Procedural & AI-Animation – Die Rückkehr der Takes?

„Fest“ ist ein irritierender Film von Nikita Diaktur – irgendwo im Nirgendwo einer Plattenbausiedlung in (Russland?): ein Rave, eine Dönerbude und dann wird noch jemand vom Dach geworfen – symbolisch und zugleich eine eigene Geschichte. Der Filmer/Animationsfilmer stammt aus Russland. Ein spannender Aspekt ist etwa, dass er die Produktionsbedingungen bzw. die Konstruktionen transparent macht sie in die Visuals des Films verschiebt. Er knüpft damit an grosse Diskurse an wie etwa den Brutalismus oder die Glitch-Bewegung, um nur zwei Bewegungen zu nennen.

Wirerames und Textures

Dadurch wirkt die Grafik stark wild, roh (brute) aber gleichzeitig auch wieder medial selbstreferenziell, weil sie die Wireframes wieder zum Vorschein bringen über Texturen oder Polygonen (Wireframes waren bekanntlich eine der ersten 3D Darstellungen (Das erste Mal zurück in der Technologie gross als Medium genutzt vermutlich im Spiel REZ)).

„Wir filmen wieder“

Interessant war bei einer Präsentation am Ludicious der Satz (sinngemäss): „Wir haben wieder angefangen zu filmen“. Diesen Satz äusserte er während der Diskussion von Animationsmethoden. Statt auf klassische Keyframeanimation setzt er auf Procedurale oder AI-trainierte Animationen. Konkret heisst das, dass er nicht genau kontrollieren kann, wie sich die Dinge verhalten. Er benutzt dabei etwa die Physik mit Federn (Joints) zur Animation (im Film auch sichtbar) der Charakteren. Dadurch passiert immer leicht etwas anderes (die wenigsten Physikengines sind per default diskret).

Sein Argument nun: Statt einmal das Ganze zu stellen per Keyframe, muss er mehrfach das Ganze ausprobieren, also mehrere Takes erstellen und aus diesen wählt er dann aus. Er sieht hier Parallelen zum Film und den Dreharbeiten. Noch augenfälliger scheint ihm dies bei seiner Nutzung von AIs – etwa, wenn sie selber „laufen“ lernen.

Das kreative Potential von AI – die andere Variation

Interessanterweise war das Spannendste an den AI-Beispielen, da wo die AI per Zufall lernte zu stehen und zu gehen mit einem ‚Muskel'(Motor?)-Modell. Wie bei aller dieser AI wird per Zufall ausprobiert und jede Generation bewertet und wieder ausgelesen: Eine klassische Simulation von Evolution. Dabei entstehen andere Arten von Bewegungen fürs Laufen und das erscheint bei weitem Interessanter als die Simulation des alltäglichen Laufens. Etwas was vor 10 Jahren theoretisch ausprobiert wurde und nun immer mehr Alltagstechnologie wird, könnte gerade beim ‚Lernen‘ interessant sein, weit interessanter als das Resultat des ‚Stehens‘ und ‚Gehens‘ – die Welt der anderen Variationen.

Der Vorteil begrenzter Mittel

Ein Bisschen seltsam mutete an, dass der Künstler des Öftern davon sprach (in seinem Ludicious Talk), dass ihm die nötige Technik fehle, die grosse Firmen hätten (etwa zu AI). Dabei ist das, was seine aktuelle Kunst ausmacht, ja gerade das Imperfekte. Es lässt sich nur hoffen, dass er keine besseren Produktionsbedingungen erhält, sonst endet es wie bei den Grossen: im Nichts als einer Hyperkopie.

(öffnet in neuem Tab)“>Hier findet man ein Interview mit Nikita Diakur >

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