Давайте запретим нейронные сети

Моя цель - предложение широкого ассортимента товаров и услуг на постоянно высоком качестве обслуживания по самым выгодным ценам.

Тема нейронных сетей волнует сейчас почти всех, кто рисует. За последние пол года прогресс выглядит для кого-то головокружительным, а для кого-то пугающим. В этой статье я хочу рассмотреть основные страхи, претензии и впечатления в целом по отношению к нейронным сетям среди творческих людей, профессия или хобби которых создание визуальной эстетики.

В силу работы и персональных интересов мне приходится часто общаться с художниками. Обычно это профессиональные 3d и 2d художники из игровой индустрии или желающие попасть туда. Но также я много общаюсь с людьми из рекламы, кинопроизводства, театра, преподавателями в худ. учебных заведениях и другими.

Условно можно провести водораздел между двумя мнениями на счет нейросетей (здесь и далее я имею ввиду “рисующие” нейросети): пренебрежение, начинающееся от безразличия и доходящее до отрицания или интерес, переходящий в восторг.

Надо запретить

Большинство испытывают откровенный страх по отношению к нейросетям, прикрывая его неприязнью или скепсисом. Их можно понять: неожиданно, за каких то год-два нейросети эволюционировали от примитивных рисовалок, до инструмента, отлично имитирующего профессионалов. В первом приближении кажется, что дальнейший прогресс в этом направлении будет и дальше столь стремительным. Это наводит на мысль, что навыки, на которые были потрачены годы, станут бесполезны, а работа человека обесценится.

Основные тезисы критиков – нейросети:

  • никогда не сравнятся с художниками, они плохо делают “то-то”;

  • воруют работы других художников, нарушая авторское право;

  • это не творчество, а просто копание в случайных картинках;

  • обесценивают труд художников, которые потратили годы на обучение;

  • это игрушка не применимая на практике

  • отнимут работу у художников

Есть и другие, как правило производные или частные случаи выше озвученных. Если я что-то пропустил – дополните в комментариях.

Надо разобраться

На первый взгляд аргументы справедливы, но давайте разберемся, почему все это совсем не так.

В основном критика звучит из уст людей, которые не прикасались еще к нейросетям, или попробовали ограниченные форматы, вроде миджорней (где количество бесплатных генераций ограничено). Те же кто в полной мере погрузился в процесс, независимо от своей первоначальной позиции, как правило отзываются положительно и даже восторженно. Чтобы в полной мере понять, надо попробовать, но страх или предвзятость могут стать непреодолимым барьером.

Нейросети никогда не сравняются с художниками, они плохо делают “то-то”

Это правда – прямо сейчас нейросети плохо “рисуют” руки, ошибаются в перспективе, склеивают объекты и допускают множество других очевидных ошибок. Однако стоит сравнить, что нейросети умели год назад и что умеют сейчас, и их доступность – сразу становится понятно что прогресс не огромный, он фантастический.

DALL-E, 2021 год
DALL-E, 2021 год
Stable Diffusion, 2022 год
Stable Diffusion, 2022 год

Новые специализированные модели, натренированные на отдельные стили появляются каждый день. Новый функционал и инструментарий – с регулярностью в несколько месяцев. Нейросети умеют “додумывать” и дорисовывать картины, смешивать совершенно непохожие изображения, рисовать поверх любой картинки используя ее как основу, угадывать что вы пытаетесь накалякать, имитировать стиль любого художника.

Нет никаких сомнений, что через 5 лет а то и раньше, не будет ни одной художественной задачи, с которой не справятся нейронки.

