В последние годы мы стали свидетелями невероятного прогресса в области искусственного интеллекта (далее по тексту ИИ). Особенно актуальным стал вопрос о возможности замены традиционных художников на ИИ.
В этой статье я поделюсь своими мыслями по этому поводу, рассмотрев как технические, так и этические аспекты. Сразу стоит сделать оговорку, что максимально подробно в рамках именно этой статьи я не буду влезать в технический аспект с точки зрения рассмотрения нейронных сетей как математического аппарата, а лишь кратко освещу, на мой взгляд, наиболее важные аспекты для формирования общего понимания!
В данной статье я буду прибегать к термину "художник-инженер", подразумевающим под собой человека, который при помощи промпта (корректно составленного текстового запроса для ИИ), получает изображение.
Технические аспекты ИИ в искусстве
Искусственный интеллект (ИИ) в последнее время стал ключевым игроком в мире искусства, предлагая новые подходы и перспективы. Рассмотрим некоторые из технических аспектов, которые делают это сотрудничество уникальным и инновационным.
Инновационные Алгоритмы: ИИ в искусстве часто использует передовые алгоритмы, включая глубокое обучение и нейронные сети. Эти технологии позволяют машинам анализировать огромные объемы данных, включая произведения искусства, для создания новых работ. Например, алгоритмы машинного обучения могут обучаться на классических картинах, а затем создавать собственные изображения, имитируя стиль этих произведений.
Перечислю некоторые из архитектур подобных нейронных сетей:
- Сверточные нейронные сети (CNN): Широко используются для анализа визуальных образов. CNN способны выявлять и классифицировать различные элементы изображений, что делает их идеальными для создания и анализа визуального искусства.
- Рекуррентные нейронные сети (RNN): Эффективны для работы с последовательными данными, например, в музыке или тексте. Они могут генерировать последовательности нот или слов, создавая новые музыкальные композиции или литературные произведения.
- Генеративные состязательные сети (GAN): Состоят из двух сетей – генератора и дискриминатора. Эти сети "соревнуются" друг с другом: генератор создает изображения, а дискриминатор пытается отличить их от настоящих. Это позволяет создавать реалистичные изображения и арт-объекты.
- Диффузорные сети: Представляют собой относительно новый класс генеративных моделей в области искусственного интеллекта. Они демонстрируют значительные достижения в создании высококачественных изображений и предоставляют уникальные возможности для генерации искусства. Диффузорные модели работают путем постепенного добавления случайного шума к данным (например, к изображениям) и последующего обучения модели для обратного процесса – удаления этого шума. Этот процесс обучения позволяет модели генерировать новые данные, систематически уменьшая уровень шума до получения четкого изображения.
Конечно, хотелось бы на каждой из этих архитектур остановиться пободробней и рассказать о их преимуществах, недостатках и разнице между друг другом, но об этом легче написать отдельную статью, нежели перегружать эту.
Приведу лишь небольшое сравнение в виде полученных изображений по одному и тому же промпту
Промпт:
"human hero, bearded gigachad in armour, d & d barbarian, nordic warrior, elden ring boss, powerful male character from warcraft, character portrait, trading card game art, perfectly shaded, extremely detailed, matte, artstation, volumetric lighting, 4 k, game cover art, sharp focus, deserted landscape, ancient stone ruins, art by frank frazetta and artgerm"
За предоставленные генерации и промпт спасибо Добронавту Войцеховскому: https://t.me/dreamforge_tg
Наиболее популярные нейронные сети на рынке на данный момент:
- Stable Diffusion: Это система, использующая генеративные состязательные сети для создания детализированных и реалистичных изображений. Она может адаптироваться к различным стилям и темам, что делает ее полезной для художников и дизайнеров. Следует отметить, что это полностью бесплатная нейронка, которая находится в open source.
- Midjourney: Это инструмент, основанный на ИИ, который помогает художникам и творческим профессионалам визуализировать идеи и концепции. Он использует сложные алгоритмы для интерпретации и визуализации творческих замыслов.
- LeonardoAI: Это разноводиности Stable Diffusion, с уникальным GUI (графическим интерфейсом). Он может имитировать различные стили и техники, предоставляя уникальные возможности для экспериментов в искусстве.
- DALL-E 3: Разработка от OpenAI, DALL-E 3 способен генерировать изображения и арт-работы из текстовых описаний. Этот инструмент демонстрирует удивительную способность ИИ к визуализации сложных и абстрактных концепций.
