Keyframer

Keyframer是蘋果公司推出的一款AI動畫設計助手，它利用大型語言模型（LLM）的代碼生成能力，幫助用戶通過自然語言提示創建動畫。用戶上傳靜態SVG圖像並輸入自然語言描述後，Keyframer能夠調用GPT-4生成相應的CSS動畫代碼，實現動畫效果。該工具平均生成時間約17秒，並提供多種編輯器支持用戶直接修改動畫或通過連續提示疊代設計。

基本介紹

• 外文名：Keyframer
• 研發單位：蘋果
• 產品類型：AI動畫設計助手

技術原理

Keyframer的技術架構結合了基於語言提示設計工件的新興設計原則和大型語言模型的代碼生成能力，並未專門訓練新的模型，而是直接使用了GPT等現有模型。

其實現機制是解析用戶上傳的SVG圖像代碼結構，結合用戶輸入的自然語言提示，由GPT等大型語言模型生成對應的CSS動畫代碼，並利用SVG的語義結構幫助LLM理解圖像元素。

核心組件包括輸入解析模組、提示處理模組、LLM代碼生成模組、渲染模組及疊代設計模組。輸入解析模組用於接收用戶上傳的靜態SVG圖像代碼。提示處理模組允許用戶輸入自然語言提示來描述動畫需求。LLM代碼生成模組調用GPT模型，根據提示生成一個或多個CSS動畫代碼片段。渲染模組對生成的動畫進行可視化渲染，並提供多種編輯器類型供用戶直接編輯。疊代設計模組支持用戶通過連續提示、請求LLM生成設計變體來逐步改進和探索設計。

發展歷史

2024年2月8日，蘋果團隊在預印本平台arXiv上推出了AI動畫設計助手Keyframer。2024年2月14日，蘋果公司正式發布了名為Keyframer的研究。自2月14日起，多家科技媒體對Keyframer進行了報導。2月23日，蘋果研究人員在論文中詳細介紹了Keyframer作為一款基於大語言模型(LLM)的動畫原型工具，旨在從靜態圖像生成動畫並支持疊代設計。3月，關於Keyframer的報導繼續出現。

發布與影響

蘋果公司於2024年2月通過發布題為《Keyframer: Empowering Animation Design using Large Language Models》的學術論文，正式公開了Keyframer這一AI動畫設計助手原型。蘋果研究團隊對13名參與者進行了用戶研究，結果顯示Keyframer的總體滿意度評分為3.9分（滿分5分），有參與者反饋該工具能提升設計效率。Keyframer旨在解決設計師將複雜動畫效果遷移到Web界面時面臨的技術門檻問題，並通過支持自然語言提示、代碼和屬性編輯等多種調整方式，降低了動畫版本疊代的工作量。該工具是AI輔助設計領域的一個套用嘗試，其功能基於大語言模型的代碼生成能力。

發展現狀

Keyframer是蘋果公司於2024年2月發布的一項基於大型語言模型（LLM）的研究項目與原型工具。截至2024年初，Keyframer仍處於研究原型階段，其公開演示版本（Demo）。該工具旨在探索如何利用LLM（如GPT-4）的代碼生成能力，結合自然語言提示，幫助用戶為靜態SVG圖像快速創建CSS動畫。研究團隊通過用戶測試收集了反饋，總體滿意度較高，並指出了未來動畫設計工具的發展方向，即更深度地融合LLM的生成能力與用戶的創意控制，以支持快速原型設計和疊代。

功能原理

團隊將自然語言設計提示和大型語言模型的代碼生成功能相結合，打造了這款AI動畫工具，使得用戶只需通過自然語言提示，便能將靜態的2D圖像轉化為生動的動畫插圖。藉助GPT-4、GPT-3，Keyframer能夠生成CSS動畫代碼，讓輸入的SVG（可縮放矢量圖形）變為動態，平均耗時17秒，最長不過1分鐘。Keyframer提供多種編輯器，讓用戶可以直接編輯生成的動畫；用戶還可以通過順序提示來逐步改進設計，並向大語言模型請求不同的變體。