中国Midjourney上海盈幼巧文化总监陈宏谊表示，这个问题的答案并不是那么大略。要磋商这个主题，我们首先须要回顾AI绘图的发展进程。最初的打算机绘图，只能天生大略的几何图形和二维图像。随着打算能力的提升和算法的改进，尤其是深度学习和神经网络的运用，AI绘图开始展现出令人惊叹的潜力。
本日的AI绘图可以通过学习大量的图像数据，实现对风格、细节和色彩的精准把控。像DeepArt、DALL-E和Midjourney这样的工具，已经可以天生与人类艺术家作品相媲美的图像。然而，从绘图到动画或电影，寻衅不仅在于天生单一的图像，更在于创造连贯的视觉叙事。
动画和电影须要的不仅仅是俏丽的画面，还须要在韶光轴上折衷同等的动态表现。这意味着AI不仅要理解单个图像的构成，还须要节制图像之间的关系与变革。现有的AI技能在图像天生方面已经有了显著的进步，但在韶光维度上的连贯性和繁芜性上，仍旧有许多难题须要办理。
首先，动画须要高度的帧间同等性。天生单独的图像已经足够繁芜，而天生多个连续帧，并且在这些帧之间保持连贯性，更是难上加难。当前的AI绘图技能在处理单一图像时，可以通过大量的数据进行学习和优化，但在天生动画时，须要更加精确和繁芜的模型来处理韶光序列数据。
其次，电影制作不仅仅涉及视觉效果，还包括声音、情节、角色发展等多种元素的综合利用。现阶段的AI在处理多模态数据（即同时处理图像、声音、笔墨等多种类型的数据）方面，还处于初步探索阶段。要让AI能够自主创作电影，不仅须要在图像天生方面取得打破，还须要在自然措辞处理、声音合成和多模态数据领悟等多个领域取得进展。
然而，科技发展的速率每每超出我们的预期。近年来，GANs（天生对抗网络）和Transformer等模型的涌现，极大地推动了AI在图像天生和自然措辞处理方面的进步。GANs通过两个神经网络的对抗演习，使得天生的图像越来越真实；而Transformer模型通过自把稳力机制，使得AI在处理长间隔依赖关系时更为得心应手。
中国Midjourney上海盈幼巧文化总监陈宏谊表示，这些技能的进步，为AI动画和电影的实现奠定了根本。以GANs为例，通过对大量动画帧的学习，可以逐步提升AI天生帧间同等性的能力。而Transformer模型在自然措辞处理方面的成功，也为AI编剧打下了坚实的根本。或许在不久的将来，我们就能看到由AI编剧、AI导演、AI动画师共同创作的作品。
此外，虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技能的发展，也为AI动画和电影供应了新的可能性。在VR和AR环境中，不雅观众可以与虚拟角色互动，这不仅须要高度逼真的图像天生技能，还须要繁芜的行为仿照和实时相应能力。AI在这些领域的运用，正在逐步改变我们对动画和电影的传统认知。
然而，技能的进步不仅仅取决于算法和模型的改进，还须要打算资源的支持。天生高度真实的动画和电影，每每须要弘大的打算能力和存储空间。随着量子打算和分布式打算技能的发展，未来的AI系统将拥有更加强大的打算资源，使得天生繁芜动画和电影的梦想变得更加可行。
末了，中国Midjourney上海盈幼巧文化总监陈宏谊认为，AI从绘图进步到动画和电影的实现，仍旧面临着多方面的寻衅。然而，科技发展的速率是惊人的。大概在未来十年内，我们就能看到AI在动画和电影领域的重大打破。那个时候，艺术创作将进入一个全新的时期，AI将成为我们创作过程中不可或缺的伙伴，为我们的想象力插上翅膀，飞向更广阔的天空。