Нейросети воруют работы других художников, нарушая авторское право

Дело в том, что нейронные сети не используют ни одного пикселя с тех работ на которых их обучали, но они действительно могут очень точно подражать “стилю” любого художника. За этим, на первый взгляд, довольно просто углядеть плагиат, но доказать это будет очень не просто. Понятия “стиль” в правовой сфере нет, поэтому на “стиль” не распространяется право собственности и авторское право. Подражать любому стилю можно без ограничений, если вы создаете новое изображение. Плагиатом считает прямое использование чужого произведения или его фрагмента под своим именем. Нейросеть генерирует новые изображения. И технически, и визуально это легко доказать.

Несмотря на это нейросети все еще находятся в некоторой “серой зоне” права, просто потому что каких-то громких разбирательств не было. Непонятно кому действительно принадлежат изображения: художникам, сгенерировавшим их, тем, кто создал нейросеть или кто обучил и т.д. Поэтому сейчас лучший выход - использовать open source варианты, такие как stable diffusion. Как и в случае с коллажем, фотобашем, трассировкой и прочими производными произведениями – никто ничего сделать не сможет, да и не захочет. Если вы, конечно, не будете напрямую использовать образы, принадлежащие не вам.

Нейросети это не творчество, а просто копание в случайных картинках

Есть опасность погрузиться в сложный философский вопрос “что такое творчество”, но я попробую кратко.

Творчество в широком смысле – создание чего-то нового из уже существующего. Не обязательно нового для всего мира, или отрасли, иногда нового чисто для себя. Неотъемлемой частью творчества является участие, т.е. творец должен буквально сам создавать.

Сторонникам озвученной выше идеи кажется, что процесс создания незатейливый – вбил запрос и получил картинку. Но на самом деле, уже сейчас это довольно хитроумный и неочевидный процесс. Как правило, у вас всегда есть идея или замысел, которые вы хотите воплотить с помощью нейронки. Например, сгенерировать жирного красного кота. На запрос: Fat Red Cat, получится что то такое:

Сгенерировано для этой статьи с помощью Stable Diffusion
Сгенерировано для этой статьи с помощью Stable Diffusion

Но мы не такого кота себе представляли. Надо добавлять уточняющие слова. В ходе поиска вы можете прийти к монструозным конструкциям вроде: “Photo of Fat Red Cat in forest, art by Anders Zorn and John William Waterhouse, professional painting, beautiful, aesthetic, elegant, highly detailed, digital painting, artstation, concept art, smooth, sharp focus, illustration, soft color, 3d, unreal” (я уж молчу про все возможные параметры)

И получить уже что то такое:

Сгенерировано для этой статьи с помощью Stable Diffusion
Сгенерировано для этой статьи с помощью Stable Diffusion

И вот этот поиск соответствия своих ожиданий с возможностями инструмента, ничем иным как творчеством не назовешь. И перебор “пропмтов”, это самое простое, что можно сделать. Можно обучить на разных стилях, генерить в одном, потом использовать как маску и перегенерить в другом, экспериментировать с форматом, что-то замазывать или обрезать в редакторе, склеивать получившиеся результаты. Навыков надо минимум, каждый может начать. Но чтобы получить удовлетворяющий (в первую очередь вас) результат, придется провести вполне себе осмысленный и творческий поиск, который может легко затянуться на часы.

Нейросети обесценивают труд художников, которые потратили годы на обучение

Вопросы этики всегда самые сложные. Но подумайте вот над чем: обесценивает ли фотография портретную живопись, а рисунки в фотошопе масляную?

Вы скажете: “нейронки тренируются на работах авторов”. Но что делают авторы? Они как и нейронная сеть, поглощают информацию о мире вокруг, о любимых художниках, обрабатывают эти данные нейросетью своего мозга и через руку выдают на бумаге производное изображение. Вы скажете: “постой, это другое, это же человек делает”. А я скажу - физик, тоже может проводить расчеты в голове, но давно доверяет это машине, потому что некоторые расчеты человеческому мозгу просто не подвластны из-за времени. Так же и нейронная сеть – еще один инструмент, которому художник делегирует часть своего обучения. Благодаря чему, обязательно выдаст такие визуальные решения, которые ему были бы недоступны при традиционной форме обучения, просто из-за времени. Поэтому ни о каком обесценивании речь не идет, весь художественный опыт человечества сейчас собирается, чтобы калькулировать в будущем в такие произведения, которые сегодня человеку недоступны. Это ода труду художников прошлого и настоящего.

