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Come generare immagini sintetiche di qualità senza avere computer superpotenti: Google Colab

Come generare immagini sintetiche di qualità senza avere computer superpotenti: Google Colab

Uno dei limiti della generazione di immagini attraverso software basati
sull’intelligenza artificiale è la necessità di disporre di schede grafiche
molto potenti e di RAM in abbondanza. Questi software, infatti, hanno una fame
eccezionale di prestazioni, e comprensibilmente molti (me compreso) non se la
sentono di investire qualche centinaio di euro (o più) per attrezzarsi
specificamente a questo scopo.

C’è però un’alternativa che non richiede potenza di calcolo locale
dell’utente. Si chiama Google Colaboratory, abbreviato in Colab, e
consente di usare gratuitamente (ma a
certe condizioni e con certe restrizioni) le potenti risorse hardware di Google per eseguire codice Python e vederne
i risultati dentro una finestra del proprio browser.

Questo permette, per esempio, di eseguire su qualunque computer dotato di
browser un generatore di immagini noto come
Fooocus (si scrive proprio così, con tre O), gratuito e
open source (licenza GPL-3.0) e relativamente più semplice da
usare rispetto alle alternative, ottenendo tempi di generazione fulminei,
misurabili in manciate di secondi. Con tempi di risposta del genere è
possibile imparare molto in fretta come funzionano questi software e capire
come costruire bene i complessi prompt (descrizioni) che dicono al
software che genere di immagine produrre.

Per usare Fooocus in Colab è sufficiente andare a questo indirizzo con un
browser e con un normale account Google:

https://colab.research.google.com/github/lllyasviel/Fooocus/blob/main/fooocus_colab.ipynb

Cliccate su Connect in alto a destra e attendete qualche istante:
dovrebbe comparire l’indicazione T4. Se non compare, cliccate su
Runtime – Change runtime type e scegliete Python 3 e
T4 GPU.

Fatto questo, cliccate sull’icona Play a sinistra, ignorate pure eventuali
avvisi a proposito di qualcosa “not authored by Google” e cliccate su
Run anyway. A questo punto dovete aspettare che il software venga
installato sulla macchina remota che state utilizzando.

Alla fine dell’installazione otterrete una lunga serie di messaggi, uno dei
quali include una riga simile alla seguente:

Running on public URL: https://[numero].gradio.live

Questo è un link temporaneo che dura 72 ore: cliccandovi sopra accedete all’interfaccia di Fooocus. Qui potete sbizzarrirvi a immettere prompt e
variare i parametri per generare quasi tutto quello che volete. Ho
scritto quasi perché ci sono alcune restrizioni su certi tipi di
contenuti facilmente intuibili. Non dimenticate che quello che generate qui è
da considerare sorvegliato.

Per salvare le immagini generate è sufficiente trascinarle dalla finestra del
browser al proprio desktop o file manager locale. Per dare un’immagine in
pasto a al generatore si fa il contrario.

Se una generazione dà errore per qualunque motivo, scegliete
Runtime – Restart session and run all, aspettate la reinstallazione e
poi cliccate sul link alla nuova interfaccia web.

Queste, per esempio, sono due immagini generate in questo modo con il semplice
prompt
“A handsome Italian male astronaut in a heroic pose, wearing a sci-fi
spacesuit, inside a futuristic space station with large windows. The Earth
can be seen through the windows.”
Tempo richiesto: 71 secondi (le soluzioni a pagamento di Colab offrono prestazioni ancora maggiori e altri vantaggi).

Niente male. Però sarebbe bello che un astronauta italiano portasse la bandiera del suo paese, per cui si può correggere l’immagine dandola in pasto a Fooocus e facendo quello che si chiama inpainting: si attivano le opzioni Input Image e Advanced, si trascina l’immagine da correggere su Inpaint or Outpaint, come Method si scegliere Modify Content, nel prompt si scrive qualcosa del tipo A rectangular Italian flag shoulder patch (le parole esatte sono importantissime), in Inpaint Additional Prompt si specifica replace red area with Italian flag patch o qualcosa di analogo, e infine si clicca su Generate. Volendo, nella scheda Settings si può chiedere di generare varie versioni in una sola sessione, cambiando il valore di Image number.

