Нейросети, которые рисуют: какие бывают и как художник может их использовать в работе
Starryai
— Нужно отметить, что IT-сообщество прекрасно осознает возможные проблемы, поэтому в последние годы специалисты всё чаще задаются вопросом выработки и соблюдения этических норм. Причем не только в области генерации изображений, но и в сфере искусственного интеллекта в целом, — отметил Дмитрий Иванков.
— Уже сейчас наблюдается проблема в части текстов, — говорит собеседница «Известий». — Была история: тестировали тексты — и часть текстов, которые написали люди, пользователи приняли за материалы, сгенерированные нейросетью. Рано или поздно возникнет проблема, что одно будет неотличимо от другого. Сейчас, конечно, единственным мерилом является человек, который может сравнить контент. А раз это по силам человеку, значит, можно обучать и нейросети.
Разница между мозгом человека и компьютерной нейросетью в том, что нейроны в мозге могут самостоятельно образовывать устойчивые связи, когда человек учится чему-то новому. А нейроны в компьютерной сети не умеют самостоятельно обучаться и формировать связи. Они умеют только получать, обрабатывать и выдавать информацию по команде.
Для того чтобы отличать изображения, созданные людьми, от работ нейросетей, применяются так называемые ИИ-детекторы. По словам Дмитрия Иванкова, чаще всего такими детекторами становятся новые нейросети, обученные на уже существующих сгенерированных конкретных изображениях. Однако их общая проблема в том, что они быстро устаревают и теряют в качестве с появлением новых методов генерации. В связи с этим им требуется обновление и дообучение на новых данных. Ко всему прочему, не все ИИ-детекторы одинаково хорошо работают на конкретных данных.
При этом коммерчески применимые результаты появились лишь некоторое время спустя, в зависимости от задачи. Например, создание реалистичных изображений лиц было достигнуто в 2018 году, а создание реалистичных изображений пейзажей (это более сложно) — в 2019 году.
История с блокировкой Морана быстро набрала популярность в Сети. Художники устроили протест на Reddit: они стали постить изображения с табличкой о том, что r/Art ошибочно банит художников и требует сменить стиль. А обычные пользователи — спорить о том, можно ли с первого взгляда определить, где настоящее изображение, а где «рисунок» нейросети.
Как работают нейросети и при чем тут нейроны
Чтобы нейросеть начала работать, ее нужно научить. Это похоже на то, как маленьким детям объясняют новое. Вот вы показываете ребенку картинки с животными и называете их: корова, кошка, собака, верблюд. Потом ребенок на просьбу «покажи верблюда» сам показывает вам правильную картинку. Так же работает и нейросеть. При обработке информации внутри происходит сложный процесс. Но принцип обучения и последующего выполнения команды — одинаковый.
Нейросети, способные генерировать реалистичные изображения, считаются одним из наиболее перспективных направлений в области исследований искусственного интеллекта (ИИ). По словам директора центра разработки Artezio Дмитрия Паршина, это направление машинного обучения начало исследоваться только несколько лет назад — в 2014–2015 годах.
Artbreeder предлагает несколько инструментов для генерирования: объединение картинок, дорисовка изображений, создание артов по текстовому запросу и фото. Кроме того, можно использовать ползунок, чтобы показать нейросети, насколько новое изображение должно быть похоже на предыдущее или соответствовать промпту.
Это может быть однотипный фон и крупность плана на нескольких снимках, близкая к идеальной, или, наоборот, неестественная симметрия лица, искажения на волосах и мочках ушей, объясняет в беседе с «Известиями» директор платформы по развитию корпоративных инноваций Generation S Екатерина Петрова.
— Из других типичных ошибок — слишком много зубов или «отсутствующий» взгляд на фотографии, — говорит Екатерина Петрова. — Именно по неестественно изображенным глазам чаще всего и удается распознать дипфейк. Однако, учитывая ту скорость, с которой технологии машинного обучения расширяют свои способности, рассчитывать на то, что человек сможет достоверно отличить искусственное изображение от настоящего, нам не приходится.
Между тем администраторы r/Art в итоге признали свою ошибку. Они отметили, что модераторами работают неоплачиваемые волонтеры, у которых «тоже бывают плохие дни и иногда они говорят что-то в запале». При этом в сообществе отметили, что считают правильной блокировку подозрительных работ — иначе найдутся люди, которые на самом деле будут публиковать их, выдавая за свои. А это может стать трендом, который реально навредит художникам.
Гонка вооружений
Но реакция модераторов на рисунок оказалась неожиданной: они пометили изображение как созданное искусственным интеллектом. Художник отправил жалобу и предложил предоставить исходный файл изображения для проверки. Автор рассказал, что рисунок был одним из четырех вариантов обложки и он в общей сложности работал над ним около пяти суток. За обложку ему обещали заплатить $500.
По словам эксперта, проблема похожа на войну вирусов и антивирусов, которая была в свое время. Ведь всегда может появиться следующая нейросеть, которая будет делать еще более умные картинки, слабо отличимые от творений человека. Это вопрос гонки мощностей: однажды очень сложно будет выделить, что сделал человек, а что — нейросеть.
Дмитрий Паршин рекомендует обращать внимание и на другие мелкие детали. У картин, созданных нейросетями, может не хватать некоторых элементов, что часто видно при близком рассмотрении. А еще искусственные изображения могут иметь случайные, неуместные элементы или шум.
А вот сеть DALL-E самостоятельно генерирует изображение из известных ей элементов по текстовому описанию. Вы пишете «космонавт едет на лошади, карандашный рисунок». Сеть сама ищет подходящие изображения, совмещает их, добавляет заданный стиль изображения и выдает уже готовую картинку.
— Художникам надо будет серьезно взяться за дело, ведь в конкуренцию с ними вступили ученые, которые хотят разгадать тайну творчества, — говорит Арлазаров. — Конечно, пока серьезную конкуренцию творческим людям нейросети составляют там, где не нужно шедевров, оригинальности или просто высокого качества. Это особенно будет проявляться в дизайне, где большая часть работ — ширпотреб. Но это только пока, и если среди художников не появится новых Ван Гогов, Ренуаров, Моне, Малевичей, Кандинских, всё будет весьма плачевно для этой профессии, потому что нейросети не остановятся в своем развитии.
— Проблема состоит в том, что определить, создал ли некий контент человек или нейросеть, может только другая нейросеть, которая обучается на том, что какой-то человек взял и посмотрел, что вот это сделала нейросеть, а вот это — реальный автор, — говорит операционный директор Dreamdocs.ru Анастасия Петелина.
