режиссёров? О потенциале искусственного интеллекта в создании раскадровок рассказывает Артём Орлов, директор направления инноваций и ИИ Wink.
— Зачем кинопроектам нужна превизуализация на ранних этапах и как она помогает команде ещё до начала съёмок?
Иллюстрация лучше любого текстового описания помогает специалистам понять, каким должен быть конечный результат. С её помощью можно заранее определить, что именно предстоит делать реквизиторам, стилистам, операторам и другим членам съёмочной группы. Превизуализация позволяет увидеть ошибки и исправить их ещё до начала самого дорогого этапа — съёмок. Это особенно важно, потому что время на площадке всегда ограничено.
— Какой потенциал есть у генеративных моделей в создании визуального образа фильма по тексту?
Огромный потенциал. Генеративные модели решают проблему «чистого листа». Они помогают на ранних этапах визуализировать настроение сцены, подобрать ракурс, и цветовую палитру. При этом важно, чтобы талант художника соединялся с насмотренностью ИИ-моделей: машина предлагает варианты, а человек направляет и дорабатывает их, вкладывая в результат замысел и эмоцию.
— Какие технологии и подходы в генерации изображений и мультимодальных моделях наиболее эффективны?
Для этого трека оптимально использовать современные диффузионные модели, например Flux, с возможностью дообучения LoRA-адаптера под визуальный стиль проекта. В сочетании с мультимодальными архитектурами, которые учитывают текстовые описания и контекст сценария при генерации визуальных решений, такой подход помогает создавать более точные и осмысленные изображения, близкие к авторскому замыслу. Важно внедрять алгоритмы повышения качества изображений и систему обратной связи, например, на основе Qwen Image Edit
Трек 3. Автоматическая проверка возрастной категории по сценарию
Цель трека — разработать сервис, который по русскоязычному сценарию автоматически определит возрастной рейтинг (0+, 6+, 12+, 16+, 18+) фильма. Кроме того, сервис должен указывать на конкретные сцены или реплики, которые потенциально могут повысить возрастную категорию, а также формировать удобный отчет для пользователя.
О том, как возрастная классификация влияет на производство и какие требования важно учитывать при создании моделей, рассказывает Галина Стрижевская, основатель Gala Production, продюсер («Слово пацана. Кровь на асфальте», франшиза «Ёлки», «Нина» и другие).
— Как определение возрастного рейтинга на ранних этапах производства фильма влияет на принятие решений?
Оценка рейтинга влияет и на творческие решения, и на стратегию продвижения и дистрибуции фильма. Это необходимый этап уже на этапе запуска проекта в производство или в момент препродажи на телеканал или платформу. Рейтинг фиксируется в документах ещё до начала съёмок, поэтому важно заранее убедиться, что сценарий соответствует заявленным ограничениям, чтобы, например, не заключить договор на фильм 12+, когда по содержанию он скорее тянет на 18+. Оценка также помогает продюсерам на этапе первичного отбора сценариев.
Кроме того, определение возрастного рейтинга даёт понимание объёма потенциального рынка: чем ниже рейтинг, тем шире аудитория и выше шансы вернуть вложенные в производство средства.
— На какие стандарты стоит ориентироваться при разработке модели?
Модель должна определять рейтинг фильма в соответствии с требованиями закона № 436-ФЗ «О защите детей от информации, причиняющей вред их здоровью и развитию» и нормами Возрастной классификации информационной продукции в России (Russian Age Rating System, RARS).
— Насколько важна интерпретируемость модели и понимание того, почему система присвоила фильму именно такой рейтинг?
Интерпретируемость модели важна в задачах классификации контента. Пользователь должен понимать логику принятия решения, чтобы при необходимости выявить ошибки, скорректировать правила и обеспечить прозрачность работы системы. Это повышает доверие к результатам и делает инструмент удобным для практического применения.
О хакатоне Wink AI Challenge
На хакатоне Wink AI Challenge проходит кастинг ИИ-сервисов для киноиндустрии. Создайте своё решение и покажите экспертам, как оно ускорит производство фильмов и сериалов. Призовой фонд — 1 125 000 рублей.
Вы сможете:
- Разработать ИИ-сервис, который оценят и будут использовать продюсеры популярных российских фильмов и сериалов.
- Решить кейсы, основанные на реальных задачах, с которыми продюсеры сталкиваются каждый день.
- Использовать настоящие сценарии и видеоматериалы для анализа текстов, извлечения сущностей и генерации структуры съёмок.
- Попрактиковаться в применении NLP, NER и мультимодальных данных в задачах кинопроизводства.