Con tempi di elaborazione dell’ordine del minuto scarso e la possibilità di generare varianti multiple in un colpo solo, è facile procedere per tentativi fino a ottenere l’effetto desiderato o qualcosa che gli si avvicina molto.

Un altro esempio di fotoritocco basato sull’inpainting riguarda questa foto, in cui la modella ha un viso molto grazioso ma un po’ asimmetrico: in particolare, il suo occhio sinistro è più piccolo di quello destro. Siamo quasi tutti asimmetrici in viso, ma qui si nota parecchio, per cui sarebbe utile correggere questa situazione.

Invece di doversi rivolgere a un fotoritoccatore professionista, è sufficiente ordinare a Fooocus improve symmetrical eyes e fargli produrre qualche variante, scegliendo poi la migliore.

Notate, fra l’altro, la bellezza della composizione, la luce perfettamente diffusa sul volto della modella nonostante la fonte principale di luce sia la finestra alle sue spalle, l’uso della profondità di campo ridotta che fa spiccare la spalla sinistra e il viso rispetto allo sfondo (la spalla destra è già fuori fuoco). È una gran bella foto, a prescindere dal soggetto. Ma…

…se non vi dicessi che è sintetica anche nella versione iniziale, ve ne accorgereste? Più in generale, guardandola sullo schermo del telefonino, quanti si accorgeranno della finzione? Considerato quanto sono ritoccate anche le foto delle modelle reali, ha importanza?

Queste immagini le ho generate io con qualche settimana di studio e di prove nei ritagli di tempo; un professionista sa fare sicuramente di meglio (e già vedo circolare i primi esempi di modelle fotorealistiche che si muovono e ballano e fanno… beh, altre cose), ma questa professione (il prompt engineer) deve ancora nascere e formarsi.

Se fossi un fotografo o una modella, comincerei a preoccuparmi del mio lavoro: questa tecnica elimina i costi di viaggio, vitto e alloggio, il noleggio delle location, i costumi, il trucco, l’acconciatura. Anche perché a questa modella virtuale si possono far indossare, per esempio, i gioielli di un intero catalogo. Ecco un piccolo esempio, sempre fatto da me in una decina di minuti usando Colab e un pizzico di fotoritocco digitale tradizionale:

Ne vedremo delle belle.

Scritto da Paolo Attivissimo per il blog Il Disinformatico. Ripubblicabile liberamente se viene inclusa questa dicitura (dettagli). Sono ben accette le donazioni Paypal.
Generare immagini con ChatGPT 4 per illustrare un articolo

Generare immagini con ChatGPT 4 per illustrare un articolo

Numerosi lettori mi hanno chiesto ragguagli su come ho usato ChatGPT per
generare l’immagine di testa di
questo articolo sullo stalking tramite AirDrop sui dispositivi Apple. L’immagine è questa:

Immagine generata da DALL-E tramite ChatGPT.

Ho un account a pagamento su OpenAI, e quindi ho accesso alle funzioni di
generazione di immagini. Per prima cosa ho chiesto a ChatGPT di generare
un’immagine usando questo prompt, inventato e scritto di getto da me:

generate a 16:9 photorealistic image of a woman called Dany on a train. She is
looking at her Apple mobile phone with an alarmed expression. The train
compartment is lit by a cold, greenish light and the mood is foreboding

Siccome mi ero dimenticato di selezionare la versione 4 di ChatGPT, il
servizio mi ha risposto dicendo che non poteva generare immagini ma poteva
aiutarmi a visualizzare la scena usando una descrizione dettagliata:

I’m sorry for any confusion, but I can’t create images or visual content.
However, I can help you visualize the scene through a detailed description.
Imagine this:

The scene unfolds in a train compartment, bathed in an eerie, greenish light
that casts long, angular shadows across the seats. The light, cold and almost
clinical, seems to seep through the windows, tinting the world outside with a
ghostly hue.

