Эра нейросетей: как применять искусственный интеллект для создания медиаконтента

Каким компаниям выгодно использовать искусственный интеллект, как тренировать нейросеть для получения нужных результатов и какие изменения ожидают медиарынок через 10 лет

Диффузионные нейросети: зачем их использовать, как их тренировать и настраивать

Искусственный интеллект развивается с невероятной скоростью, и одним из наиболее популярных инструментов в этой области являются генераторы изображений. Эти нейросети преобразуют текстовые описания или промпты в визуальные образы. В числе самых известных генераторов изображений — Midjourney, Stable Diffusion и DALL-E. Изображения, созданные DALL-E, несколько уступают по качеству тем, что генерируют Midjourney и Stable Diffusion, поэтому рассмотрим, как работать именно с этими двумя нейросетями.

Midjourney и Stable Diffusion: особенности и использование

Midjourney представляет собой закрытую нейросеть, доступ к которой осуществляется через Discord-канал или Telegram. Этот платный сервис позволяет создавать высококачественные изображения с минимальными настройками. Например, если вы хотите создать изображение мультяшной лисы в лесу, достаточно задать запрос «лиса в лесу мультяшно», и нейросеть сгенерирует изображение по вашему описанию.

Stable Diffusion, в отличие от Midjourney, является открытым инструментом, который можно бесплатно установить на свой компьютер. Для получения качественного результата нужно создать более детализированный запрос. Например, вы можете описать свою лису как «рыжую с черными пятнами и пушистым хвостом», а также указать стиль изображения, например, в стиле художника Ван Гога или какого-либо арт-направления.

Обе нейросети работают по принципу обработки большого объема данных: они поглощают миллионы изображений, архивируют их, а затем используют для генерации новых визуальных образов. Чем более детализирован запрос, тем больше вариантов изображений нейросеть формирует из хранилища, и в результате вы получаете изображение, которое соответствует вашему описанию.

Будущее медиарынка и роль искусственного интеллекта

С ростом применения искусственного интеллекта в создании медиаконтента, ожидаются значительные изменения в медиарынке. В ближайшие 10 лет AI сможет революционизировать процесс создания и потребления контента, предлагая новые возможности для персонализации и креативного подхода. Компании, использующие нейросети для генерации контента, смогут не только ускорить рабочие процессы, но и создавать уникальные и высококачественные материалы, соответствующие запросам аудитории.

Как обучаются нейросети

Нейросеть Stable Diffusion — это система, способная к самообучению, которая позволяет создавать уникальные аватары. Как это работает? Для начала нужно загрузить 10 и более своих фотографий, сделанных с разных ракурсов. Затем, используя нейросеть и видеокарту, вы обучаете модель, аналогично тренировке спортсмена в спортзале. Через час обучения Stable Diffusion начнет генерировать изображения, похожие на оригинал. Через три часа результаты будут еще более достоверными, а спустя 8—12 часов можно получить качественную модель в зависимости от качества исходных фотографий.

Если ваши исходные изображения имеют низкое качество, то и результат будет соответствующим. Необходимо учитывать, что обучение нейросети требует значительного времени — от 8 часов до нескольких недель.

Применение нейросетей

Нейросети находят широкое применение в различных задачах. Вот несколько примеров:

Помощь дизайнеру. Нейросеть служит отличным инструментом для ускорения работы дизайнера. Она значительно упрощает и ускоряет процесс, но на текущем этапе не может полностью заменить специалиста.

Быстрая генерация рекламных креативов. Нейросети могут за несколько часов создать десятки изображений по вашему запросу. Например, один из наших клиентов нуждался в создании персонажа. Дизайнеры написали запрос нейросети, и через несколько минут получили 50 готовых вариантов. Если бы мы работали над этим с нуля, процесс занял бы месяц или даже два. Клиент выбрал понравившийся вариант, и мы передали эскиз для дальнейшей доработки дизайнерам.

