Google AI ملاحظات أدوات NotebookLM تطلق نسخة متقدمة من الفيديو السينمائي (أسلوب الفيلم)، حيث تقوم النسخة الجديدة بتحويل العروض التقديمية البسيطة مع التعليق الصوتي إلى محتوى بصري ديناميكي غني بواسطة الذكاء الاصطناعي، لمساعدة المبدعين على استيعاب البيانات الضخمة والمعقدة، ويمكنهم أيضًا التبديل إلى أنماط فنية مختلفة لصنع أفلام أنمي متنوعة. مقتطف من فيديو يوتيوبر Paul J Lipsky بعنوان «NotebookLM’s New Cinematic Videos Are GORGEOUS!».
الفيديو السينمائي (أسلوب الفيلم) يدمج أدوات إبداعية من Google AI
يشمل دمج الأسلوب السينمائي نماذج ذكاء اصطناعي مخصصة للمبدعين من Google مثل Gemini 3، Nano Banana Pro، وVeo 3، حيث تتيح هذه التقنيات للنظام إنتاج رسوم متحركة سلسة وتأثيرات بصرية دقيقة، مما يمنح الحياة للمواد المتحركة والثابتة. في إطار هذا النظام، يلعب Gemini دور «مدير الإبداع»، حيث يتخذ مئات القرارات بشأن الهيكل والأسلوب استنادًا إلى البيانات والمواد الأصلية المقدمة من المستخدم، ويقوم تلقائيًا بتحديد أنسب طرق السرد، والنغمة البصرية، وصيغة الفيديو، لتحسين المحتوى وضمان التناسق العام.
تتطلب الوظائف المتقدمة تسجيل الدخول باستخدام حساب Google، ويتوفر الآن نسخة ويب ونسخة للجوال، وهي حاليًا متاحة فقط للمستخدمين الذين تزيد أعمارهم عن 18 عامًا، والمشتركين في خدمة Google AI Ultra المدفوعة، وتدعم اللغة الإنجليزية فقط، وسيتم لاحقًا فتحها لمستخدمي Pro 3.
النسخة المتقدمة يمكنها إنشاء قصص تتوافق مع السياق، وتحويل الأسلوب إلى أنماط أنمي يابانية أو أمريكية
أظهرت النسخة الجديدة من الأسلوب السينمائي أداءً ملحوظًا في توجيه الأسلوب الفني، حيث يمكن للمستخدمين طلب من الذكاء الاصطناعي إنتاج فيديوهات بأساليب بصرية محددة، مثل الأنمي الياباني أو الأمريكي، وليس فقط إنتاج عروض تقديمية بسيطة مع تعليق صوتي كما في السابق، بل يمكنها إنتاج فيديوهات ذات معانٍ أعمق.
على سبيل المثال، عند صناعة فيديوهات مشاركة السفر اليابانية أو دروس حول طرق المشي الصحيحة، يستطيع الذكاء الاصطناعي التقاط جوهر الأسلوب بدقة، وفهم احتياجات المبدع من حيث «السياق وطريقة سرد القصة»، وإنتاج مشاهد جميلة ورسوم متحركة ديناميكية، مع قدرات عالية على التخصيص، مما يمكّن المبدعين من إنشاء محتوى مرئي يتناسب مع مواضيع مثل التعليم للأطفال أو تقديم الفن، مما يعزز بشكل كبير جاذبية وفعالية نقل المعلومات.
لا تزال هناك تحديات تقنية بحاجة إلى حل
على الرغم من التقدم في الجماليات البصرية، إلا أن هناك مجالات لتحسين الدقة المنطقية والفيزيائية، وفقًا لاختبارات يوتيوبر Paul J Lipsky، حيث لاحظ أن الذكاء الاصطناعي لا يزال يواجه أخطاء عند التعامل مع الروابط الفيزيائية للأشياء، مثل عدم دقة ربط خيط الصيد على سنارة الصيد أو ظهور أوزان الميزان بشكل غير صحيح، وحتى في التفاصيل، قد تظهر أخطاء مثل تحويل بسكويت الشوكولاتة إلى بسكويت الجبن، وهو أمر غير منطقي من الناحية الفيزيائية. تظهر هذه العيوب التقنية أن الذكاء الاصطناعي، رغم نضوجه في إنتاج الجماليات والسلاسة، لا يزال بحاجة إلى تحسين في فهم القوانين الفيزيائية الواقعية.
مراجع:
هذه المقالة حول إصدار Google Notebook «الأسلوب السينمائي» المتقدم، والتحويل الحر بين الأسلوب الأمريكي والياباني، نشرت أولاً على Chain News ABMedia.
إخلاء المسؤولية: قد تكون المعلومات الواردة في هذه الصفحة من مصادر خارجية ولا تمثل آراء أو مواقف Gate. المحتوى المعروض في هذه الصفحة هو لأغراض مرجعية فقط ولا يشكّل أي نصيحة مالية أو استثمارية أو قانونية. لا تضمن Gate دقة أو اكتمال المعلومات، ولا تتحمّل أي مسؤولية عن أي خسائر ناتجة عن استخدام هذه المعلومات. تنطوي الاستثمارات في الأصول الافتراضية على مخاطر عالية وتخضع لتقلبات سعرية كبيرة. قد تخسر كامل رأس المال المستثمر. يرجى فهم المخاطر ذات الصلة فهمًا كاملًا واتخاذ قرارات مدروسة بناءً على وضعك المالي وقدرتك على تحمّل المخاطر. للتفاصيل، يرجى الرجوع إلى
إخلاء المسؤولية.
