Заменят ли нейросети художника — 4 причины, почему этого не произойдет
Рассказываем, почему нейросеть вряд ли сможет заменить художников полностью.
Работа Ksenia Kiseleva (Faavesa)
Появление крутых нейросетей для генерации изображений стало настоящей болью для некоторых художников — страшно, что они заменят живых людей, и учеба цифровому рисунку потеряет смысл. Новое всегда пугает, а когда оно касается непосредственно тебя и возможностей твоего заработка, это становится проблемой и поводом для тревоги.
Тема нейросетей это многогранный вопрос со своими подводными камнями. Чтобы разобраться в том, насколько они действительно опасны для творцов, мы опросили пятерых художников из игровой индустрии. Они рассказали нам о своих мыслях и поделились мнением, почему бояться всё ещё рано.
За помощь в написании статьи хотим отдельно поблагодарить:
- Концепт-художника/художника-постановщика Руслана Лаптенко
- Преподаватель курса «Цвет, свет и атмосферность», колорскриптера и виздев-художника Павла Олейника
- Преподавателя курса «Концепт-арт персонажей» Григория Давыдова
- Преподавателя курса «Концепт-арт персонажей» Ирину Фидлер
- Концепт-художницу/арт-лида в аутсорс компании ARTVOSTOK STUDIO Юлию Орлову.
Нейросеть не может производить концептуальный контент
Первая причина, по которой нейросеть вряд ли сможет заменить художников, заключается в том, что она не умеет производить идеи. Нейросети нужно дать идею или концепт, которые она уже реализует, опираясь на свою базу данных.
Даже если дать нейросети определенный образ, на основе которого ей нужно будет что-то придумать, она не выдаст ничего нового — в нее заложена накопленная база артов, которую нейросеть использует для того, чтобы выдать что-то ранее существовавшее.
Как бы сценарий в будущем не развернулся, все равно в основу нейросети будут ложиться идеи, которые уже были придуманы человеком. Она сможет воссоздать что-то интересное на их основе — скомбинировать несколько концептов, подать под другим видом, внести мелкие коррективы. Но суть остается одной — это все равно то, что уже существует.
Художник же способен создавать новое — для этого нужен опыт и профессиональная база, но это возможно. И его знания и идеи могут впоследствии лечь в основу обучения нейросети, но не наоборот.
Вот наглядный пример — нейросеть может воссоздавать работы в стилистике известных художников:
Но она не придумает определенную новую стилистику. Зато художник может и придумать, и развивать, — как это, например, сделал Пикассо с кубизмом:
Нейросеть не умеет повторять один и тот же образ
В онлайн-пространстве множество материалов по обучению нейросетей, и мы можем взглянуть на примеры — порой пользователям удается заставить модели генерировать собственные лица или определенный образ.
Однако это все довольно относительно — образы действительно максимально похожи, но все равно они не копируют один в один нужный. Нейросеть не может сделать идеальную копию.
Нейросеть сделает задачу, которую вы ей поручите, особенно если обучите ее правильно, однако повторить ровно то же самое с минимальными изменениями — у нее не получится. Это сможет сделать только художник.
У нейросетей нет представления о красоте
Другой важный момент, который становится очень явным, когда художник работает с нейросетью — это ее непонимание того, что такое «красиво». Здесь не имеется в виду само понятие «красоты» — она своя для каждого и относительна. Имеется в виду «красота» в контексте правильности рисунка.
Модель может составить детализированный и отрендеренный арт, но при этом он будет далек от красивого с точки зрения композиции или в целом ощущения от работы.
Даже если студия или компания будет применять нейросеть, без художника она не обойдется — он благодаря своим знаниям и опыту может проанализировать полученную работу и увидеть все недоработки, которые влияют на рисунок, и впоследствии исправить их — улучшить композицию, чтобы рисунок воспринимался читателем лучше, добавить объектов окружения, которые будут управлять вниманием и вести зрителя к главному на рисунке. И все это только часть решений.
Нейросеть не обрабатывает комплексные задачи
Комплексные задачи при работе над любым художественном проектом порой сложны даже для художников, потому что включают множество нюансов и деталей, которые необходимо соблюсти.
Если комплексную задачу поручить нейросети, вряд ли из этого выйдет что-то хорошее — внедрить эту задачу в сам промпт будет сложно. Но сложность не только в этом — даже если разделить большую задачу на множество мелких, вытекает другая проблема, про которую мы уже сказали — неспособность нейросети вносить мелкие точечные изменения в рисунок без затрагивания его целиком.
