Nuke implementa herramientas de machine learning para tareas visuales
El software de composición Nuke incluye un conjunto de nodos que utilizan inteligencia artificial para automatizar y mejorar flujos de trabajo complejos. Estos nodos aplican modelos de machine learning entrenados para resolver problemas específicos en la postproducción, lo que permite a los artistas lograr resultados que antes requerían procesos manuales extensos o eran técnicamente difíciles de alcanzar. La integración es directa dentro del entorno nodal, facilitando que los usuarios experimenten con estas capacidades sin salir de la aplicación.
Los nodos clave abarcan upscaling y seguimiento
Entre las herramientas disponibles se encuentra el nodo para escalar imágenes, que aumenta la resolución de un plano conservando detalles finos y reduciendo artefactos. CopyCat entrena una red neuronal personalizada directamente en Nuke para copiar el estilo o las correcciones de un clip y aplicarlas a otro. Smart Vectors genera mapas de movimiento de alta calidad para tareas como corrección de color o aplicar efectos de forma coherente. Otro nodo se especializa en eliminar ruido de la imagen, limpiando el grano o el ruido digital mientras preserva la textura y los detalles.
Estas herramientas optimizan procesos técnicos
El uso de IA en Nuke permite procesar tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo de manera más eficiente. Los artistas pueden dedicar más esfuerzo a decisiones creativas en lugar de a labores técnicas minuciosas. Por ejemplo, escalar un plano o limpiar ruido deja de ser un proceso que requiere múltiples pasos y ajustes manuales delicados. La máquina aprende de grandes volúmenes de datos visuales para predecir y generar información faltante o para estabilizar correcciones de forma inteligente.
Aunque prometen acelerar el trabajo, a veces uno se pregunta si la machine learning terminará pidiendo un sueldo por hacer el trabajo pesado. La clave sigue estando en saber cuándo usarla y cuándo confiar en el ojo entrenado del artista.