Обзор возможностей современных нейронных сетей
В области искусственного интеллекта и искусства, несколько передовых алгоритмов выделяются своими уникальными возможностями. Рассмотрим подробнее четыре из них: Stable Diffusion, MidJourney, DALL-E 3 и LeonardoAI.
Stable Diffusion:Особенности: Stable Diffusion использует технологию диффузорных нейронных сетей для создания детализированных и реалистичных изображений. Эта технология позволяет превращать текстовые описания в визуальные изображения с высокой степенью детализации.
Применение: Особенно полезен для художников и дизайнеров для быстрого создания визуальных концепций и прототипирования. Используется также в графическом дизайне, рекламе и визуальных искусствах.
MidJourney:Особенности: MidJourney фокусируется на помощи в визуализации идеи или концепции, предоставляя пользователям возможность преобразовать свои мысли в изображения. Этот ИИ обладает способностью интерпретировать и визуализировать абстрактные идеи.
Применение: Этот инструмент часто используется художниками для эксплорации новых идей, а также в креативных индустриях для генерации уникальных визуальных концептов.
За предоставленные генерации и промпты в Stable Diffusion и Midjourney спасибо Faavesa https://t.me/+Zxw977M13VE0ZWJi
DALL-E 3 от OpenAI:Особенности: DALL-E 3, разработанный OpenAI, способен генерировать детальные и творческие изображения из текстовых подсказок. Он использует передовые алгоритмы для создания изображений, которые могут варьироваться от реалистичных до сюрреалистических.
Применение: DALL-E 3 широко применяется для создания иллюстраций, концептуального искусства и даже для генерации идей в области моды и дизайна интерьера.
LeonardoAI:Особенности: LeonardoAI специализируется на создании художественных произведений, имитируя различные художественные стили и техники. Этот инструмент может адаптироваться к заданным стилям или комбинировать их, создавая уникальные произведения.
Применение: Применяется в сфере образования и искусственного искусства, позволяя изучать и экспериментировать с различными художественными стилями и техниками.
Эти нейронные сети открывают новые горизонты для художественного творчества. Они позволяют художникам экспериментировать с новыми формами и стилями, предоставляя инструменты для создания работ, которые ранее были недостижимы без помощи технологий. От гиперреалистичных изображений до сюрреалистических миражей, ИИ расширяет границы возможного в искусстве.
В дополнение к ранее сказанному, важно понять процесс обучения и тренировки искусственного интеллекта, который является основой его способности создавать искусство.
- Основы обучения ИИ: Обучение искусственного интеллекта начинается с собрания обширного набора данных, который может включать изображения, тексты, музыку и другие формы искусства. Эти данные используются для "обучения" алгоритмов ИИ распознавать различные стили, элементы и паттерны. Например, для создания ИИ, способного генерировать изображения в стиле импрессионизма, алгоритму необходимо "познакомиться" с большим количеством картин импрессионистов.
- Тренировочный и тестовый наборы данных: Набор данных обычно делится на две части: тренировочный набор и тестовый набор. Тренировочный набор используется для обучения ИИ, а тестовый набор - для проверки его эффективности и точности. Этот процесс помогает убедиться, что ИИ не просто запоминает конкретные образцы искусства, а действительно "учится" понимать общие принципы и закономерности.
- Процесс обучения: Во время обучения ИИ анализирует данные и постепенно корректирует свои внутренние параметры (веса в нейронной сети), чтобы лучше соответствовать обучающим примерам. Это может включать улучшение способности распознавать формы, цвета, композиции или даже эмоциональные тона в музыке и литературе.
- Важность больших данных (Big Data): Качество и объем обучающих данных имеют решающее значение. Чем больше и разнообразнее данные, тем лучше ИИ сможет обучаться и тем более широкий спектр искусства он сможет создавать. Однако важно также учитывать баланс и представительность данных, чтобы избежать предвзятости в создаваемом ИИ искусстве.
- Проблемы переобучения: Одной из основных проблем в обучении ИИ является переобучение, когда алгоритм слишком точно адаптируется к тренировочным данным и теряет способность генерировать новые, оригинальные работы. Для борьбы с этим используются различные методы, такие как регуляризация и валидация на тестовых наборах данных.
- Непрерывное обучение: ИИ в искусстве часто подвергается непрерывному обучению, постоянно обновляя свои знания и умения путем анализа новых данных. Это позволяет ИИ адаптироваться к изменениям в искусственных тенденциях и стилях.
