Как аутсорс-компании могут использовать нейросети в процессах, – опыт OWL studio

Вера Величко

Нейросети – одна из самых обсуждаемых тем последних нескольких месяцев и, надо сказать, я до сих пор так и не решила для себя, как к ней относиться.

OWL studio – сервисная компания, мы создаем графику для игр. Там, где для геймдев-компаний AI – подарок небес, возможность сэкономить на самых дорогостоящих процессах, для нас это – прямая угроза бизнесу.

А еще – это моя личная боль и тоска. Я изначально аналоговый художник, училась по академической школе (кисти, холст, масло – вот это все), но когда пришла пора решать, как всеми этими красотами заработать себе на жизнь, оказалось – никак.

Путь современного традиционного художника тернист, извилист и пролегает в основном через хорошие связи. Тогда переход в CG стал отличной возможностью монетизации моих навыков, но перестройка на инструментарий компьютерной графики заняла несколько лет.

Так вот, знаете, что я скажу вам по поводу AI?

Отвратительно!

Моя аналоговая душа не то что негодует – она просто отказалась иметь какое-либо дело с этим исчадием ада. Но душа душой, а как руководитель компании художников я должна была реагировать на ситуацию, по возможности, максимально оперативно. Игровая индустрия это всегда серфинг, не оседлаешь волну – в лучшем случае останешься без доски.

К счастью, второй арт-директор студии, отец всея художественного отдела и хранитель моей нервной системы, заинтересовался AI еще до того, как это стало мейнстримом – и стал моим первым помощником в деле внедрения новых технологий.

Прежде всего, мы провели беседы в команде. Я до сих пор считаю, что в ситуации постоянных и порой очень крутых изменений крайне важно находиться в диалоге с командой: если люди понимают, что происходит, в какой ситуации мы находимся и перед какими вызовами стоим, и руководство прозрачно в своих действиях и намерениях – они вовлекаются в процессы и выдают куда более глубокий и качественный результат, чем когда просто действуют по указаниям.

Первые беседы вызвали довольно бурную реакцию: многие художники боялись, что их заставят работать с нейросетками вне зависимости от их желаний, что они потеряют самую интересную часть своей работы и превратятся в «операторов нейросетей», что после установки пайплайнов работы с нейросетями в студии пройдут сокращения.

Конечно, было бы трудно замотивировать их изучать новые инструменты, если бы мы предварительно не обсудили все эти вопросы.

Но уже через две недели половина команды сменила гнев на милость и начала присматриваться к теме. Наша инициативная группа самостоятельно изучила инструменты работы, мы создали отдельный чат, провели несколько стримов и начали эксперименты.

На каких задачах мы тестировали AI?

Поиск концепций (накидывание идей, чтобы сократить время на концепт-арт)

Результат: как в том анекдоте. Вы знаете, как делают корабли в бутылках? Берут бутылку, кидают туда клей, палочки, тряпочки, бумажки, нитки, все это трясут – получается всякая фигня, иногда корабли.

На данном этапе непредсказуемо, будет ли результат работы полезен для концептера или ему будет быстрее и проще сгенерировать концепт самостоятельно.

Однако в одной ситуации AI безусловно полезен: в состоянии белого листа, когда идеи не приходят в голову. В таком случае работа с AI будет как минимум хорошим стартом.

Отдельно стоит отметить, что на этом этапе мы свободны от ограничений, связанных с авторскими правами: идеи, сгенерированные нейросетью, затем перерабатываются полностью, мы не используем этот контент напрямую в конечном продукте.

Отдельным позитивным моментом стала возможность для клиентов приходить к нам с некоторыми набросками своих идей, созданными с помощью AI. Это сильно упрощает взаимопонимание.

Совместная работа над концепцией с клиентом

Поиск вариантов деталей и стилизации на основе скетча

Рендер

С нашей точки зрения на данном этапе это самое полезное свойство AI: с его помощью можно ускорить процессы рендера. Например, рендер реалистичных персонажей, на который раньше могло уйти до трех недель, сейчас можно сделать за четыре дня, и большая часть времени уйдет на поиски концепции.

AI отлично справляется с механическими процессами в понятных рамках: отрендерить объект в определенном стиле, улучшить качество рендера, увеличить масштаб и т.п. На данный момент мы видим основную зону применения именно в этой точке.