Создание фонов и пейзажей

В процессе разработки рекламных креативов для различных компаний мы используем искусственный интеллект для создания пейзажей. Сначала мы генерируем фоновые изображения, а затем органично добавляем в них фотографии. Photoshop недавно представил свою ИИ-модель Firefly, которая включает функцию Generative Fill — генеративную заливку. Эта функция позволяет дорисовывать объекты на изображении. Например, если у вас есть фон леса, вы можете использовать инструмент «Лассо» для выделения области и написать «птица». ИИ предложит три варианта изображений на основе вашего запроса.

Генерация аватарок

Нейросети также могут создавать уникальные аватары. Для этого необходимо загрузить фотографии, натренировать модель и получить аватарку в выбранном стиле. Этот процесс позволяет легко и быстро создавать персонализированные изображения.

Как установить и использовать нейросети

Midjourney — это нейросеть с закрытым исходным кодом и ограниченным набором моделей. Она создаёт качественные изображения при минимальном количестве промптов (до четырёх). Установки на компьютер не требуется, а вопросы оплаты для пользователей из России можно решить через специализированные телеграм-каналы.

Для освоения работы с Midjourney достаточно просмотреть обучающие видеоролики на YouTube. Принцип работы прост: запросы должны быть на английском языке и описывать объект, действие и стиль.

Stable Diffusion — это открытая нейросеть, которая требует более тщательной настройки. Чтобы получить точный результат, нужно создавать детализированные промпты длиной от 10 до 30 слов. В отличие от Midjourney, где достаточно одного-четырёх промптов для качественного результата, Stable Diffusion требует больше усилий.

Чтобы установить Stable Diffusion на компьютер, необходимо зайти на соответствующий сайт и следовать инструкциям. Эта задача может оказаться сложной для обычного пользователя.

Мультимодальные нейросети: текущее состояние и будущее

Нейросети работают по общему принципу, но различаются по типу контента, который они создают. В данный момент генерация видео с помощью нейросетей не достигает высокого качества, поэтому изображения часто требуют доработки в дополнительных программах, таких как After Effects. На данный момент использование нейросетей в видеопроизводстве ограничивается экспериментами, не имеющими коммерческой основы.

Для создания рекламных роликов по-прежнему необходимы высокобюджетные съёмки. Например, в рейтинге 100 лучших рекламных клипов 2023 года от Sostav нет ни одной рекламы, снятой с помощью нейросетей. Хотя некоторые зарубежные компании, например, рекламируя Coca-Cola, применили нейросети для улучшения визуальных эффектов, основной процесс съёмок проводился традиционными методами.

Тем не менее, технологии нейросетей продолжают развиваться. Например, дипфейки — изображения, в которых лицо или голос человека созданы или изменены искусственным интеллектом, становятся всё более реалистичными. Даже на высоком уровне, как показало создание дипфейка для президента России Владимира Путина, нейросети могут достигать впечатляющих результатов.

Будущее мультимодальных нейросетей

Тренды цифровых технологий 2024: Что ждет медиаиндустрию? Мультимодальные нейросети развиваются с удивительной скоростью. Два года назад ChatGPT ещё не существовал, а сегодня его используют более 160 миллионов человек по всему миру. В ближайшем будущем нейросети могут кардинально изменить создание текстов и видеоконтента. Они будут играть ключевую роль в киноиндустрии, позволяя сократить штат специалистов и удешевить производство.

Скоро не потребуется платить 3D-специалистам и художникам для создания виртуальных фонов. Искусственный интеллект сможет создать эффектные анимированные фоны, шаблоны с текстами и спецэффекты. Через несколько десятков лет каждая кинопроизводственная студия будет использовать нейросети в своих проектах.

Сегодня нейросети являются отличным инструментом для компаний с ограниченным бюджетом, однако для масштабных проектов съёмки всё ещё остаются предпочтительнее. Нейросети предлагают множество возможностей для создания контента, но пока их использование требует контроля человека. В будущем, возможно, мы увидим значительные изменения, когда нейросети смогут заменить множество профессий, что приведет к технологическому коллапсу.