Этические вопросы использования искусственного интеллекта в искусстве
Использование искусственного интеллекта (ИИ) в искусстве порождает ряд этических вопросов и дилемм. При рассмотрении этих вопросов необходимо учитывать различные аспекты, включая авторство, оригинальность, влияние на художников и общество.
1. Влияние автоматизации на сообщество и культуру художников:
Внедрение ИИ в искусство изменяет традиционные подходы к созданию искусства, вводя новые методы и инструменты. Подобный подход закономерно приводит к смещению акцента с традиционных навыков на цифровые технологии. ИИ может влиять на восприятие и оценку искусства, вызывая дискуссии о ценности и значимости "автоматизированного" искусства по сравнению с традиционным. С одной стороны, ИИ может сделать создание искусства более доступным, с другой – может вызвать опасения относительно "размывания" искусственных стандартов и уменьшения ценности ручного труда.
Подобные рассуждения и пораждают волну беспокойства людей, связавших свою жизнь с художественным искусством в плане их дальнейшей профессеиональной пригодености и востребованности на сигментированной нише труда.
2. Вопросы авторства
Сложность Определения: Авторство искусства, созданного ИИ, вызывает споры, поскольку традиционно авторство связано с человеческим творчеством и интеллектом. В случае ИИ, создающего искусство, сложно определить, кто является истинным автором: сам алгоритм, его программисты, пользователь, задающий параметры, или даже те, кто предоставил данные для обучения. Часто предполагается, что создатель нейронной сети является автором результата творчества. На наш взгшляд это мнение ошибочно. Безусловно у создателя ИИ есть права интеллектуальной собственности на саму нейронную сеть, но тот промпт, который в итоге вводит человек по ту сторону экрана является продуктом интеллектуальной собственности пользователя нейронной сети, а следовательно и результат, который он получает по этому промпту также является его!
3. Права на произведения
Законодательные Пробелы: Большинство законодательных систем не признают ИИ в качестве автора, что создает юридические пробелы, особенно в вопросах интеллектуальной собственности. Это означает, что права на произведения, созданные ИИ, часто не защищены или не регулируются должным образом.
Коммерческое Использование: Когда произведения ИИ используются в коммерческих целях, встает вопрос о распределении доходов и прав. Отсутствие ясности в определении авторства может привести к юридическим спорам и неопределенности относительно ответственности за содержание и использование таких произведений.
4. Оригинальность и творчество
ИИ создает искусство на основе данных, которые он получает во время обучения. Это означает, что произведения, созданные ИИ, часто основываются на уже существующих стилях и техниках. Следовательно, возникает вопрос, может ли такое искусство считаться действительно оригинальным?
Когда ИИ генерирует работы, напоминающие определенные исторические стили или эпохи, это порождает дискуссии о том, являются ли такие произведения просто имитацией или представляют собой новый вклад в искусство.
Несмотря на то, что ИИ использует существующие данные для обучения, он способен комбинировать и переосмысливать их в новые, иногда неожиданные формы. Это может привести к созданию уникальных произведений, которые отличаются от традиционных методов.
Однако, с другой стороны, ИИ может генерировать работы, которые слишком близко соответствуют обучающим данным, что поднимает вопросы об их уникальности и новизне.
Тут следует сделать оговорку, для того чтобы не происходила такая ситуация, при которой генерится нечто похожее на ранее существующие многими нейронными сетями (особенно коммерчискими на подобии Midjorney, Dalle-3, LeonardoAI) вводится определенный ценз. Он (ценз), к слову, распространяется и на попытку воссоздать каких-то реально существующих персонажей, людей, компании и т.д., например "Киану Ривза".
Думается верным отметить, что подобно традиционному художественному искусству творческий процесс включает в себя индивидуальный вклад и уникальное видение художника-инженера (человек, который и вводит тот самый промпт для получения изображения по тексту).
5. Этичность использования данных
Использование данных, включая произведения других художников в качестве обучающего материала для ИИ, поднимает вопросы о соблюдении авторских прав и этичности такого подхода.
Затронув тезис о том, что нейронная сеть учится на массиве данных в виде произведений других художников, следует дать некоторые пояснения по этому поводу. Общаясь с некоторыми художниками, закончившими определенные ВУЗы по этому направлению, я пришел к выводу, что результаты ручного труда также базируются на накопленном опыте предыдущих поколений, что выражается в процессе обучения художника, в его восприятии склонности к тому или иному жанру и т.д. Поэтому не кажется ли вам несправедливым обвинять художников-инженеров в том, что они используют для своих произведений работы других художников?
Можно ли зарабатывать используя подобный подход с ИИ?
