Компания Google DeepMind совместно с историками, журналистами и семьей футболиста реализовала проект по реконструкции гола, который бразильский нападающий Пеле забил 2 августа 1959 года на стадионе «Руа Жавари» в Сан-Паулу. Этот эпизод, известный как «Гол да Руа Жавари», многие считали самым красивым в карьере спортсмена, однако его не сохранилось ни в одной кино- или фотохронике.
В основу работы легли почти 2 тысячи исторических документов, собранных исследовательской группой: чертежи стадиона, семейные альбомы, газетные вырезки и свидетельства очевидцев. Для точной реконструкции движений использовались макет арены и архивные фотографии, помогшие восстановить хронологию эпизода по воспоминаниям зрителей, присутствовавших на матче.
Технически процесс сочетал традиционные методы съемки и современные модели искусственного интеллекта. Сначала на поле стадиона были отсняты сцены с участием каскадера в униформе, соответствующей эпохе, с использованием кожаных мячей того времени. Полученный материал затем обрабатывался с помощью систем Veo, Gemini Omni и Nano Banana Pro.
Основные задачи включали замену лица и фигуры исполнителя на цифровую модель, воспроизводящую облик и манеру игры Пеле, изменение визуального облика современного стадиона, чтобы он соответствовал погодным условиям и архитектуре 1959 года, а также воссоздание атмосферы матча, включая реакцию зрителей на трибунах и болельщиков, слушавших радиотрансляцию.
Особое внимание уделили контролю движений: разработчики применили подход Performance Control, который позволяет извлекать точные трехмерные данные о геометрии и движениях реального актера и использовать их для генерации видео с участием виртуального Пеле. На финальном этапе применялся гибридный постпродакшн, объединивший ИИ-генерацию с традиционными визуальными эффектами (цветокоррекция, композитинг мяча, добавление зернистости для имитации пленки 1950-х годов).
Авторы проекта подчеркивают, что их цель — не заменить воспоминания очевидцев, а дать новую жизнь историческому моменту, используя доступные цифровые технологии.
Читайте также: Четыре команды за 10 дней выявили четыре способа взлома ИИ-агентов через одну уязвимость.