La ola actual de animación generativa con IA a menudo se siente como un truco de magia que solo funciona una vez. Escribe un mensaje, aparece un video y, si no le gusta el resultado (tal vez las piernas estén torcidas, lo cual es un problema habitual con las generaciones de IA), su única opción real es probar un mensaje diferente. Este enfoque de “caja negra” es exactamente lo que Cartwheel, una nueva startup de animación 3D, está tratando de romper.
Andrew Carr y Jonathan Jarvis, dos veteranos con raíces en OpenAI y Google respectivamente, fundaron la empresa, que está trabajando para construir un futuro en el que la IA maneje la complejidad técnica de la animación, dejando el espíritu creativo en manos del artista.
Hablé con Carr y Jarvis sobre el lanzamiento de su empresa, la definición del “gusto” con la IA y las dificultades técnicas y creativas de la animación en 2026.
Lo que distingue a Cartwheel
Según los fundadores, uno de los mayores obstáculos en este espacio es que los datos de movimiento 3D son notablemente escasos en comparación con el mar interminable de texto e imágenes disponibles en línea para entrenar modelos de IA.
“Si nos fijamos en todas las grandes empresas de tecnología, han construido sus modelos en lenguaje escrito, audio, imágenes y vídeo porque hay mucho de eso, por lo que es mucho más fácil encontrar esos patrones”, dijo Jarvis. “Sabíamos que iba a ser difícil, pero obtener esos datos probablemente sería más difícil de lo que pensábamos por un factor de 10 o 100”.
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Mientras otros gigantes tecnológicos se concentran en construir el píxel definitivo, Cartwheel ha pasado años mapeando cómo se mueven realmente las personas. Sus modelos están diseñados para comprender los matices de una actuación, de modo que un simple vídeo 2D de alguien bailando en su patio trasero pueda traducirse en un esqueleto 3D preciso y realista.
Este cambio de imágenes planas a recursos 3D es lo que les da a los animadores el control que les faltaba en la era de la IA.
Cartwheel pasó años abordando la difícil tarea de mapear cómo se mueven realmente los humanos.
Prevenir la “paridad” de la IA.
Los ejecutivos de Cartwheel dicen que ven la “paridad” de la IA como un subproducto de la falta de regulación. Si todos usan el mismo generador para crear un video, los resultados pueden terminar pareciendo iguales.
“La salida de nuestro sistema está diseñada para que la gente la edite. Está diseñada para que la gente la toque y la manipule, y no queremos que alguien escriba algo y luego lo estropee en una animación terminada. Ese no es el punto. Es aburrido, ¿quién va a verlo?” quien dijo
“Es muy fácil para la gente entrar y editarlo para eliminar el mismo problema por completo”, dijo. “Lo pones en diferentes personajes, lo pones en diferentes ambientes, cambias su apariencia, impulsas la actuación, tiras de la actuación, y en ese sentido (la similitud) se convierte en una inconsistencia”.
Carr y Jarvis dicen que la solución es proporcionar una “capa de control” donde la salida de la IA sea solo el punto de partida. Al generar datos 3D en lugar de videos planos, los creadores pueden cambiar la iluminación, mover la cámara o ajustar la pose de un personaje después de que la IA haya hecho el trabajo inicial, lo que convierte a la tecnología en una herramienta poderosa y sofisticada en lugar de un reemplazo del artista.
El fundador Andrew Carr dijo que una de sus suposiciones científicas clave es que el movimiento y el movimiento son un tipo de datos fundamental.
El futuro de la animación con IA
Más allá de hacer que la animación sea más rápida y reducir las barreras de entrada, la compañía está analizando un concepto que llama “narración abierta” o “construcción de mundos abiertos”. En los juegos y las redes sociales modernos, la demanda de contenido ha alcanzado un nivel que la animación manual no puede igualar.
Cartwheel imagina personajes que no sólo están programados con unos pocos conjuntos de movimientos, sino que son impulsados por modelos de movimiento que les permiten reaccionar y actuar en tiempo real. Se trata menos de coreografiar cada fotograma y más de “ensayar” con un actor digital que comprenda la intención de la escena.
En última instancia, el objetivo es cerrar la brecha entre la visión 2D y la ejecución 3D, dijeron los fundadores.
“Para Cartwheel esperamos que una de las suposiciones clave que se hará realidad en los próximos tres años es que todos trabajarán en 3D incluso si está escrito en 2D, incluso si el resultado final es sólo vídeo 2D”, dijo Carr.
Al centrarse en el “nivel debajo del píxel”, Carr y Jarvis dijeron que esperan que la animación se vuelva más personal a medida que se automatiza. La máquina se encarga de la biomecánica y la exportación de archivos, pero los humanos tienen la última palabra sobre el sabor, el momento y el corazón de la historia.
