Мини-интервью о нейросетях, творческом подходе и взгляде на современные технологии. Часть 1

В мире 3D-графики и архитектурной визуализации технологии стремительно развиваются, и искусственный интеллект всё активнее становится неотъемлемой частью творческого процесса. Чтобы уверенно шагать в ногу со временем, важно не только следить за трендами, но и учиться применять новые инструменты грамотно и эффективно.

Сегодня мы поговорим с Кариной Камолой — опытнейшим педагогом академии Евгения Грипинского, архитектором и талантливым 3D-художником. Карина — соавтор таких курсов, как «Визуализация в 3Ds Max» и «Corona Materials», а также автор популярного курса «Marvelous Designer». Она умеет сочетать художественное чутьё с технической точностью и знает, как превратить даже сложный материал в понятный и вдохновляющий.

Мы задали Карине несколько вопросов, чтобы узнать её мнение о будущем визуализации и роли художника в эпоху ИИ.

В архвизе нейросети помогают по двум направлениям.

Первое — концептинг. Архвиз не всегда жёстко технический, часто важен художественный замысел. На этапе поиска образа нейросети полезны: можно задать базовые вводные — черновую форму, эскиз — и получить множество вариантов в разных стилях, сезонах и условиях. Раньше это делалось вручную, сейчас — через промпт и стартовую форму.

Второе — доработка финального рендера. Тут возможны либо глобальные изменения (например, смена сезона или окружения), либо точечные — улучшение травы, людей и т.п. При полном редизайне контроль минимален, при частичном — наоборот, он высокий, и художественный замысел сохраняется. Главная сложность — с последовательностью в кадрах. Сложно повторно сгенерировать одинакового человека или объект в разных ракурсах. Поэтому лучше делать максимум в 3ds Max, а нейросеть использовать аккуратно, для финальных штрихов, чтобы сохранить целостность всех кадров.

Все, что я говорила ранее, применимо и к этому вопросу. Сейчас есть нейросети, в том числе и те, что мы рассматриваем на курсе, которые позволяют взять очень грубый эскиз — буквально от руки, почти как в Paint — и на его основе сгенерировать, например, интерьер или экстерьер. Причем неважно, что именно, — главное, чтобы был хоть какой-то набросок.Но воспринимать это как полноценный рабочий инструмент пока не совсем разумно. Это скорее вариант для экспериментов, поиграться. Потому что в реальной работе такая схема не слишком жизнеспособна.

Представим ситуацию: заказчик приходит и говорит — у меня есть комната, сделайте мне пять вариантов в разных стилях. И вы начинаете просто что-то накидывать, оторванное от контекста — без понимания конструкции, габаритов, эргономики. В таком случае результат будет, мягко говоря, сомнительным.Поэтому начинать работу с нуля прямо в нейросети — не лучшая идея. В любом случае нужна некая база — основа, на которую потом можно что-то дорабатывать, корректировать, расширять с помощью нейросети. Это не инструмент "с чистого листа". Поэтому всю основную часть сцены лучше делать вручную.

Если речь идет о концептах — там, да, база не обязательна, можно работать вольно. А вот если вы делаете финальный рендер, то максимально прорабатывайте все вручную. При этом мелкие детали — например, зелень — можно оставить на нейросеть. Нет смысла вручную высаживать идеальные растения или ковыряться с текстурами каждого листика. Это проще и быстрее доработать с помощью нейросети. Особенно учитывая, что красивые растения достаточно ресурсоемки в сцене.В общем, нейросети хороши как инструмент доработки, но не как стартовая точка, если только вы не просто экспериментируете.

Нейросети уже сейчас действительно могут серьёзно помочь в работе. Без преувеличения можно сказать, что ChatGPT полезен абсолютно всем — без исключения. Это как супер прокаченный Google: он не просто найдёт нужную информацию, но сам сформулирует правильный вопрос, сам его доработает, поймёт суть и выдаст тебе именно то, что нужно, да ещё и с дополнительными полезными деталями.

Это особенно ценно даже для визуализаторов. Например, нужно понять, в чём ошибка в 3ds Max или как работает тот или иной инструмент — GPT-4 может помочь. Да, иногда ответы бывают не на 100% точны, случаются неточности, но всё равно — это как иметь рядом очень умного собеседника, который всегда подскажет, как разобраться в проблеме.А вот где пока больше шума, чем пользы — это визуальная генерация видео. Эта область пока очень сырая: технологии сложные, обучение инструментам — непростое, а то, что доступно обычному пользователю, чаще всего выглядит как игрушка. Такие вещи, как изменение голоса или deepfake — тоже пока в основном развлечение, если не брать в расчёт сомнительные применения вроде мошенничества. Снять полноценное кино с помощью нейросети, генерирующей видео, сейчас практически невозможно — это требует огромных ресурсов и не даёт стабильного результата, особенно если нужно сохранять одного и того же персонажа на протяжении всего сюжета. Проще пока сделать это с помощью классической анимации.

Что касается концепт-арта — тут вопрос спорный. Кто-то делает концепты вручную или с помощью болванок, кому-то нейросети действительно упрощают работу. Это уже дело вкуса и рабочих процессов.А вот генерация изображений с помощью нейросетей — это уже ультраполезный инструмент, особенно для тех, кто хоть как-то связан с визуалом. Это должно стать базовой частью инструментария современного художника или дизайнера.

Вероятно, ключевую. Ведь даже сегодня невозможно обойтись без участия человека — без его одобрения, без финального взгляда, без осмысленного контроля ни один результат не может считаться завершённым.

Это, кстати, напоминает ситуацию, когда появились первые станки: люди не исчезли, а просто начали выполнять новые, более сложные задачи — они управляли процессом, направляли его. Думаю, с нейросетями произойдёт нечто похожее.Что будет через 20, 50 или 100 лет — предсказать точно нельзя. Но как человек с интересом к будущему, я надеюсь, что однажды нейросети станут настолько продвинутыми, что смогут выполнять большую часть работы без необходимости постоянной проверки со стороны человека.

Сегодня же нейросеть — это, по сути, компиляция всего, что уже известно человечеству. Она не может выйти за рамки существующих знаний. Её способности, будь то текстовые или визуальные, напрямую зависят от того, на чём её обучили — на картинках, текстах, идеях, созданных людьми. И она не способна прыгнуть выше этого уровня.

Всё упирается в понятие уникальности. Уникальность — это то, чего нейросети пока не хватает. Да, она может нарисовать лучше, чем я, вы, или кто-то другой по отдельности. Но сделать что-то принципиально новое, выходящее за пределы того, что уже создано человечеством, она пока не способна. Это уже философский вопрос.