_6874d9530100d.jpg)
Первый вопрос касается жанров кино, в которых может использоваться искусственный интеллект. Где он более применим, где лучше всего показывает себя данная технология?
- Нейросети в принципе очень универсальные. Сейчас глобально всё равно что генерировать, какой это будет жанр и какая это будет отрисовка. Будь то стилистика Pixar, японской анимации или другие специфические визуальные решения. Но, конечно же, интереснее смотрятся работы, которые в обычном продакшене традиционно очень дорогие. Это жанры фантастики, фильмы про космос и так далее. То есть картины, требующих огромных вложений при использовании традиционных средств. Речь о создании декораций, компьютерной графике и так далее.
В этом случае нейронные сети — настоящая «палочка-выручалочка». Они сильно демократизируют производство кино, позволяя решать несложные задачи при помощи генеративных технологий. Это применимо в каких-то фильмах ужасов с персонажами, это могут быть фильмы про космос, где необходимо имитировать левитацию и так далее. В общем это все жанры, которые требуют большого количества усилий и расходов по созданию визуальных эффектов.
Одно из глобальных слабых мест таких технологий — это повторяемость аутентичного вида особых предметов. Например, какого-то особого реквизита, который хорошо знаком зрителю. Например, зритель знает как в фильмах про войну выглядит советская военная техника. Но без особой подготовки нейронные сети выдадут непойми что в виде советского танка Т-34, зритель это сразу заметит.
Конечно существуют разные методики и способы дообучения модели, которые могут частично решить эту проблему. Однако пока эта сфера всё ещё требует доработки и какие-то исторически правдоподобные вещи, где нужен конкретный вид Москвы, Петербурга или узнаваемых для нас предметов и объектов реквизита — это пока сложно решаемая задача для нейросети.
Во время выступления вы заявили, что россияне одни из самых лучших создателей подобного генеративного контента. С чем это связано?
Мне кажется, что у нас в принципе в генокоде есть «креативная мышца». Тут даже можно вспомнить разные пословицы, связанные с этим. Например, «Голь на выдумку хитра» и так далее. Это всё не просто так.
Кроме того, всё что касается каких-то новинок и интересных инструментов всегда подхватывается народом. На основе своего конкурса (MyFilm48) и его участников я вижу, что в генерации контента могут принимать участие представители совершенно разных профессий. То есть создателем может быть не только человек из мира кино и медиа. Но и у любителя, который посидит и потратит достаточно большое количество времени на изучение этих инструментов, и при наличии художественного вкуса, может получиться очень неплохая работа. И это правда. У нас есть с чем сравнивать, потому что на конкурс подают много работ из других стран, однако они пока что не дошли до десятки лучших по результатам голосования экспертов.
Первые места это либо Россия, либо страны СНГ. Дальнее зарубежье не так ярко представлено в нашем конкурсе, но, безусловно, и на Западе активно развиваются студии и стартапы, которые состоят из одного-пяти человек, которые создают креативный контент, используя нейроинструменты. Там тоже есть интересные работы, но я вижу, что пока что в числе лидеров. В мире мы находимся в тройке лучших, я в этом абсолютно убеждён.
Я был на секции с вашим участием на CSTB-2025. Там прозвучал термин «эффект кринжовой долины». Речь о явлении, когда человек понимает что контент сгенерирован и это нарушает коммуникацию со зрителем. Когда технологии смогут преодолеть этот барьер и смогут ли вообще?
Пока сложно сказать. Сфера нейросетей полностью «дискредитировала» себя в плане каких-то прогнозов, потому что любые прогнозы ломаются буквально на следующий день после того, как их произнесли вслух. Сейчас можно сказать, что мы достаточно уверенно движемся в эту сторону.
Недавно вышла новая ИИ-модель, которая может генерировать не только картинку, но и одновременно липсинк (движение губ - прим.ред.) и формировать сцену окружения. Это буквально «под ключ» позволяет создавать одним проходом кадр, который генерируется при помощи текстового запроса.
Такие модели как раз демонстрируют уверенную «походку» в сторону гипер-реалистичности поведения персонажей. Конечно, проблема ещё существует. Та самая «кринжовая долина» никуда не девается, в ряде случаев она заметна и «вырубает» зрителя. Но я могу по своему опыту сказать, что, когда я коллегам отправляю кадр на доработку, они сначала с ним работают, а потом спрашивают — «подожди, а это что, генерация что ли?». То есть зачастую бывают такие удачные варианты генерации, когда даже профессионалы не с первого взгляда понимают, что это сгенерированный контент.
Это тоже даёт основания полагать, что в период двух-трёх лет мы наверняка увидим примеры кадров, короткометражек или анимационных зарисовок, которые будет достаточно сложно отличить от контента, созданного привычными средствами производства. В этом я абсолютно убеждён.
То есть все эти заявления о том, что тот или иной фильм сделан искусственным интеллектом, — это пока что нереально?
Технически сейчас можно сделать полный метр при помощи нейросетей. Здесь абсолютно нет никаких ограничений. Но нужно обратить свой взгляд в сторону зрителя, потому что технически мы свою задачу выполнили, а что на это сказал зритель? На мой взгляд ключевой фактор успешности фильма, созданного при помощи нейросетей, когда зритель даже не замечает, что это сделано при помощи нейросети.
Но когда зритель после просмотра говорит: «это, конечно, прикольно, но видно что это сделала нейросеть» — это не самый удачный пример применения технологий. Но это часть пути. Сейчас мы, условно, находимся в самом начале пути развития этих технологий, но они развиваются стремительно. Возможно в этом году, а может в следующем, мы точно увидим какие-то достойные примеры, которые будут ещё содержать какие-то моменты, которые будут выдавать нейросеть, но глобально, если над фильмом работают хорошие драматурги, сценаристы, режиссёры — зритель забывает при помощи чего сделана картина. Тогда это будет успех. Тогда можно будет говорить, что этот этап преодолён.
