26/02/2024 – Os modelos de linguagem de grande escala (LLMs) prometem revolucionar vários campos criativos, incluindo a animação, mas enfrentam desafios na interpretação eficaz de descrições de movimento em linguagem natural. Pesquisas recentes demonstraram ferramentas de design alimentadas por LLM em design visual, escrita criativa e modelagem 3D, aproveitando prompts de linguagem natural para democratizar processos de design e fomentar o desenvolvimento de habilidades. No entanto, a adaptação de estratégias de prompt de geradores de texto para imagem para novos domínios ainda precisa ser determinada, necessitando de exploração adicional de requisitos específicos do domínio.
O surgimento de LLMs, como o ChatGPT4, despertou interesse na aplicação de IA generativa em campos de design. Desafios em Interação Humano-Computador surgem da natureza incerta do design generativo. A entrada de linguagem natural reduz as barreiras ao engajamento criativo. Vários paradigmas de interface, incluindo a co-criação com IA, foram propostos em design gráfico, desenvolvimento de software, escrita e mais. A pesquisa atual foca no desenvolvimento de estratégias eficazes de prompt para direcionar a saída em ferramentas de IA generativa, com esforços para visualizar palavras-chave relacionadas e fornecer múltiplas opções para apoiar os processos criativos dos usuários. Um desafio comum em ferramentas produtivas de IA baseadas em linguagem natural é desenvolver estratégias de prompt eficazes para direcionar a saída gerada.
Os pesquisadores da Apple propuseram o Keyframer, aproveitando os LLMs para design de animação, um domínio menos explorado onde as habilidades técnicas abrangem princípios de design de movimento e codificação. Eles argumentam que interfaces de prompt de uma única vez são insuficientes para animações, necessitando de construção iterativa. O Keyframer é uma ferramenta de animação alimentada por IA que combina prompt baseado em linguagem com geração de código LLM. O Keyframer permite que os usuários criem ilustrações animadas a partir de imagens estáticas por meio de linguagem natural, suportando refinamento e iteração por meio de prompt sequencial e recursos de edição direta.
O Keyframer utiliza prompts de linguagem natural para gerar animações CSS. Os usuários inserem código de Gráficos Vetoriais Estáticos (SVG) e prompts, com o Keyframer fornecendo feedback em tempo real sobre prévias de animação. O sistema suporta exploração e refinamento de design iterativo por meio de vários modos de editor, incluindo edição direta de CSS e controles de UI específicos de propriedade. Ele permite que os usuários construam animações com prompts sequenciais iterativamente e fornece uma barra lateral para salvar e revisitar designs favoritos.
O estudo avaliou o Keyframer, uma ferramenta que aproveita os LLMs para design de animação, com 13 participantes de vários níveis de habilidade. A satisfação geral foi alta, com os usuários apreciando a eficiência do Keyframer e o suporte para prototipagem de animação. Os usuários empregaram estratégias de prompt decompostas e holísticas, com prompts semânticos se mostrando eficazes. O Keyframer facilitou a exploração e refinamento por meio da edição de código e promoção, capacitando os usuários a iterar efetivamente em seus designs de animação.
Em conclusão, os pesquisadores da Apple apresentam o Keyframer para capacitar o Design de Animação usando LLMs. O Keyframer utiliza LLMs para suportar design de animação iterativo integrando entrada de linguagem natural e geração de código. Ele sublinha a importância de permitir que os usuários refinem seus designs por meio de prompts e edição de código. Destaca o papel benéfico da saída inesperada dos LLMs em inspirar criatividade. O estudo sugere caminhos para uturas ferramentas de design de animação que combinem capacidades gerativas com editores dinâmicos para um controle criativo aprimorado e iteração.
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