In the midst of this unsettling ambiance sits Dany, a woman whose features are
etched with a mix of concentration and alarm. She’s in her late twenties, with
a sharp, intelligent face framed by shoulder-length hair that seems to absorb
the strange light, giving it an almost ethereal quality.

Dany’s eyes, wide and vivid, are locked onto the screen of her Apple mobile
phone. The phone, modern and sleek, contrasts starkly with the outdated,
slightly run-down interior of the train. Her brows are furrowed, lips parted
slightly as if she’s on the verge of speaking or gasping, reacting to
something startling or unnerving on the screen.

Her attire is a blend of casual and professional – perhaps a smart blouse
paired with a comfortable jacket, suggesting she might be returning from work
or an important meeting. Despite the simplicity of her clothes, there’s an air
of sophistication about her, a sense of someone accustomed to navigating
complex, high-stakes environments.

The rest of the train compartment is sparsely populated. A few other
passengers are scattered around, absorbed in their own worlds, seemingly
oblivious to the cold light and the tension emanating from Dany. Their
indifference adds to the isolation and foreboding atmosphere of the scene.

The train itself hums and rattles along the tracks, a steady, rhythmic sound
that underlies the scene. Outside, the world rushes by in a blur of darkness
and occasional lights, further emphasizing the sense of movement and the
passage of time.

This setting, with its blend of the mundane and the eerie, frames Dany as a
central figure, caught in a moment of revelation or shock, isolated yet
surrounded by the anonymous company of her fellow passengers. The cold,
greenish light not only sets the mood but also seems to reflect Dany’s inner
turmoil, making the scene both realistic and charged with an undercurrent of
suspense.

A quel punto sono passato alla versione 4 di ChatGPT e gli ho chiesto di usare
questa descrizione come prompt, dandogli il comando
“generate a photorealistic image using this description, 16:9 format” e
ottenendo l’immagine che ho usato nell’articolo:

Immagine generata da DALL-E tramite ChatGPT.

Oggi gli ho chiesto di generare qualche alternativa, visto che alcuni commenti
all’articolo originale notavano la mancanza apparente di un corridoio di
accesso (c’è, ma è molto spostato sulla destra di chi guarda). Questo è il
risultato con la richiesta
“redraw this image but with a center aisle in the train car”.

Immagine generata da DALL-E tramite ChatGPT.

Però così sembra un vagone da metropolitana, non da treno, e quindi ho chiesto
“redraw but with a long distance train car. Do not use a subway car”.
Questo è il risultato:

Immagine generata da DALL-E tramite ChatGPT.

Il livello di dettaglio che si può chiedere a ChatGPT è notevole. Per esempio,
ho chiesto di ridisegnare questa scena usando uno stile più fotorealistico e
poi di aggiungere sul sedile una borsa che reca il logo “DANY” (ricordando che
fino a poco tempo fa i generatori di immagini avevano molte difficoltà a
generare lettere o scritte), e ho ottenuto questo:

Immagine generata da DALL-E tramite ChatGPT.

Immagine generata da DALL-E tramite ChatGPT.

Cambiare stile, umore del soggetto e altri dettagli è altrettanto facile:“regenerate the last image with warm sunlight, at sunset, streaming in from
the train windows. The woman is smiling and wearing a police uniform. The
logo on the bag must say “DANY””
(è importante ricordargli le scritte, altrimenti sbaglia).

Immagine generata da DALL-E tramite ChatGPT.

Direi che questo livello di capacità è piuttosto inquietante. Consiglio di non
perdere tempo con ChatGPT 3, la versione gratuita: se volete imparare a usare
questi nuovi strumenti, investite in un abbonamento. So che OpenAI ha chiuso
gli abbonamenti, ma è una misura temporanea.

