Kaput lika može promijeniti boju između dva AI kadra iako scenarij ne traži nikakvu promjenu. Google Research opisao je 24. rujna skup istraživačkih sustava koji pamte vizualne detalje tijekom duljih videa.
Izrada jednog uvjerljivog isječka nije isti problem kao izrada povezane priče. Likovi i mjesta moraju ostati prepoznatljivi i nakon povratka u raniju scenu. Odvojeno generiranje svakog kadra otežava takvu dosljednost.
Sustav CANVAS vodi strukturirano pamćenje likova, prostora i stanja predmeta. Pri povratku na poznatu lokaciju dohvaća vizualne reference umjesto oslanjanja samo na novu tekstualnu uputu.
Drugi dio povezuje knjigu snimanja, početne slike, pokret i zvuk preko specijaliziranih AI agenata. To su programi zaduženi za pojedine proizvodne zadatke, dok ih nadređeni sustav usmjerava prema zajedničkoj zamisli.
Pristup A²RD izrađuje video po segmentima i pritom provjerava pamćenje prethodnog materijala. Google prikazuje primjer dug 10 minuta. Trajanje primjera ipak nije jamstvo da svaki naručeni film ostaje dosljedan.
Komponenta za provjeru kvalitete postavlja pitanja o viđenom sadržaju i odgovorima mijenja uputu. Zatim generira novu verziju, umjesto izravnog popravljanja piksela postojećeg kadra.
Google navodi poboljšanja prema usporednim sustavima, ali prikazi i mjerenja dolaze od istraživača. Ne potvrđuju da su pogreške kontinuiteta uklonjene u svim zadacima i postavkama.
Dosljednost tako postaje podatak koji sustav čuva tijekom cijele izrade.