Проработка деталей на основе скетча

Пример финализации концепта, созданного с помощью AI

Генерация ассетов, идентичных существующим

Идея по сути своей проста и уже описывалась в нескольких статьях-отчетах по работе с нейросетками: подготовка простого арта, типа зданий на карте, пропсов, камней, кустов и прочего подобного контента, у которого – огромное количество аналогов и который по сути своей прост и однотипен.

Обычно в работе художника это наименее творческая часть: нужно просто создать +10, +20 или +100 объектов по принципу «такой же, только другой».

Нам еще ни разу не удалось успешно применить AI для этого.

Тут важно понимать, что если мы работаем, например, с линейками объектов для merge-игры, нам крайне важно соблюсти наследственность объектов в линейке, их читаемость, единообразность детализации, четкое различие одного грейда от другого, отличие каждой линейки от всех остальных линеек на проекте.

Пока что нейросети не справляются с тем, чтобы «держать в голове» такое количество параметров одновременно. На работу руками уйдет меньше времени, чем на правки результатов AI. Однако мы не оставляем надежды применить внедрить AI в этот пайплайн как только появится такая возможность.

Правки

Поменять цвет, откорректировать ракурс, позу, заменить, убрать или добавить какой-то предмет – все это правки. И ранее именно они были основной причиной переработок по задачам и опаснее всего сказывались на бюджетах (или рентабельности) проекта.

Чисто психологически заказчику обычно такие правки кажутся простыми, он не видит больших сложностей в их реализации – в то время как художники выгорают на таких процессах как спички. Две-три итерации правок способны снизить продуктивность художника на пару недель вперед, а после четвертой для восстановления творческих способностей и активного погружения в работу может потребоваться отпуск.

Пожалуй, именно этими возможностями AI «продал» себя нашей команде. Благодаря избавлению от мучений по бесконечной переделке своих работ художники оказались готовы на многое. Через первоначальную пропасть ксенофобии был перекинут мост надежды на работу мечты. Ведь если нейросети возьмут на себя все самое нудное, скучное и фрустрирующее в работе – не станет ли это наконец той возможностью творить, о которой мы все мечтаем?

Финализация персонажа на основе скетча

Какие у AI слабые места AI?

Это все еще не кнопка «сделай красиво»

Чтобы добиться адекватного результата – нужно уметь работать с нейросетью.

Я посмотрела обучающие ролики нашей команды, наш арт-директор приехал ко мне и два часа демонстрировал все самые невероятные и впечатляющие возможности AI…

Все, чего он добился, – моя искренняя убежденность, что я этим заниматься не буду.

Зато стало очевидно, что для адекватной работы с AI нужны соответствующие навыки. Нужно понимать логику ее работы, разбираться в инструментах и настройках, уметь правильно формировать вводные, и постоянно находиться в потоке информации – AI эволюционируют буквально на наших глазах.

Логика концепции

Если мы, например, создаем персонажа в каком-то обвесе – доспехах, одежде, броне, с гаджетами того или иного рода – можно даже не надеяться, что нейросетка создаст хоть сколько-нибудь логичную конструкцию. Большую часть такого «обвеса» было бы невозможно использовать, а часть не смогла бы существовать в принципе.

Чем важнее логика концепта на проекте – тем больше придется править.

Если проект достаточно серьезный и логике мира придается значительный смысл – нейросетка подходит только для концептуальной стадии. Попытка с помощью нее делать финалки может обернуться большими затратами, чем отрисовка традиционным путем.

Качество смысла

Чисто по принципу своей работы нейросеть генерирует заданный смысл из деталей. Если мы попросим ее создать картинку, удовлетворяющую большому количеству параметров – нейросеть попытается соединить все перечисленные параметры в одной картинке, и чем больше будет параметров – тем больше деталей будет в картинке. В то время как человек может оперировать символической, аллегорической, интуитивной эмоциональной взаимосвязью, и за счет этого создавать максимально простые образы, которые содержат в себе при этом множество уровней смысла.

Где АI совсем не справляется и нужны человеческие руки?

Нарративно строго определенная задача

Есть очень тонкая грань: строго определенная задача с однозначным механическим способом выполнения, и строго определенная задача, подразумевающая творческий подход.

