Top.Mail.Ru
Новости и полезные материалы Gripinsky 3D

О нейросетях, творческом подходе и взгляде на современные технологии

⭐️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, архитектором и талантливым 3D-художником. Карина — соавтор таких курсов, как «Визуализация в 3Ds Max (3 level)» 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. И теперь она подготовила новый курс, посвящённый использованию нейросетей в креативной работе.

О нейросетях, творческом подходе и взгляде на современные технологии — мы задали Карине несколько вопросов, чтобы узнать её мнение о будущем визуализации и роли художника в эпоху ИИ.

Как нейросети могут усилить или ускорить процесс архитектурной визуализации без потери художественного контроля?

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.

Какие задачи в архвизе уже сегодня разумно делегировать ИИ, а какие всё ещё лучше делать вручную?

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.

Чем нейросети действительно могут помочь в работе уже сейчас, а где пока больше шума, чем пользы?
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.

Какую роль будет играть человек в будущем, где ИИ умеет писать тексты, генерировать картинки и даже проектировать?

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.

Чему должен научиться человек сегодня, чтобы не оказаться «за бортом» через 2–3 года?
На самом деле, даже за 2–3 года вполне можно освоить всё необходимое без спешки и паники. Не нужно бросаться в омут с головой — но начать разбираться с нейросетями уже сейчас определённо стоит.
Знание и грамотное использование нейросетей может серьёзно облегчить вашу работу — сделать её быстрее, качественнее и эффективнее. Многие рутинные, повторяющиеся задачи прекрасно делегируются нейросетям. В этом они и становятся отличным помощником, освобождая время для более творческих и важных задач.
Когда говорят об «оказаться за бортом», это чаще всего касается тех, кто полностью игнорирует развитие технологий и отказывается идти в ногу со временем. В этом случае действительно сложно прогнозировать, чем для человека обернётся ближайшее будущее. Есть профессии, где нейросети становятся неотъемлемой частью, а есть такие, где без них пока можно обойтись. Но если мы говорим, например, о сфере визуализации — то здесь лучше начать обучение как можно раньше.
Для начала достаточно освоить базовые инструменты — тот же Stable Diffusion, различные улучшайзеры, доступные прямо в браузере, где можно апскейлить изображение или повысить его качество за пару кликов. Такие простые навыки уже могут дать заметное преимущество.
Если на одну вакансию претендуют два специалиста, и один умеет использовать ИИ-инструменты, а другой — нет, выбор очевиден. Отказываться от изучения нового — это, мягко говоря, странно в современном мире.
Так что уже сегодня стоит хотя бы освоить основы: ChatGPT, Stable Diffusion, либо упрощённые интерфейсы вроде Leonardo или Midjourney. Это станет отличной базой, на которую можно опираться и развиваться дальше.

Помогает ли ИИ творчеству, или он его постепенно вытесняет?

Конечно, помогает. Честно говоря, я вообще с трудом представляю, что значит «вытесняет». Как именно она может вытеснить творчество?
Да, сегодня некоторые задачи частично автоматизируются: копирайтеры используют ChatGPT для написания текстов, а в рекламной сфере всё чаще прибегают к генеративной графике. Например, для создания баннеров или простых визуалов — таких, что вполне подходят для карточек товара на маркетплейсах. Но всё зависит от цели. Если нужен качественный, продуманный результат — одна только нейросеть с этим не справится.
В тех случаях, где требуется просто «сделать что-то», нейросеть действительно может закрыть задачу. Но если стоит цель сделать хорошо, с глубиной, смыслом и индивидуальностью — тут без участия человека не обойтись. Поэтому говорить о «вытеснении» творчества некорректно.
На самом деле нейросеть — это инструмент. Она не заменяет творческий процесс, а дополняет его. Например, если вы сталкиваетесь с творческим кризисом, страхом чистого листа или замыливанием взгляда — ИИ может стать источником вдохновения. Вы можете получить свежий взгляд, альтернативные варианты, интересные стилизации. Это может подтолкнуть к новым идеям или помочь взглянуть на свою работу по-новому.
Таким образом, нейросеть не вытесняет творчество — она усиливает его. Главное — уметь правильно ею пользоваться и понимать, где заканчивается помощь, и начинается собственный творческий выбор.

Какие ошибки чаще всего совершают новички, когда начинают работать с нейросетями, и как их избежать?
Вопрос не самый однозначный. Всё потому, что само понятие «нейросеть» очень широкое. Это как сравнивать Paint и Photoshop. В Paint ты заходишь и буквально за минуту понимаешь, как им пользоваться. А вот Photoshop — сложный, с кучей функций, и может требовать месяцев на изучение.
С нейросетями всё то же самое. Есть очень простые инструменты: написал пару строк — получил картинку или текст. А есть более сложные, как Stable Diffusion, где полно настроек, ползунков и параметров. И чтобы получить действительно хороший результат, нужно не просто нажимать кнопки, а понимать, как нейросеть думает, на чём она обучена, как реагирует на твои команды и почему может «галлюцинировать» — то есть выдавать неожиданные или странные результаты.
Генерация в нейросетях по сути хаотична. Она строится на вероятностях, и ты как пользователь должен учиться предугадывать, что примерно она может выдать. Это приходит с опытом, и требует времени.

