Využití video generativní AI pro motion graphics

Nikola Dvořáková

Bachelor's thesis

The use of video generative AI for motion graphics

Abstract:

Tato bakalářská práce reaguje na rostoucí trend využívaní generativní AI v kreativních odvětvích. Konkrétně se zabývá video-to-video generováním pro motion graphics. Práce popisuje několik možností, jak tuto metodu využít. Dvě z nich, style transfer (přenos stylu) a tvorba morph dynamických přechodů, jsou použity v pracovním postupu navrženém v rámci praktické části. Ten je určen pro ComfyUI rozhraní a Stable Diffusion modely. Nejdůležitějšími poznatky tohoto postupu jsou vhodně zvolené hodnoty pro kontrolu stylu a struktury. Tato kontrola proběhla na základě vizuální a motion reference vytvořených autorem. Další přínos tvoří princip vynechání několika prázdných snímků díky čemuž vzniká prostor pro vygenerování morph dynamického přechodu umělou inteligencí. Díky navrženému postupu je dále vygenerována konkrétní animace. Ta je dostupná na tomto odkaze: https://youtube.com/shorts/1U1WVSc84Zs. Hlavním přínosem práce jsou instrukce k celému procesu a navržený workflow. Ty mohou sloužit jako návod pro budoucí tvůrce motion graphics a animace. Vedlejším přínosem je pak obhajoba video-to-video výtvorů z pohledu českého autorského práva, které současnou AI generovanou tvorbu nechrání pro její neoriginalitu a netvůrčí povahu.

Abstract:

This bachelor thesis responds to the growing trend of generative AI tools in creative industries. Specifically, it deals with the use of video-to-video generative method for motion graphics. The work describes several ways to use this method. Two of them, style transfer and morph dynamic transition, are implemented in the workflow designed within the practical part. This workflow was made for ComfyUI and Stable Diffusion models. The most important findings of this procedure are suitably selected values for control of style and structure of the video. This control was based on the visual and motion reference created by the author. Another benefit is the principle of omitting several empty frames, creating space for the morph dynamic transition generated by artificial intelligence. The resulting animation is available at this link: https://youtube.com/shorts/1U1WVSc84Zs. The main benefits of the work are the instructions for the whole process and the designed workflow for ComfyUI. These can serve as a guide to the future creators of motion graphics and animation. The by-benefit is the defense of video-to-video creations from the perspective of Czech copyright, which currently does not protect AI generated work for its unoriginality and lack of creative input.

Keywords

AI, generativní umělá inteligence, motion graphics, Stable Diffusion, animace

Keywords

AI, generative artificial intelligence, Stable Diffusion, motion graphics, animation

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 5. 5. 2024

Thesis defence

• Date of defence: 12. 6. 2024
• Supervisor: Tomáš Krauz
• Reader: Lukáš Chudáček

Vysoká škola ekonomická v Praze

Bachelor programme:
Multimédia v ekonomické praxi