Искусство, созданное с помощью искусственного интеллекта (ИИ), находит применение в различных сферах, от коммерческих до образовательных, расширяя границы традиционного творчества. Рассмотрим несколько ключевых областей, где подобное искусство может быть особенно полезным:
Реклама и Маркетинг:
Промпт для Dalle-3
"Design packaging for a new ‘chocolate chip cookie’ brand named ‘ChocoChips Delight’"
- Создание уникальных визуальных концептов: ИИ может генерировать оригинальные и привлекательные изображения для рекламных кампаний, делая контент более визуально привлекательным и запоминающимся.
- Адаптация контента под разные аудитории: ИИ может помочь в создании персонализированных рекламных материалов, адаптированных под различные целевые группы.
Графический дизайн и иллюстрация:
Промпт для Dalle-3
"Design a winter jacket for a fashion show"
- Скорость и эффективность: ИИ может значительно ускорить процесс создания дизайнов и иллюстраций, особенно для крупных проектов или при ограниченных временных рамках.
- Эксперименты со стилями: ИИ может экспериментировать с различными стилями и техниками, предлагая дизайнерам новые источники вдохновения.
Развлекательная Индустрия:
Промпт для Dalle-3
"poster for an RPG game"
- Кинематограф и анимация: ИИ может использоваться для создания сложных визуальных эффектов, персонажей и фонов в фильмах и анимационных проектах.
- Видеоигры: Применение ИИ в создании арт-концептов, текстур и геймплейных элементов может улучшить визуальное оформление и повысить уровень погружения в игровой мир.
Образование и исследование:
Промпт для Dalle-3
String theory on blackboard at academy
- Обучение и повышение осведомленности: ИИ может использоваться для создания образовательных материалов, визуализации сложных концепций и обогащения учебного процесса.
- Исследовательские проекты: В академической сфере ИИ может помочь визуализировать научные данные и концепции, способствуя лучшему пониманию сложных явлений.
Искусство и культурные инициативы:
Промпт для Dalle-3
illustration earth in 3050, cyberpunk
- Создание экспериментального искусства: ИИ предлагает новые пути для экспериментов в искусстве, позволяя художникам исследовать неизведанные до сих пор области творчества.
- Культурные выставки и инсталляции: ИИ может использоваться для создания интерактивных арт-объектов, привлекающих внимание широкой публики и обогащающих культурные мероприятия.
Личное Творчество и Хобби:
Позволяет любителям искусства и начинающим художникам экспериментировать с созданием искусства, не имея профессиональных навыков в рисовании или живописи.
Итоги
В заключение хотелось бы отметить, что искусственный интеллект представляет собой ценный инструмент, который может обогатить и расширить сферу творчества, но не способен заменить уникальность и глубину человеческого искусства. Использование ИИ в искусстве должно основываться на гармонии и сотрудничестве между человеческим творчеством и технологическими инновациями, создавая новые формы искусственного выражения и возможности для художников.
- Талантливых художников ИИ не заменит.
Несмотря на значительный прогресс в развитии ИИ и его способности создавать впечатляющие произведения искусства, он не способен полностью заменить реальных художников. Человеческое творчество и интуиция, эмоциональный и личностный вклад, которые художник вносит в свою работу, остаются недостижимыми для машин. Искусство, созданное человеком, несет в себе уникальный отпечаток индивидуальности, что делает каждое произведение неповторимым и ценным. - ИИ – хороший инструмент в руках опытного художника.
ИИ может служить мощным инструментом для опытных художников, расширяя их творческие возможности и предоставляя новые пути для экспериментов и исследований. Использование ИИ позволяет художникам исследовать новые стили, комбинировать техники и создавать произведения искусства, которые были бы недостижимы традиционными методами.
ИИ может также помочь художникам в визуализации и реализации сложных идей, ускоряя процесс творчества и открывая новые горизонты для творческой самореализации. - ИИ как подспорье для художника с целью бОльшего заработка.
В коммерческом искусстве, где скорость и объем производства имеют важное значение, ИИ может стать ценным помощником для художников, позволяя им увеличивать производительность и, соответственно, заработок. ИИ может помогать в создании макетов, эскизов и предварительных концептов, что экономит время и ресурсы.
ИИ также открывает двери для новых коммерческих возможностей, таких как персонализированное искусство, создание уникальных рекламных и маркетинговых материалов, улучшение визуальных эффектов в кино и видеоиграх.
Чтобы не пропустить эти и другие новинки в мире искусственного интеллекта подписывайтесь на мой канал AIBullet.