Основные ошибки новичков:

➖ Слишком быстрый отказ. Люди часто берутся за нейросети, сталкиваются со сложностями и быстро бросают, особенно если изначально не было сильной мотивации.
➖ Выбор неподходящего инструмента на старте. Кто-то сразу лезет в сложные системы, не понимая, что там нужен иной подход, и быстро теряется.
➖ Желание получить результат «на халяву». Некоторые хотят использовать нейросети, но при этом не готовы вникать. Пытаются всё делать через самые простые сервисы и не хотят осваивать более продвинутые инструменты вроде Stable Diffusion или ComfyUI. В итоге — поверхностные знания и слабый результат.

Чтобы избежать этих ошибок, важно:

➖ Начинать с простого, но постепенно идти вглубь.
➖ Не бояться сложностей — они преодолимы.
➖ Главное — сохранять интерес. Только с интересом и терпением можно научиться работать с нейросетями по-настоящему эффективно.

Можно ли изучить ИИ «для себя» и применять его в жизни или хобби, а не только в профессии?

Конечно, можно — и даже нужно. Всё зависит от того, какие именно нейросети вас интересуют и чем вы занимаетесь.
Допустим, вы не работаете в сфере визуализации. Но даже в этом случае нейросети могут пригодиться — например, если вы ведёте страницу в Instagram, пусть даже не как блогер, а просто для себя. С помощью ИИ можно легко создавать красивые посты, сторис, оформлять визуальный контент, не тратя на это много времени или ресурсов.
Лично я уже давно не пользуюсь привычными поисковиками вроде Google или Яндекса. Все свои вопросы я задаю ChatGPT, потому что он не просто находит информацию — он структурирует её, обобщает и выдаёт в удобной, понятной форме. Это экономит массу времени и даёт более глубокие и точные ответы.
Кроме того, нейросети уже внедрены во множество повседневных сервисов. Например, в той же Яндекс-станции с Алисой теперь есть ИИ, который может рассказывать ребёнку сказку в нужном стиле. И таких примеров всё больше — мы уже живём среди нейросетей, просто не всегда это осознаём.
Так что ответ очевиден: нейросети — это не только для профессионалов. Они могут быть полезны абсолютно каждому, кто пользуется интернетом или хочет упростить себе жизнь. Достаточно просто попробовать. Начните с чего-то простого, поэкспериментируйте, посмотрите, где это может быть вам полезно.
А если не знаете, с чего начать — просто спросите у ChatGPT, какие нейросети могут быть полезны именно вам. Уверена, он всё разложит по полочкам.

Станет ли знание нейросетей конкурентным преимуществом на рынке труда?
На самом деле всё относительно и зависит от конкретных задач. Если в компании уже активно используют нейросети как «улучшайзеры» — тогда, конечно, умение с ними работать может оказаться полезным. Но, на мой взгляд, на сегодняшний день это всё ещё не ключевой фактор при приёме на работу, скажем, визуализатором.
Пока что всё-таки в первую очередь смотрят на качество портфолио, а не на то, умеешь ли ты улучшать слабые работы с помощью нейросети. Потому что, если твои работы изначально некачественные, а ты просто «дотягиваешь» их ИИ — это больше похоже на халтуру. Поэтому конкурентным преимуществом нейросети могут быть, но далеко не всегда.
С другой стороны, если твоя работа напрямую связана с нейросетевым контентом — ты, например, создаёшь визуал только через ИИ, работаешь с ChatGPT, озвучкой, генерацией музыки или занимаешься промпт-инжинирингом, — то, конечно, знание нейросетей становится не просто преимуществом, а необходимостью. Это уже полноценный инструмент и основа всей профессии.
Но в большинстве других сфер, особенно в классическом 3D или визуализации, нейросети пока что — скорее дополнение, чем обязательное требование. Хотя всё может быстро измениться. Ведь ещё совсем недавно нейросети даже не были массово доступны. Сегодня — они уже повсюду.
Так что вполне возможно, что через пару лет знание нейросетей станет таким же стандартом, как когда-то была формулировка «уверенный пользователь ПК». И появится новое — «уверенный пользователь нейросетей». Думаю, мы к этому и придём.

Помогает ли ИИ развивать креативность, или наоборот начинает её подменять?

Я считаю, что нейросети однозначно помогают. Представим человека, которому сложно даётся композиция, цвет, художественный вкус — он просто не владеет этими инструментами. Но при этом у него в голове есть чёткая визуальная идея, он хочет её реализовать. Может, позже он и в 3D Max всё это отлично соберёт, но зачем ему сначала мучиться с ручкой и листом или с фотошопом, если он может воспользоваться нейросетью?
Он пойдёт, соберёт образ через ИИ и будет доволен, потому что визуализировал то, что задумал. Нейросеть — это именно помощник, и я вообще не рассматриваю её в каком-то негативном ключе.

🔥Курс по нейросетям от Карины Камолы — это не просто обучающий материал, а проводник в новый этап цифрового творчества. Под руководством опытного наставника вы не просто узнаете, как работают современные инструменты, но и научитесь использовать их с умом, усиливая свой стиль, ускоряя рабочий процесс и открывая новые горизонты в визуализации.
Будущее уже здесь — и именно сейчас идеальное время, чтобы стать его частью.