Нейросеть может даже галлюцинировать из-за большого количества деталей в промпте:
Нейросеть не умеет обрабатывать и полноценно следить за всеми причинно-следственными связями, поэтому она не сможет не только работать над комплексной задачей в моменте, но и в перспективе, ведь бывают такие проекты, которые длятся месяцами.
Если бы вы попросили нейросеть сгененрировать в одной генерации определенного героя в конкретной одежде, а потом использовали этот же результат для того, чтобы улучшить его дизайн, то с большей вероятностью нейросеть поменяет что-либо на изображении: самого персонажа или детали в его одежде.
Получить результат, на 100% соответствующий вашему образу, тем более очень развернутому и сложному, будет затруднительно, даже если все дробить на мини-задачи.
Что все это означает для художника
Сегодня переживать не о чем: пока что нейросеть не способна заменить художника.
«Пока что» все же может вызывать тревогу по поводу нейросетей, однако и тут есть свои нюансы — все зависит от самого художника. Нейросеть не будет способна заменить профессионалов в отрасли, которые обладают опытом и знаниями в своей сфере:
Нейросеть легко справляется с техническими и простыми задачами: рендер, лайн, отрисовка пропсов, логотипов — все это дается ей без проблем. Поэтому вполне резонно задуматься некоторым специалистам, которые работают над простыми задачами и не двигаются дальше в сфере.
Отчаиваться не стоит и паниковать тоже — художники, которые только начинают свое становление в сфере или просто остаются на позиции «помладше», всегда могут развиваться и расти, чтобы стать незаменимыми специалистами.
Художникам стоит всегда развиваться вне зависимости от контекста, и сейчас это становится реальной необходимостью. Причем это сработает только в вашу сторону, потому что вы станете лучшим специалистом, которого будет не так просто заменить.
В качестве доказательства всего сказанного хотим поделиться кейсом студии Keywords, которая участвовала в разработке таких игр, как Elden Ring, Madden, Alan Wake, Starfield, Mortal Kombat 1 и многих других.
Студия в рамках эксперимента попробовала создать 2D-игру при помощи исключительно нейросетей. В процессе работы команда выбрала самые рабочие модели, однако все равно к эксперименту пришлось подключить семь других студий, чтобы с нейросетями работали разработчики, так как без них это дело бы особенно не продвинулось.
В конце эксперимента студия пришла к следующему выводу:
Этот опыт показывает, что даже самые лучшие нейросети не дают окончательные материалы, готовые к продакшену, — всегда нужен и будет нужен специалист, который активно развивается в своей области, чтобы создавать продукты даже оптимального качества. Что уж говорить про продукты, качество которых должно быть на высшем уровне.
Могут ли нейросети повлиять на работу аниматоров и 3D-художников
Все, что говорилось выше, в большей степени касается сферы 2D-рисунка, однако нейросети могут создавать 3D-модели, а также анимировать, и это также может вызывать беспокойство.
Однако стоит понимать, что нейросети сейчас не могут нормально генерировать 3D-контент — хоть они это и делают, количество правок и недочетов слишком большое, поэтому нередко аниматорам и 3D-художникам проще сделать все самим.
Один из примеров того, как одна из нейросетей генерируют модель:
Вероятно, в будущем нейросети смогут лучше работать в области 3D, что даст возможность 3D-художникам освободиться от ряда рутинных задач и заниматься более интересными в своей области задачами. Однако пока факт остается фактом — для 3D нейросеть практически не актуальна.
Как уже сейчас используют нейросети художники в областях
Многие художники уже применяют нейросети в своей работе в качестве инструмента, который сокращает время на небольших прикладных задачах. Вариантов достаточно много, например, иногда нейросеть очень полезна для улучшения рендера своей работы — она хорошо выглаживает рисунок.
Другой вариант — для поиска референсов, когда примеры концепта или идеи невозможно или очень сложно отыскать в интернете:
Именно рендер и возможность визуализировать определенные концепты сейчас выступают наиболее интересными возможностями нейросетей для художников. Вариантов использования много — мы даже писали об этом отдельный материал.
Однако, как видите, это просто часть задач, которые только входят в работу большинства художников. Нет никакой проблемы делегировать их нейросети, раз она это умеет делать также хорошо, как и вы.
Таким образом, художник больше сосредотачивает свое внимание именно на творчестве — создании идей, концептов, дизайна, разработки. Нейросеть же только помогает в реализации, и не более.
Комментарии