De huidige golf van generatieve AI-animatie voelt vaak als een goocheltruc die maar één keer werkt. Je typt een prompt in, er verschijnt een video en als het resultaat je niet bevalt (misschien zijn de voeten allemaal wankel, wat een regelmatig probleem is bij AI-generaties) is je enige echte optie om een andere prompt te proberen. Deze ‘black box’-aanpak is precies wat Cartwheel, een nieuwe startup voor 3D-animatie, probeert te ontmantelen.
Andrew Carr en Jonathan Jarvis, twee veteranen met wortels bij respectievelijk OpenAI en Google, richtten het bedrijf op, dat werkt aan het opbouwen van een toekomst waarin AI de technische rompslomp van animatie afhandelt en de creatieve ziel aan de kunstenaar overlaat.
Ik sprak met Carr en Jarvis over de lancering van hun bedrijf, het definiëren van ‘smaak’ met AI, en de technische en creatieve moeilijkheden van animatie in 2026.
Wat Cartwheel onderscheidt
Volgens de oprichters is een van de grootste hindernissen op dit gebied dat 3D-bewegingsgegevens opmerkelijk schaars zijn vergeleken met de eindeloze oceanen aan tekst en afbeeldingen die online beschikbaar zijn en waarop AI-modellen worden getraind.
“Als je naar alle grote technologiebedrijven kijkt, hebben ze hun modellen gebouwd op geschreven taal, audio, beeld (en) video, omdat er zoveel van is, dus het vinden van die patronen is veel gemakkelijker”, zei Jarvis. “We wisten dat het moeilijk zou worden, maar het blijkt moeilijker te zijn dan we dachten, waarschijnlijk met een factor 10 tot 100 om die gegevens te verkrijgen.”
Lees meer: Generatieve AI in gaming is er, maar krijgt te maken met tegenslag van gamers en ontwikkelaars
Terwijl andere technologiegiganten zich richten op het genereren van uiteindelijke pixels, heeft Cartwheel jarenlang in kaart gebracht hoe mensen daadwerkelijk bewegen. Hun modellen zijn gebouwd om de nuances van een optreden te begrijpen, zodat een eenvoudige 2D-video van iemand die danst in de achtertuin kan worden vertaald in een nauwkeurig, realistisch 3D-skelet.
Deze verschuiving van platte beelden naar 3D-items geeft animators de controle die ze in het AI-tijdperk hebben gemist.
Cartwheel heeft jarenlang de moeilijke taak aangepakt om in kaart te brengen hoe mensen zich daadwerkelijk bewegen.
Voorkomen dat AI ‘gelijkheid’ wordt
De leidinggevenden van Cartwheel zeiden dat ze de ‘gelijkheid’ van AI zien als een bijproduct van een gebrek aan controle. Als iedereen dezelfde generator gebruikt om een video te produceren, kunnen de resultaten uiteindelijk te veel op elkaar gaan lijken.
“De uitvoer van ons systeem is zo ontworpen dat mensen het kunnen bewerken. Het is zo ontworpen dat mensen het kunnen aanraken en manipuleren, en we willen niet dat iemand iets intypt en het vervolgens laat doorlopen tot een voltooide animatie. Daar gaat het niet om. Dat is saai, wie gaat daar naar kijken?” zei Carr.
“Het feit dat het heel gemakkelijk is voor mensen om erin te komen en het te bewerken, neemt het gelijkheidsprobleem volledig weg”, zei hij. “Je plaatst het op verschillende personages, je plaatst het in verschillende omgevingen, je verandert hoe het eruit ziet, je pusht de prestatie, je trekt de prestatie, en in die zin verandert (gelijkheid) in een non-issue.”
Carr en Jarvis zeiden dat de oplossing bestaat uit het bieden van een ‘controlelaag’ waarbij de AI-uitvoer slechts het startpunt is. Door 3D-gegevens te genereren in plaats van platte video, kan de maker de belichting veranderen, de camera bewegen of de pose van een personage aanpassen nadat de AI zijn eerste werk heeft gedaan – waardoor de technologie een geavanceerd elektrisch hulpmiddel wordt in plaats van een vervanging voor de kunstenaar.
Oprichter Andrew Carr zei dat een van zijn belangrijkste wetenschappelijke hypothesen is dat beweging een fundamenteel gegevenstype is.
De toekomst van animatie met AI
Naast het sneller maken van animaties en het verlagen van de toegangsdrempel, kijkt het bedrijf naar een concept dat zij ‘open-ended storytelling’ of ‘open-ended world-building’ noemen. In moderne gaming en sociale media heeft de vraag naar inhoud een omvang bereikt die handmatige animatie onmogelijk kan evenaren.
Cartwheel stelt zich personages voor die niet alleen zijn geprogrammeerd met een paar vaste bewegingen, maar worden aangedreven door bewegingsmodellen waarmee ze in realtime kunnen reageren en optreden. Het gaat minder om het choreograferen van elk frame, maar meer om het ‘repeteren’ met een digitale acteur die de bedoeling van de scène begrijpt.
Uiteindelijk is het doel om de kloof tussen 2D-visie en 3D-uitvoering te overbruggen, aldus de oprichters.
“Een van de kernhypotheses waarvan we hopen dat deze de komende drie jaar waar zal zijn voor Cartwheel, is dat iedereen in 3D zal werken, zelfs als het in 2D is geschreven, zelfs als de uiteindelijke output slechts 2D-video is”, zei Carr.
Door zich te concentreren op de ‘laag onder de pixels’ hopen Carr en Jarvis dat naarmate animatie meer geautomatiseerd wordt, deze ook persoonlijker wordt. De machine regelt de biomechanica en de bestandsexport, maar de mens heeft het laatste woord over de smaak, de timing en de kern van het verhaal.
