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 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. 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.