Нейросети это игрушка, неприменимая на практике

Ну пока да, но это опять же вопрос времени. 17 ноября вышел проект над которым я работал последние 2 года, и там, помимо прочего, использовались изображения, созданные нейросетями. Зайдите на артстейшн, и увидите как люди пока робко, но уже пробуют нейросети в работе.

Уже сегодня практично и удобно генерировать лица персонажей для концепт арта и иллюстраций, искать композиции, набрасывать скетчи дизайнов, добавлять детализации своим скетчам и т.д. Это вполне себе реальные задачи, закрываемые нейросетями прямо сейчас. Вот например Xander Smith еще 2 года назад использовал нейронную сеть, чтобы подобрать варианты лица для концепта:

Xander Smith, Artbreeder
Xander Smith, Artbreeder

Нейросети отнимут работу у художников

И это единственное верное утверждение из всех озвученных. Они и правда “отнимут” работу у художников, но это произойдет не так как представляют многие слыша эту фразу. Это не будет буквальным замещением, массовыми увольнениями или неожиданным изменением всех существующих подходов. Просто постепенно, незаметно, художники сами, по своей воле, перейдут от стандартных инструментов к нейросетевым. Те кто не захотят или не смогут, органично либо сменят род деятельности, сместятся на роли технических специалистов или руководителей или вообще переместятся в другую отрасль. А для кого-то ничего не поменяется и через 10 лет, будет ниша, где в силу каких-то причин или обстоятельств, будут востребованы традиционные методы и подходы, но с каждым годом таких мест и потребность в таких ролях будет все ниже и ниже, но на век сегодняшних консерваторов от мира творчества хватит.

Надо пользоваться

Подводя итоги – изучайте нейросети. В свое время великое традиционное искусство уступило место цифровому, благодаря чему было совершено множество открытий, были созданы целые отрасли и профессии. Эпоха нейросетей еще только в зачаточном состоянии.

Стоит вспомнить первые трехмерные игры:

Waze Mare, 1973 год
Waze Mare, 1973 год

и посмотреть к чему они пришли сегодня:

God of War: Ragnarök, 2022 год
God of War: Ragnarök, 2022 год

Это просто головокружительный прыжок. Несмотря на то, что математика лежащая в основе нейросетей еще в 40-е годы прошлого века появилась, а концепцию еще Лем предлагал в 60-е, сегодня нейросети находятся на самом старте и мы еще удивимся насколько далеко сможем прыгнуть.


Другие мои статьи:

Илон Маск кисти Ван Гога, или специализированные модели Stable Diffusion

Нейросети убьют 2d художников

Источник: https://habr.com/ru/post/701356/

Интересные статьи

Интересные статьи

Если у Вас есть данные о связях людей в XML формате, то пора применять графовую аналитику.
Привет, Хабр. Я долго не хотел писать на эту тему, в силу явно негативного окраса поднимаемых аспектов. Однако вижу, что вопросы, которые меня волнуют, в сообществе никто почему-т...
Прошло чуть больше года, с тех пор как MIT объявил о релизе высокопроизводительного языка общего назначения Julia. С тех пор язык набирает популярность: он используется в более чем 1500 универс...
Новая работа Google предлагает архитектуру нейронных сетей, способных имитировать врожденные инстинкты и рефлексы живых существ, с последующим дообучением в течении жизни. А также значительно ...
В Челябинске проходят митапы системных администраторов Sysadminka, и на последнем из них я делал доклад о нашем решении для работы приложений на 1С-Битрикс в Kubernetes. Битрикс, Kubernetes, Сep...