Художники против нейросетей⁠⁠

В августе 2022 в интернетах начался пожар, зарево которого невозможно было не заметить, пылали попы художников.

Попирать справедливость на этот раз посмел технический прогресс! Но поскольку питать обиду к нему, ровно как к погодным условиям, сложно, целью агрессии стали породившее это чудище айтишники.

В лучших традициях погромов Луддитов первой четверти XIX века, выступающих против внедрения машин в ходе промышленной революции, представители творческой интеллигенции*1 с одной стороны, и молодые технократы с другой стороны в равной степени считают себя незаслуженно оскорблёнными.

Как назревал конфликт

За последние 2 месяца в мире ML*2 изменилось многое, до того казалось, что DALL•E 2*3 от мастодонта Илона Маска - OpenAI это уже ого-го! Пример хорошо вписывался в картину мира и был прекрасен, крупная корпорация, передовые технологии, лучшие специалисты и финансирование произвели революцию. Мы приблизились к творческому искусственному интеллекту, способному решать абстрактные задачи. Но…

Но внезапно на бронепоезде в этот мир въезжает Midjourney*4, text-to-image нейросеть, способная генерировать графику, местами превосходящую по качеству работу начинающих коммерческих иллюстраторов. И что самое интересное, разработкой занималась не корпорация, а группа из нескольких человек!

Исторический момент

Не успели наиграться с Midjourney, как миру явили Stable Diffusion*5, просто посмотрите, что она рисует:

(фото с официального сайта разработчика)

И главное здесь не визуал, а открытость: изображения можно генерировать бесплатно, модель и веса Stable Diffusion доступны на GitHub. Это очень важно. Не они, так другие, будущее, где инструмент генерации реалистичных иллюстраций будет доступен всем и каждому - неизбежно.

Технократы потирают лапки, художники переживают:

Мнения художников разошлись.

Когда я впервые озвучил этот вопрос в группе «современное искусство» на Пикабу, то был удивлён количеству мата и оскорблений в комментариях. Складывалось впечатление, что люди читали первое предложение, и дойдя до слова «нейросеть» сразу спускались к форме отправки комментария, спеша излить желчь. Кажется, никто не читал текст полностью, в нём не было острых углов, да и писал больше о возможностях нейросетей, как полезного инструмента. Вот возьмём, к примеру, процесс раскрашивания наброска иллюстрации или комикса. Казалось бы, основная творческая часть работы выполнена и осталось раскрасить одинаково всю раскадровку. Это творческий процесс? А если это кадры в мультике, и их там миллион?

Конечно, без освещения позиции художников эта статья не имела бы смысла. Сам я пишу картины руками роботов и использую алгоритмы с элементами искусственного интеллекта для моделирования визуала, что вызывает раздражение в консервативно настроенных кругах Арт-сообщества. Суть претензий обычно сводится к "Не умеешь рисовать руками - не художник, не позорься.", но я не обращаю на это внимания, считая, что средство не должно быть выше цели.

Приведя в пример скрины из пабликов про нейросети, правильно было бы опросить и художников традиционных практик. Конечно, мат и грязь из Пикабу вставлять в статью смысла нет, я сменил тактику и обратился с этим вопросом к владельцам групп о искусстве в соцсетях, каналов в Дзен, иллюстраторам и художникам. Персонально.

Не берусь делать выводы, не имея возможности полностью отделить себя от участников процесса, но вижу некоторую обеспокоенность относительно своих ценностей.

Уже здесь же мы видим, что для многих эти технологии не новы, и не пугают. Любопытно и то, что качество визуализации картинки нейросетью особо не критиковали. Да, пока есть огрехи, но оглядываясь на результаты годичной давности и сопоставляя скорость развития технологии, уже через год-два мы не сможем отличить работу человека от результата работы алгоритма. Или сможем? Но по каким признакам?

Художники взывают к необходимости ценить их работы по тому, что это их работы. Иными словами, оценивать вложенное время жизни художника на получение навыков, насмотренности, совершенные ошибки… И конечно же, душа! Это всё очень важно и крайне ценно, для художника. А для зрителя? Думает ли он об этом, рассматривая картину, или его взор обращён в себя?

Но реалии современного общества таковы, что работы генеративно-состязательных сетей продаются на аукционах за сотни тысяч долларов, а талантливые художники традиционных практик порой не находят своего зрителя. У «души» же вообще нет физических параметров, по которым её можно точно идентифицировать. Как понять, картина написана с душой, или её там нет? Я могу оценить свой отклик, уловить изменения в эмоциональном состоянии. Вот только он бывает и от нейросетевой генерации, а картина, написанная человеком может не вызвать никаких эмоций. Скорее это относится к качествам зрителя, а не картины. В противном случае картина «с душой» вызывала бы отклик в душе каждого зрителя, а картина «без души» - ни у кого. Но так не бывает.

Попробуйте оценить эту картину критериями, описанными выше. Если что, её "придумала" midjourney...

Пожалуй, этот философский вопрос я оставлю открытым для вас. А на последок покажу свежие картинки, сгенерированные нейросетью Stable Diffusion. Без претензий на сюжет и смысл, просто портреты, как образец достигнутого на август 2022 года качества построения изображения:

На этом всё. Но если эта тема вызвала интерес и есть ещё немного времени, можно читать дальше:

Сноски к тексту:

*1 По их мнению. Здесь автор не может удержаться от своего оценочного суждения, суть которого заключается в том, что как раз творческая интеллигенция в этих словесных баталиях не участвует. Подгорает же у широких масс начинающих коммерческих художников, видящих в технологиях нейросетевой генерации графики угрозу обесценивания своего труда.

Я поднимал этот вопрос весной 2021 года, последний абзац этой статьи так оскорбил представителей местного союза художников, что не поленились персонально сообщить, мол, пишу на своём сайте ужасные вещи.

*2 ML - Машинное обучение (англ. machine learning, ML) — класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение за счёт применения решений множества сходных задач. Для построения таких методов используются средства математической статистики, численных методов, математического анализа, методов оптимизации, теории вероятностей, теории графов.

*3 DALL•E 2 - GAN от OpenAI, нейронка, способная генерировать качественные изображения по текстовому описанию. Вышла в 2021 году и совершила значимый прорыв в области нейронных сетей.

*4 Midjourney - Нейросеть, аналогичная DALL•E2, наделавшая много шума в интернете. Крупные издания рисуют в ней обложки и предрекают отказ от услуг дизайнеров. Компания Midjourney появилась в феврале 2022 года, численность < 10 человк. Проект основал ученый и предприниматель Дэвид Хольц — 33-летний выпускник факультета прикладной математики Университета Северной Каролины в Чапел-Хилл.

*5 Stable Diffusion - проект уровня DALL-E 2, но развивается как открытый и общедоступный! Реализация Stable Diffusion написана на языке Python и распространяется под лицензией MIT. Обученные модели предоставляются бесплатно и модель достаточно легковесна, чтобы запуститься на пользовательском ПК.

Источник: m.vk.com

Комментарии: