Этим летом интернет и соцсети затопила волна, так называемого, генеративного арта из новых нейросетей. Некоторые из них были и раньше - в январе 2021 разработчики представили Dalle-2, закрытую нейросеть, из которой изредка показывали интересные картинки, потом появилась закрытая Imagen, а потом в середине этого лета на бронетанке во все это въехала Midjourney, объявив о возможности погенерить картинки любому желающему, я даже писала про нее. Открытость стала поворотным моментом. И вот теперь вышла полностью открытая Stable Diffusion, которую можно запустить даже на своем компе, если вам позволяет железо. Stable Diffusion вместе с релизом опубликовала много любопытной информации, которая вызвала бурные обсуждения в англоязычном твиттере. Одна из таких дискуссий привлекла мое внимание и я, потратив кучу времени на исследования и поиски первоисточников, решила написать все в деталях как можно понятнее и проще.
Это будет первая часть, если вам интересно продолжение, пишите в комментариях, мне важна ваша обратная связь, добавляйте меня в друзья (так вы будете получать уведомления о новых постах) или подписывайтесь на релевантные теги в конце поста.
Почему-то в RU сегменте поразительно мало вменяемой информации вообще про нейросети, толи не хватает технических знаний (тема сложная), толи знаний языка, но практически все, что вы найдете, будет искаженными рассуждениями почему нейросети не отнимут работу у художников, переводы зарубежных статей или оголтелый восторг какая эта крутая технология, а все кто с этим не согласен - луддиты и невежды.
Матчасть: что такое нейросети и как они работают
Очарование нейросетей связано с тем, что людям подают их как искуственный интеллект, то есть подобие человеческого разума, который может мыслить. Это очень большая ошибка и заблуждение, потому что любая нейросеть и ИИ (искуственный интеллект) - это четко написанный алгоритм, программа, которая может выполнять ряд ограниченных действий. Довольно сложных для человека порой, но четко очерченных. То, как работает человеческий интеллект на сегодняшний день ученые не знают и стоят только грубые предположения, это тоже важно уяснить.
Поэтому все человечные термины не применимы к нейросетям - они не учатся, не развиваются, не вдохновляются и не творят. Воспринимайте нейросети или ИИ как программу, это позволит вам делать верные выводы.
Вышеописанные сервисы на базе нейросетей (Dalle-2, Imagen, Midjourney, Stable Diffusion) относятся к типу text2image - по текстовому запросу вы получаете картинку. Внутри себя они похожи - каждый имеет в основе алгоритм, который говорит что и как нужно обрабатывать и огромный датасет - набор картинок с описанием. Например Stable Diffusion обучали на датасете примерно из 6 миллиардов изображений с описаниями. То есть нейросеть не может работать без картинок с текстовыми описаниями. Чем больше картинок ей скормят тем точнее и интереснее будет результат.
Вот, сравнение количества элементов в датасете и качества итоговой иллюстрации.
Нейросеть вычленяет из каждой картинки информацию (это закрытая информация какую) и соотносит ее с текстом, запоминая внутри себя что есть что. “Обучение” ее, это просмотр результатов (людьми) и отсеивание неправильных вариантов.
После того, как весь массив данных будет обработан, алгоритм может по запросу смешивать информацию, собранную на предыдущем этапе, компилировать и сочетать ее в каких угодно соотношениях, бесконечно выплевывая вариации. Создатели нейросетей утверждают, что переработка информации настолько “глубокая”, что части оригинальных изображений и фотографий не попадают в финальные результаты, но непонятно, насколько это соответствует действительности и что вообще значит (если вообще что-то значит а не очередная манипуляция). При этом были прецеденты, когда на сгенеренных картинках проявлялись узнаваемые ватермарки разных стоков, или подписи художников.
Зная теперь все это, вернемся к дискуссии в твиттере - известный концепт художник с ником @arvalis, запостил следующий твит:
Перевод: Новый генератор изображений с искусственным интеллектом по-видимому способен создавать произведения искусства, которые выглядят на 100% рукотворными. Как художник, я крайне этим обеспокоен.
Перевод: Что отличает этот ИИ, так это то, что он специально обучен на действующих художниках. Вы можете видеть ниже, что сгенерированное ИИ изображение (слева) даже пыталось воссоздать логотип художника, работу которого он украл. Эта штука пришла забрать нашу работу, она направлена против художников.
Этот пост породил интересную дискуссию, где множество авторов подняли очень важные вопросы и с обоснованным опасением высказывались против нейросетей. Некоторые моменты из дискуссии я хочу раскрыть и объяснить ниже.
В одном из зарубежных постов я наткнулась на замечательно точное определение:
Нейросети - это машина для отмывания авторских прав
На сегодняшний день у нас нет законов, регулирующих права в отношении нейросетей. Помните я говорила про 6 миллиардов картинок? Так вот это картинки, выдернутые со всего интернета, из “открытых” источников, то есть отовсюду, где их можно скачать (сюда входят в том числе behance, creative market, shutterstock и другие стоки, flickr, artstation, deviantart, ярмарка мастеров и многие многие другие). Чем качественнее и красивее будет изображение и точнее описание, тем лучше нейросеть выдаст результат. И фишка в том, что берет она из картинки самую нужную и ценную информацию. Например, Stable Diffusion умеет имитировать стиль большого числа коммерчески успешных художников, которые теперь, неожиданно для себя, вынуждены конкурировать с ней на рынке.
Скриншот некоторых стилей, которые умеет имитировать Stable Diffusion
Создатели нейросетей, пользуясь открытостью интернета и высоким уровнем качества креативного контента считают, видимо, что имеют полное право, не ставя никого в известность, брать и использовать все, что захотят. Только вдумайтесь, авторы выставляют свои иллюстрации для поиска работы и заказчиков, вместо них приходит робот, который скачивает работы, перемалывает их внутри себя, и начинает генерировать полностью идентичные по стилю картинки. Авторов никто ни о чем не спросил и теперь они вынуждены конкурировать с роботом на рынке, который не спит, не ест и генерит иллюстрации круглосуточно - вот в чем главная проблема и весь ужас ситуации.
На мой взгляд, основная ценность - это именно датасет, а не алгоритм. Потому что именно от красоты и свежести картинок зависит итоговый результат и коммерческие возможности. Если запихнуть в датасет например, только картины старых мастеров, исключительное авторское право на которые исчерпано и некоторое небольшое количество работ, авторы которых отказались от авторских прав (public domain) - скорее всего нейросеть будет выдавать унылые средненькие арты с налетом старины и ценность ее будет равна нулю. Но вот если скормить ей, к примеру, Артстейшен велика вероятность, что картинки будут в разы интереснее, ярче и необычнее. Информацию о своем датасете открыла только Stable Diffusion, что в основе других нейросетей неизвестно, но результат их работ дает основания предположить, что чудес не бывает и в основе все то же самое.
На текущий момент у авторов нет возможности ни удалить, ни запретить нейросетям использовать свой контент. В одной из дискуссий была отличная идея - автор должен дать явное согласие на использование своих работ и без этого согласия использовать контент нельзя, в английском языке это называется opt in. Кроме этого отличным выходом было бы решение, по которому нейросети необходимо обязать раскрывать источники откуда они собирают контент.
Нейросети любят сравнивать с людьми, так вот представим, если бы человек взял несколько работ, загрузил в редактор и каким-то образом их преобразовал или обработал, его бы тут же осудили за нелицензионное использование или возможно даже плагиат. В этом контексте можно часто услышать, что люди тоже вдохновляются из нескольких источников и что такого вообще. Но нейросеть не вдохновляется, она просто сдирает лучшие куски, рандомно перемешивая внутри себя. Мы не знаем как работает вдохновение у человека, но отлично знаем как работает нейросеть. Человек не скачивает и не загружает в себя картинки, чтобы выдать потом коллажи, его производительность очень ограничена, по сравнению с чудовищной производительностью нейросети.
Я не против прогресса - научите нейросеть рисовать самостоятельно, как учат детей в художках. Ничего в нее не загружайте, просто объясните базовые понятия - свет, тень, рефлексы и так далее, пусть она сама дальше достраивает, ищет композицию и так далее. Но нейросети неспособны это делать, а способны только бесконечно пережевывать сделанные профессиональными художниками работы.
Так же стоит сказать, что рынок меняется быстрее, чем нам хотелось бы. Уже сейчас некоторые журналы, блоги, игры используют графику из нейросетей, вместо того, чтобы оплатить работу иллюстратора и платят вместо этого создателям нейросетей.
Вот пример книги, с иллюстрациями, сделанными в Midjourney.
Больше того уже выстраивается коммерческая экосистема вокруг нейросетей - например появился маркетплейс запросов, где люди за деньги продают удачный набор слов для того, чтобы быстрее и проще генерить определенные иллюстрации. Посмотрите на скриншот ниже - это не напоминает вам картинки со стоков?
Для тех, кто говорит про то, что это искусство без души и бла бла бла - мы говорим не про искусство, а про рынок коммерческой иллюстрации. Место, где большинство художников прямо здесь и сейчас зарабатывает деньги, чтобы жить. Это не искусство, а обслуживание потребностей, за которое готовы платить. И не обольщайтесь, с машиной работать гораздо удобнее и проще, чем с людьми. В нейросети постоянно загружают новый контент и просеивают лучшие варианты, то есть результаты работы становятся лучше и лучше с каждым часом.
Выводы
Люди мечтали о том, чтобы автоматизация убрала рутину, а она убирает в итоге самое интересное. Не действия “нарежь/поверни/отрази”, а “придумай интересную идею”. В итоге человек будет заниматься обезьяньей работой, доводя до ума концепт машины. А дальше иллюстраторы пойдут чистить туалеты, а машины будут генерировать творчество. Такое чувство что все развитие и весь прогресс направлены на то, чтобы выкинуть именно творческих людей, которых и раньше то не особо ценили. Придумать машину для уборки унитазов сложно и не настолько коммерчески выгодно, а контента красивого в интернете валом лежит свободно - бери да пользуйся.
У художников и иллюстраторов есть несколько вариантов. Вы можете начинать искать работу прямо сейчас и держаться за нее всеми частями тела, скорее всего на стройке или в уборке, там человеческий труд до сих пор еще нужен. Либо имея свое мнение, бороться с этим, как минимум рассказывая и объясняя суть проблемы тем, кто этого не понимает. Я планирую рассказать еще о некоторых моментах работы нейросеток, следите за обновлениями.
Жду ваших комментариев, если у вас есть какие-то мысли на этот счет.
#нейросеть #нейросети #dalle2 #midjourney #stable_diffusion #карьера #рисование #рынок_труда #лицензия #авторам #художникам #восстание_машин #жизнь_без_людей
