Il fotogramma, estratto dall'animazione accessibile in fondo alla pagina, rappresenta una superficie curva costituita da una griglia di tori viola, ordinati e disposti dinamicamente secondo un pattern ondulato, che sostiene, deformandosi, una sfera di colore nero lucido.
L'animazione è stata realizzata tramite il sistema Geometry Nodes di Blender.
I tori sono gli elementi modulari distribuiti in modo regolare da un oggetto Grid secondo la geometria cartesiana deformata con una funzione ondulatoria sferica.
La sfera funge da focus visivo e, riflettendo gli elementi circostanti, amplifica la sensazione di tridimensionalità.
Il sistema Geometry Nodes è stato costruito collegando 17 nodi di vario tipo: Geometry, Mesh, Instance, Math e Utilities.
L’effetto ondulatorio è stato ottenuto alterando nel tempo l'ampiezza di una sinusoide, mentre i movimenti della camera sono stati ottenuti impostando manualmente i keyframe.
Per il rendering è stato utilizzato il motore Cycles, come si evince dall’elevata qualità dei riflessi e dell’illuminazione globale.
L’analisi di questo fotogramma stimola una riflessione sul confronto tra l'approccio tradizionale alla creazione di contenuti e quello emergente dell’IA generativa.
Queste sono alcune delle conclusioni a cui sono arrivato:
L'animazione è stata realizzata tramite il sistema Geometry Nodes di Blender.
I tori sono gli elementi modulari distribuiti in modo regolare da un oggetto Grid secondo la geometria cartesiana deformata con una funzione ondulatoria sferica.
La sfera funge da focus visivo e, riflettendo gli elementi circostanti, amplifica la sensazione di tridimensionalità.
Il sistema Geometry Nodes è stato costruito collegando 17 nodi di vario tipo: Geometry, Mesh, Instance, Math e Utilities.
L’effetto ondulatorio è stato ottenuto alterando nel tempo l'ampiezza di una sinusoide, mentre i movimenti della camera sono stati ottenuti impostando manualmente i keyframe.
Per il rendering è stato utilizzato il motore Cycles, come si evince dall’elevata qualità dei riflessi e dell’illuminazione globale.
L’analisi di questo fotogramma stimola una riflessione sul confronto tra l'approccio tradizionale alla creazione di contenuti e quello emergente dell’IA generativa.
Queste sono alcune delle conclusioni a cui sono arrivato:
1. Controllo e complessità
- Blender: offre un controllo fine su ogni aspetto della scena, consentendo una personalizzazione totale, ma richiede competenze avanzate.
- IA generativa: genera rapidamente le animazioni, ma le personalizzazioni potrebbero risultare limitate.
2. Formazione e apprendimento
- Blender: permette di sviluppare competenze avanzate nel campo della modellazione, animazione e gestione dei materiali, costruendo una solida base tecnica.
- IA generativa: riduce l’impegno tecnico, spostando il focus sulla capacità di definire prompt efficaci, utile per brainstorming rapidi.
3. Qualità e originalità
- Blender: garantisce risultati unici, adattabili a specifiche esigenze estetiche o narrative.
- IA generativa: i risultati potrebbero risultare standardizzati, limitando l’originalità.
L’utilizzo di Blender consente di comprendere in profondità il processo creativo digitale e sviluppare la capacità critica nella gestione di progetti complessi.
L’IA generativa forse diventerà uno strumento complementare, capace di accelerare le prime fasi di progettazione o di fornire spunti creativi.
Secondo l'IA che giudica se stessa, la sinergia tra i due approcci potrebbe diventare il futuro della formazione e della produzione in ambito video, offrendo nuove competenze tecniche e flessibilità operativa.
Si tratta di capire quale sarà il livello di questa interazione, ad esempio la qualità dei risultati che si otterranno chiedendo a Sora di modificare alcune parti di creazioni ottenute alla vecchia maniera e il loro grado di aleatorietà per le richieste identiche ripetute e per quelle incrementali, quelle cioè formulate per aggiungere dettagli.
L’IA generativa forse diventerà uno strumento complementare, capace di accelerare le prime fasi di progettazione o di fornire spunti creativi.
Secondo l'IA che giudica se stessa, la sinergia tra i due approcci potrebbe diventare il futuro della formazione e della produzione in ambito video, offrendo nuove competenze tecniche e flessibilità operativa.
Si tratta di capire quale sarà il livello di questa interazione, ad esempio la qualità dei risultati che si otterranno chiedendo a Sora di modificare alcune parti di creazioni ottenute alla vecchia maniera e il loro grado di aleatorietà per le richieste identiche ripetute e per quelle incrementali, quelle cioè formulate per aggiungere dettagli.