Scritto da Paolo Attivissimo per il blog Il Disinformatico. Ripubblicabile liberamente se viene inclusa questa dicitura (dettagli). Sono ben accette le donazioni Paypal.
(AGG 2023/04/30) Se siete Trekker, preparatevi a un’emozione magica. Se non lo siete, state comunque guardando il futuro del cinema: “Regeneration”

(AGG 2023/04/30) Se siete Trekker, preparatevi a un’emozione magica. Se non lo siete, state comunque guardando il futuro del cinema: “Regeneration”

Se siete appassionati di Star Trek, questo corto prodotto dai tecnici che hanno lavorato alle incarnazioni più recenti della saga vi farà venire il groppo in gola. Per voi queste immagini non hanno bisogno di spiegazioni: sapete benissimo il contesto, le storie alle quali si riferiscono, e cosa c’è dietro quelle silenziose espressioni.

Se non lo siete, credo che comunque riconoscerete uno dei personaggi più iconici della storia della televisione e del cinema.

Per facilitare il confronto, ecco la scena di Generazioni alla quale si ispira questo corto:

Questa struggente demo, e i venticinque minuti di Harrison Ford che reinterpreta il giovane Indiana Jones nel prossimo film Indiana Jones and the Dial of Destiny, danno la misura di dove siamo arrivati con la grafica digitale e il talento dei tecnici e degli animatori. Possiamo creare nuove storie con i volti degli attori che abbiamo amato e che sono invecchiati o non ci sono più, o ripresentare storie senza tempo con la qualità e i formati di oggi. Forse è un’operazione nostalgia. O forse è un modo per proseguire delle storie che si sono interrotte, spesso troppo presto.

Ecco qualche altro esempio:

Lo stesso gruppo che ha realizzato questo corto ha già creato i set virtuali di tutti i ponti di comando delle varie Enterprise che si sono succedute sullo schermo in oltre cinquant’anni. Tutta la loro produzione è consultabile online presso i Roddenberry Archives e in un canale YouTube da non perdere. In pratica stanno lavorando a una versione preliminare dell’holodeck, realizzando riprese nelle quali le luci e l’inquadratura (o il punto di osservazione) possono essere cambiati a piacimento dopo le riprese.

Qui sotto trovate uno spezzone di una presentazione tecnica del lavoro di ricostruzione dell’intera Enterprise che è attualmente in corso.

Dai commenti arrivati dopo la pubblicazione iniziale segnalo alcuni articoli che spiegano la tecnica mista (attore somigliante, protesi fisiche e rifinitura digitale) usata per realizzare questi risultati:

Scritto da Paolo Attivissimo per il blog Il Disinformatico. Ripubblicabile liberamente se viene inclusa questa dicitura (dettagli). Sono ben accette le donazioni Paypal.

Il papà delle immagini GIF dice che si pronunciano “JIF”

Questo articolo era stato pubblicato inizialmente il 24/05/2013 sul sito della Rete Tre della Radiotelevisione Svizzera, dove attualmente non è più disponibile. Viene ripubblicato qui per mantenerlo a disposizione per la consultazione.

