Automotive Visualization
Unreal Engine 5 | Generative Video AI (Wan / Kling / Seedance, Gemini) | DaVinci Resolve
Generative Video-KI scheitert im Automotive-Bereich oft an unkontrollierbaren Kameras und instabiler Fahrzeuggeometrie. Bei diesem Spot habe ich eine hybride CGAI-Pipeline aufgesetzt, um die Schnelligkeit von KI mit 100 % Regiekontrolle zu kombinieren.
Real-Time-Staging (UE5): Aufbau von zwei Szenen. Eine alpine Passstraße (7 dynamische Fahraufnahmen) und ein moderner Innenhof (3 ruhige Shots um den stehenden CLA).
Neural Conditioning: Generierung eines exakten visuellen Style-Anchors für Beleuchtung und Materialität. Über moderne Videomodelle (u. a. Wan 3.0, Kling, Seedance) wird der Stil direkt auf das Motion-Control-Video übertragen.
Motion Control Pass: Export der 10 Sequenzen als reduzierter Lighting-Only-Render. Dieser Graustufen-Pass liefert den Videomodellen präzise Raum- und Vektordaten für Kamerafahrten und Fahrzeugdynamik.