То есть, если нам нужно выполнить конкретные действия, например, – отрендерить скетч, добавить или убрать определенный объект – нейросеть справляется отлично. Но если нам нужно, например, создать иллюстрацию по конкретному сюжету, сохранить в ней правильное настроение, правильное прочтение сеттинга и истории игры, соответствие особенностям геймплея (например, сейв-зоны под интерфейс, или определенную конструкцию локации, необходимой для игрового процесса) – «мучать» нейросетку, чтобы добиться результата, становится на порядок более ресурсоемкой задачей, чем сделать руками.

Promo иллюстрация для Guns of Boom, в которой было необходимо учесть большое количество нарративных деталей и четко проработать композицию

Этапы работы над артом

Задача с большим количеством нюансов

Один из проектов, над которыми сейчас работает наша команда, использует очень несложную стилистику – рендер простой, средне-объемный, хорошо обученный художник может отрендерить персонажа за несколько часов.

Однако здесь требуется высокая чистота и точность: передача материалов, фактуры, характер бликов, теней, эффектов – все это строго определено и на шлифовку всех этих деталей уходит порой едва ли не больше времени, чем на рендер.

Причем обычно это происходит так: есть один стилеобразующий художник, у которого все получается быстро, легко и в яблочко. Его стилистика берется за основу проекта. Затем все остальные художники учатся ему подражать, и каждый из них тратит большую часть времени именно на имитацию чужой стилистики – до тех пор, пока она не станет естественной. В таких ситуациях на этапе сетапа производства сроки на арт страшно «ползут» и выливаются в серьезные перерасходы, но затем, если сетап пройден успешно, разработка ускоряется в несколько раз. Чем проще сам рендер и чем важнее учесть все нюансы – тем меньше смысла в использовании нейросети.

По тем же причинам AI не подходит для генерации фишек match3 и прочих головоломок похожего характера, линеек мержей, инфографики, иконографики, интерфейсов.

Интерфейсы, созданные в нашей студии для проекта Pocket Walley без участия AI

Задачи, выходящие за рамки аналогов

Тут все просто. AI не создает принципиально новых концепций и лучше всего отрабатывает в зоне типовых задач. Как только речь идет о поиске визуализации каких-либо идей или образов, не имеющих аналогов, качество и адекватность результата работы AI стремительно падает.

Итог

Самой важной задачей для нас на данном этапе является вопрос соблюдения авторских прав и NDA наших клиентов. Поскольку на данном этапе не существует конечной правовой основы, регулирующей использование контента, сгенерированного AI, мы не используем какие-либо пайплайны в работе без предварительного согласования с клиентом. Также для нас вопросом первостепенной важности является сохранение неприкосновенности контента наших клиентов – мы не можем использовать нейросеть, обученную на графике, принадлежащей нашему клиенту, нигде кроме как на его проекте.

Таким образом, единственным безопасным источником арта для обучения AI становится личное портфолио студии (проекты, чьи авторские права полностью принадлежат нам), а также личные портфолио наших художников. Учитывая размеры нашей команды (больше 50 человек в основном составе) – это довольно большая библиотека. Но в случае глубокой интеграции AI в процессы в студии нам также предстоит работа по созданию типовых ассетов, на основе которых мы сможем «натаскать» нейросеть на самые распространенные задачи.

И тем не менее, при всех технических, юридических и концептуальных сложностях, AI уже показала отличный потенциал в работе и позволила нам открыть новые направления для наших клиентов:

• консультации по использованию AI на проекте: в каких задачах, с нашей точки зрения, можно использовать нейросети, какие ресурсы мы при этом сэкономим;
• обучение сети на основе арта клиента, для последующей быстрой генерации типового контента, далее – операционная работа с AI и корректировка результата до финала;
• правки и коррекции за счет AI, что значительно уменьшает риски нарушения дедлайнов даже в ситуации поиска;
• работу с AI, использующей открытые источники, в ситуациях, где это допустимо для клиента (например, для быстрой генерации креативов, тестового контента, маркетинговой графики и т.п., сокращение стоимости такой работы в несколько раз).

Все это позволяет нам предложить свои услуги тем клиентам, для которых ранее использование аутсорс-студии было бюджетно невозможно.