Avete presente quelle micro-animazioni cicliche,
composte da pochi fotogrammi, che si ripetono all’infinito e che
sono onnipresenti su Internet? Sono realizzate usando uno degli
standard grafici più antichi dell’informatica: il cosiddetto
Graphics Interchange Format, ossia “formato per
l’interscambio di grafica”.
È un formato che risale al 1987 (ben 26 anni fa),
quando i dati venivano trasmessi lentamente usando le normali linee
telefoniche e quindi occorreva ridurre il più possibile le
dimensioni dei file, specialmente per le immagini. Riducendo il
numero di colori disponibili e usando la compressione, il formato GIF
permetteva risultati notevoli (almeno per gli standard dell’epoca)
e, a partire dalla versione rilasciata nel 1989, addirittura le
trasparenze e delle piccole animazioni cicliche, utilissime per
esempio per includere in un programma o un documento elettronico un
mappamondo che gira, una foto in cui il soggetto sbatte le palpebre,
l’omino stilizzato che lavora negli avvisi “sito in costruzione”,
una serie di immagini delle previsioni meteo o altri piccoli elementi
di richiamo in movimento ripetitivo. Il formato risolveva inoltre le
incompatibilità fra computer di marche differenti.
Pochi giorni fa l’inventore di questo formato,
Stephen Wilhite, ha ricevuto il premio
Webby alla carriera per questo suo contributo grafico, che sta
avendo una seconda giovinezza come forma di commento molto trendy (la
sigla è stata scelta come parola dell’anno per il 2012 dai
prestigiosi Oxford
Dictionaries).
Ma Wilhite ha sollevato un polverone che ha
gettato nel panico moltissimi informatici: ha dichiarato
che contrariamente all’abitudine diffusa e a quanto riportato dai
dizionari più autorevoli, la sigla GIF si pronuncia
esclusivamente con la G di “gioco”, non con la G di
“ghianda”. Si pronuncia, insomma, “gif”,
mentre la maggior parte degli utenti usa la pronuncia “ghif”.
Come padre dello standard, in teoria è lui a
decidere qual è la pronuncia corretta, e oltretutto la pronuncia
“jif” era già specificata
nel manuale di CompuShow, uno dei primissimi programmi
per visualizzare le immagini GIF, e nelle FAQ
di grafica. Ma alcuni linguisti sono dell’avviso che è l’uso
comune, e non la regola astratta, a decidere la pronuncia dei
vocaboli e degli acronimi, per cui il papà delle GIF non avrebbe
l’ultima parola, per così dire.

Una cosa è certa: potrete tormentare i vostri
amici informatici sottoponendo loro la domanda “Ma si pronuncia
“gif” o “ghif”?”. Il pandemonio è garantito.
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30 anni di immagini GIF, che oggi arrivano ufficialmente su Facebook

30 anni di immagini GIF, che oggi arrivano ufficialmente su Facebook

Una GIF animata. Credit: Wikipedia.

Il 15 giugno 1987 Steve Wilhite creò il formato grafico GIF. Gli diede questo nome usando le iniziali delle parole Graphics Interchange Format, ossia “formato per l’interscambio di grafica”. All’epoca, infatti, la trasmissione di dati era lenta e quindi inviare un’immagine richiedeva molto tempo: il formato GIF usava la compressione digitale per ridurre notevolmente la quantità di dati da trasmettere, rendendo più veloce l’interscambio di file di grafica.

Questo formato ha appena compiuto trent’anni e gode di ottima salute: cosa che non si può dire di molti altri prodotti informatici dello stesso periodo.

Anzi, oggi le GIF (che si pronunciano con la G di giraffa, secondo Wilhite) stanno vivendo una nuova popolarità e vengono usate sempre più spesso come decorazione o commento nei social network. Ora per festeggiare il loro trentennale Facebook le adotta ufficialmente, dopo averle tollerate su Messenger e nei commenti tramite Giphy o Imgur: se visitate il sito oppure usate le app ufficiali di Facebook, troverete una piccola icona GIF nei riquadro dei commenti. Da qui potete scegliere fra una vasta collezione di GIF preconfezionate.

Se vi interessa ripercorrere la storia degli alti e bassi di questo formato che ha gettato le basi del Web quando Internet era troppo lenta per ospitare video, trovate un bell’articolo su Vox.com (in inglese).

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Grafici a torta: come funzionano? Ce lo spiega la Regione Sardegna

Grafici a torta: come funzionano? Ce lo spiega la Regione Sardegna

Dal PDF
CoViD-19 – La risposta della Regione Sardegna:

Caso mai a qualcuno venisse il misericordioso dubbio che
“ma dai, si sarà distratto un momento”:

Una copia è archiviata
qui su Archive.org.

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Pescati in Rete

Pescati in Rete

Eccovi una rapida rassegna di cose toste trovate in Rete in questi giorni di semivacanza, a partire da Pallina, la gatta qui accanto, che voci non confermate indicano essere dotata di poteri di bilocazione o teletrasporto. Il CICAP indaga con cauto scetticismo, ma le gambe gli fanno giacomo giacomo. No, non chiedete dettagli: chi ha bisogno di sapere, già sa.

Alcune foto eccezionali del Burj Dubai, il grattacielo più alto del mondo, ormai quasi completato, a quota 750 metri circa.

