Создатель: Yunan Amrulloh, UNXIN STUDIO
Instagram:@unxinstudio
Избранный проект:Bloody Roar 2 AI фан-фильм
Идея Больше, чем Бюджет
Yunan Amrulloh всегда любил превращать идеи в изображения.
До того, как AI стал частью его творческого процесса, это означало рисование иллюстраций в Procreate, съемку повседневных моментов и их превращение в короткие фильмы. Но, как и большинство независимых создателей, некоторые идеи просто требовали слишком многого: актеры, локации, каскадеры, костюмы, визуальные эффекты, съемочная группа — и намного больший бюджет.
Затем пришло AI-видео.
Yunan начал экспериментировать почти сразу же. То, что началось как любопытство, быстро стало новым способом создания. Он понял, что сцены, которые он ранее мог только вообразить, внезапно стали чем-то, что он на самом деле мог построить.
Сегодня, работая под брендом UNXIN STUDIO, Yunan создает кинематографические короткие фильмы, рекламные видеоролики, музыкальные клипы, контент в стиле UGC и экспериментальные AI-проекты, предназначенные для того, чтобы вытолкнуть новые модели до их пределов.
И один из этих экспериментов стал его самым ярким примером того, что возможно.
Возрождение Bloody Roar 2
У Yunan была амбициозная идея: пересоздать мир Bloody Roar 2 как AI-сгенерированный фан-фильм.
Это была не совсем легкая концепция. Боевая игра построена вокруг персонажей, которые не только сражаются — они трансформируются в зверей во время боя. Чтобы сделать это правдоподобным на фильме, Yunan нужны были быстрые боевые последовательности, узнаваемые персонажи и трансформации во время боя, которые по-прежнему казались бы связанными.
Представьте себе попытку производства этого традиционно как одного создателя.
“Вам потребуется каскадерское координирование, пользовательские костюмы и тяжелые визуальные эффекты,” объясняет Yunan.
Вместо этого он создал последовательности в цифровом виде с AKOOL. Не было каскадерской команды. Не было пользовательских костюмов существ. Не было студии визуальных эффектов.
Только один создатель, превращающий фильм, который он вообразил, во что-то, что люди могли бы действительно смотреть.
Построение Мира, Одно Поколение за Раз
Творческий процесс Yunan обычно начинается с идеи. Он разбивает историю на визуальные части, которые ему потребуются, и начинает создавать ссылки на изображения, которые в конечном итоге станут основой видео.
Иногда это начинается совершенно иначе: с музыки. Он слушает трек и начинает воображать сцены, персонажей или историю, которые могли бы существовать вокруг него. Оттуда он начинает строить визуальный мир.
Его работа имеет тенденцию склоняться к реализму, что делает консистентность особенно важной. Отличное отдельное изображение – недостаточно. Персонажи, движение и общий визуальный язык должны пережить переход от одного кадра к следующему.
Для изображений Yunan в основном работает с GPT Image 2, используя Nano Banana Pro для вспомогательных задач. Когда приходит время оживить эти изображения, он часто обращается к Seedance 2.0 и Seedance 2.5 внутри AKOOL.
Для проекта вроде Bloody Roar 2 это имело значение. Yunan обнаружил, что Seedance особенно сильна для контента с быстрым движением, где поддержание консистентности при производстве убедительного боевого действия может быть сложным.
Одно Место для Продолжения Создания
Интересно, что привлекло Yunan к AKOOL, так это не одна отдельная функция. Это была способность продолжать создавать, не постоянно прерывая свой рабочий процесс.
“AKOOL очень легко использовать,” говорит он. “Он содержит все модели, которые мне нужны в одном месте, как для генерации изображений, так и для видео.”
Вместо того, чтобы генерировать изображение на одной платформе, перемещать его куда-то еще для видео, а затем прыгать между различными инструментами каждый раз, когда он хотел попробовать другую модель, Yunan мог движение между различными частями процесса на одном месте.
Он мог взять что-то, что он уже сгенерировал, и переподсказать его. Он мог переген используя ту же подсказку. И папки активов AKOOL дали ему способ найти предыдущие поколения, вместо того чтобы их потерять.
Для создателя, производящего сложные сцены через десятки итераций, эти небольшие улучшения рабочего процесса складываются. Они оставляют больше времени для части, которая действительно имеет значение: история.
Затем Люди Начали Смотреть
Когда Yunan опубликовал завершенный проект Bloody Roar 2, ответ удивил даже его.
Фильм генерировал более 28,000 взаимодействий, включая:
- 20,600 лайков
- 3,800 поделиться
- 2,400 сохранения
Но самое интересное число было не количеством просмотров. 91% охвата проекта поступила от людей, которые уже его не следили.
Фильм вышел за границы существующей аудитории Yunan. Люди открывали его, делились им и передавали дальше — не потому, что они уже знали UNXIN STUDIO, но потому, что сама работа привлекла их внимание.
Для Yunan это было доказательством того, что эксперимент стал чем-то большим.
Большая История На Самом Деле Не Об AI
Легко посмотреть на проект вроде Bloody Roar 2 и сосредоточиться на технологии. Но более интересная история – это то, что технология позволила одному человеку сделать.
Не так давно независимый создатель, воображающий кинематографический поединок между персонажами, трансформирующимися в зверей, должен был бы столкнуться с реалиями производства почти сразу. Сколько будут стоить визуальные эффекты? Где мы найдем каскадеров? Как мы создадим трансформации? Сколько людей нам потребуется?
Yunan подошел к проблеме иначе. Он начал с идеи. Затем он разобрался, как это сделать.
Это творческий сдвиг, который AI начинает раскрывать. Это не только более быстрое производство. Это позволяет создателям попытаться рассказывать истории, которые ранее могли бы быть заброшены еще до начала производства.
“Не Переставайте Экспериментировать.”
После всех его экспериментов с AI, совет Yunan создателям, которые только начинают, на удивление прост:
“Не переставайте экспериментировать. Публикуйте каждый результат, хороший или плохой — вот как ваше путешествие и рост становятся видимы с течением времени.”
Это подходящая философия для UNXIN STUDIO. Каждая новая модель создает еще одну возможность попробовать что-то, что не было возможно раньше. Каждое несовершенное поколение учит вас чему-то о следующем.
И иногда эксперимент, который начинается с одного создателя, гадающего Могу ли я действительно это сделать? заканчивается тем, что 228,000 люди смотрят ответ.