Railbound es una película poética construida directamente a partir de las fotografías del prolífico fotógrafo estadounidense Mike Brodie. La película desafía los límites de la IA generativa, indistinguible del metraje de acción en vivo. Narrada a través de la voz reflexiva de un padre que busca la memoria del movimiento: una juventud que pasó viajando en tren, viviendo entre lugares, antes de que el mundo decidiera quién era.

El proyecto se creó durante el Programa inaugural de IA Generativa de Google Labs (Flow Sessions), una residencia de cine experimental de seis semanas que reunió a un grupo altamente selecto de diez artistas internacionales para explorar nuevas formas narrativas utilizando Flow, el modelo de video generativo de Google. En Railbound, la película requirió un proceso de producción completamente diferente: uno donde las fotografías fijas sirvieron como fuente de performance, movimiento y ritmo emocional. El resultado es una forma híbrida que se distingue del trabajo típico de IA generativa, más cercana a la memoria que a la simulación.

Mike Brodie es ampliamente considerado el fotógrafo de viajes en tren más icónico de Estados Unidos. A sus veinte años, viajó en trenes de carga por Estados Unidos, creando una obra que se ha exhibido en el SFMOMA, el Museo de Arte de Berkeley y ha aparecido en The New York Times, The New Yorker y American PHOTO. Sus fotolibros, A Period of Juvenile Prosperity, Tones of Dirt and Bone y Failing, se han convertido en documentos fundamentales de la fotografía estadounidense contemporánea, ampliamente reconocidos por su cruda intimidad y perspectiva vivida. “Como muchos otros medios antes que nosotros, la fotografía como forma de arte está desapareciendo. Si este proyecto puede mantener vivo el espíritu de mis fotos a lo largo de los siglos, que así sea”, afirma Brodie.

La dirección visual y el trabajo con IA estuvieron a cargo de Alex Naghavi, galardonado cineasta y director creativo de IA que trabaja en la vanguardia del cine, el diseño y las herramientas generativas. Naghavi fue seleccionado para la primera cohorte de Flow Sessions de Google Labs, donde se desarrolló el enfoque de producción híbrido de Railbound. “La responsabilidad era honrar estas imágenes icónicas de una manera que hiciera justicia al material original, para darle vida y alma a los fotogramas, lo suficiente como para hacerte preguntarte si el momento alguna vez estuvo detenido”, dice Naghavi.