Lo Star Trek che non fu: Genevieve Bujold nei panni (assolutamente inadatti) del capitano Janeway di Voyager; fu lei la prima scelta, ma i primi giorni di ripresa furono assolutamente disastrosi, e così fu chiamata al suo posto zia Kate. Questo spezzone delle riprese spiega perché.

A proposito di Uncanny Valley e grafica digitale iperrealistica per i personaggi virtuali, date un’occhiata a questa demo di “Emily”: quasi ci siamo, ma se lo guardate fino in fondo noterete che hanno barato un po’. I dettagli sono qui.

Prugne nello spazio: uno spot d’epoca ha come interprete nientemeno che Ray Bradbury. Che non si prende affatto sul serio. Adorate anche voi il futuro come lo immaginavano in passato?

Questa era in coda da un po’, ma ve la voglio far vedere comunque: una serie di video di fulmini al superrallentatore, tratte in parte da un documentario della BBC. Impressionante. Giacobbo, cosa te ne fai delle fandonie della pseudoscienza, quando la realtà offre cose mille volte più affascinanti?

E a proposito di pseudoscienze, una notizia ghiotta per gli appassionati del settore e per gli appassionati di sbufalamento: James Randi passa il testimone della conduzione della JREF (James Randi Educational Foundation), quella del premio da un milione di dollari per il primo fenomeno paranormale dimostrato scientificamente; la JREF avrà come nuovo presidente Phil Plait di Bad Astronomy, l’uomo che trita i lunacomplottisti per colazione. Fantastico.

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Sembra grafica digitale, ma è reale: il recupero al volo di una carenatura che rientra dallo spazio

Sembra grafica digitale, ma è reale: il recupero al volo di una carenatura che rientra dallo spazio

Questo video postato su Instagram da SpaceX viene ritenuto da molti un’animazione digitale.

A post shared by SpaceX (@spacex) on

È vero che l’illuminazione, la piattezza della superficie dell’oceano e la fluidità dei movimenti (e anche la musichetta da ascensore ironica) possono far pensare alla grafica digitale, ma non è così: è una ripresa reale del recupero, da parte di SpaceX, di una delle due metà della carenatura protettiva appena usata per portare nello spazio una serie di satelliti Starlink grazie a un razzo Falcon 9, il 18 agosto scorso.

Ciascuna metà di queste carenature costa alcuni milioni di dollari, per cui recuperarle e riusarle è un risparmio notevole. Normalmente, infatti, vengono distrutte durante il rientro dallo spazio. Per questo SpaceX le ha dotate di un sistema di manovra e di un paracadute manovrabile e ha installato su alcune grandi imbarcazioni veloci una enorme rete di cattura supportata da enormi bracci sporgenti.

Sembra un accrocchio da cartone animato, ma la rete consente di evitare che la carenatura finisca in acqua e debba quindi essere ripulita a fondo dalla contaminazione marina, riducendo i costi di riutilizzo.

Fra l’altro, questa carenatura è già al suo secondo volo, come nota SpaceX nel video su Youtube della medesima scena, che è più nitido e quindi consente di capire meglio che non si tratta di una simulazione al computer:

Questo è un breve video, piuttosto psichedelico, delle prime fasi del rientro in atmosfera di una di queste carenature: notate i fori che si aprono sul fondo, verso il retro, e che sembrano aprirsi intenzionalmente, forse per usare il flusso dell’aria come getto di stabilizzazione.

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Arrivano le patch anche per i film: il disastro di “Cats”

Arrivano le patch anche per i film: il disastro di “Cats”

Cats, il film basato sul celeberrimo musical a sua volta basato sul libro di poesie di T.S. Eliot, è un disastro tecnico di proporzioni epiche. Chi è andato al cinema a vederlo ha notato che gli effetti speciali digitali che dovrebbero trasformare gli attori in umanoidi felini sono sbagliati, assenti o incompleti.

Spicca, per esempio, la mano umanissima di Judi Dench, con tanto di anello al dito. C’è anche la mano umana di Rebel Wilson, addirittura in uno dei trailer ufficiali.

Chi ha visto il film nella sua versione iniziale ha detto di aver notato anche “un uomo che se ne sta semplicemente in piedi in mezzo a una scena di un raduno di gatti” e “una donna che dovrebbe essere un gatto ma è stata soltanto colorata e si sono dimenticati di aggiungerle il pelo” e altro ancora. I corpi e i volti degli attori (nomi fra l’altro di altissimo livello) sono spesso fuori sincronismo: “si vede chiaramente la separazione fra i volti degli attori e il ‘pelo’ digitale [… e si vedono] le linee delle scarpette da danza sotto quelli che dovrebbero essere piedi o zampe nude” (Screenrant).

Gli attori hanno infatti girato le scene indossando tute per motion capture e poi gli artisti digitali hanno usato i dati posizionali acquisiti dalle tute per aggiungere il pelo digitale e fondere le forme umane con quelle feline, a volte con risultati esteticamente sconcertanti, come si può vedere nel trailer qui sotto.

Il regista, Tom Hooper, aveva detto di aver finito il film appena prima della sua anteprima mondiale, ma chiaramente si è perso per strada qualcosa. Ormai il film, costato oltre 100 milioni di dollari, è in circolazione in migliaia di sale.

Nell’era della pellicola questo sarebbe stato un disastro irreparabile, con migliaia di costose copie da buttare e rifare e un incubo logistico senza pari, ma dato che ormai quasi tutti i film sono distribuiti su supporto digitale o addirittura tramite download, la Universal, che distribuisce Cats, ha preso una decisione senza precedenti: sostituire tutte le copie digitali fallate con una versione aggiornata e corretta, che è in distribuzione da un paio di giorni. Siamo arrivati alle patch per i film.

In passato è già capitato che un film sia stato modificato o corretto dopo l’anteprima, ma questo solitamente è avvenuto prima della duplicazione in massa per la distribuzione. L’unico incidente vagamente analogo che mi viene in mente è il ritiro, nel 1999, di 3,4 milioni di copie su videocassetta di Le avventure di Bianca e Bernie, un cartone animato della Disney datato 1977: in una scena della pellicola originale qualcuno aveva infatti inserito abusivamente, per due fotogrammi, una piccola foto di una donna a seno nudo che si affacciava a una finestra dello sfondo disegnato.

Fonti aggiuntive: Hollywood Reporter, Screenrant.

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Intelligenza artificiale, arrivano i conduttori di TG virtuali

Intelligenza artificiale, arrivano i conduttori di TG virtuali

Debutterà questo mese in Cina la prima conduttrice di telegiornale interamente sintetica. Si chiama Xin Xiaomeng e “lavora” per l’agenzia di stato cinese per l’informazione.

Xin Xiaomeng si affianca ai “colleghi” maschili, già in uso da alcuni mesi, che hanno già presentato oltre 3400 servizi per un totale di 10.000 minuti di televisione. Si stanno già evolvendo: inizialmente potevano presentare solo stando seduti alla scrivania, mentre ora stanno in piedi e gesticolano in modo abbastanza naturale da ingannare un occhio distratto.

Per ora è ancora possibile distinguere la versione in carne e ossa da quella virtuale osservando attentamente alcuni dettagli e facendo il confronto diretto. Ma se ci abituiamo a questi simulacri, come ci siamo già abituati ai volti e ai corpi assolutamente artificiali presentati dalle foto di moda e dagli account Instagram delle celebrità, rischiamo di perdere la capacità di fare questa distinzione.

Un conduttore di TG virtuale è il sogno di tante redazioni: non arriva mai tardi, non si impapera, non ha bisogno di essere vestito e truccato o di avere uno studio televisivo con relativi operatori, non può avere una vita privata imbarazzante, non chiede aumenti di stipendio e non ha pretese sindacali. Per un governo totalitario, inoltre, è uno strumento perfetto che elimina ogni rischio che un giornalista abbia una crisi di coscienza e dica in diretta la verità.

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