День добрый, на этот раз я Леонид (тот который рисует афиши на StopGame) Логинов немножко расскажу как нейросети постепенно поселились на нашем любимом сайте.
Возможно это будет для кого-то открытием, но тот же Deepfake на StopGame с 2019 года использовался для создания роликов и донатных гифок. Ни для кого не секрет предназначение приложения DeepFake, но порнухи с авторами SG никто так и не сделал (это печально), но зато у нас есть тот же Фен Росс и Звёздный лорд Кунгуров.
После релиза и выхода удобоваримой версии Automatic1111 я начал экспериментировать со своими артами и не только из-за чего накопилось немного мемных картинок. Пока одни люди в интернете спорили о том, что художники вымрут как профессия и их место займут нейросети, другие изучали Stable Diffusion и ChatGPT. Стоит отметить, что эти инструменты не заменят творческую работу художника, а лишь помогут ему в процессе создания. К тому же, использование новых технологий может существенно улучшить качество и быстроту работы над проектами.
Несмотря на то, что применение нейросетей в искусстве может показаться угрозой для профессиональных художников, они всегда будут необходимы для создания уникальных и оригинальных произведений. Так что, вместо того, чтобы опасаться изменений, нужно учиться использовать новые инструменты и развивать свои творческие способности вместе с технологическим прогрессом.
В афиши нейросеть начал внедрять осенью 2022 года с анонса StopGate Dice Twice.
Амазонка и фон с замком были сделаны почти полностью нейросетью. Первая требовала доработки ручками, а второй был добавлен как есть. А весь замес собственно в чём? Мы делаем лайн, простую заливку чистыми цветами, по возможности добавляем простые тени и в таком виде кидаем в Automatic1111 на вкладке img2img и генерим пока не получится желаемое. Всё это было ещё до плагина ControlNet, так что генерить приходилось немало, а исправлять за нейросетью ещё больше. Хотя с этим новым плагином руки стали меньшей проблемой нейросетей.
После этого под переработку пошёл фон в «Читалоги».
И на данный момент уже есть несколько афиш, которые на 90% сделаны нейросетью, например, анонс стрима по Hogwarts Legacy. От меня там только изначальный лайн и некоторые правки. Лайн и покрас делался даже для котелка. Помимо всего этого понадобилось тренировать hypernetwork на лице Катерины Краснопольской. Или тот же анонс просмотра роликов от Ивана Лоева. Мензурку, пар из ушей, тарелку с ложкой и мелкие правки делал уже сам. Хотя процесс создания изображений с использованием нейросетей может напоминать творческий процесс художника, на самом деле это несколько разные подходы. В отличие от художника, нейросеть не обладает интуицией и чувством эстетики, и не может создавать произведение искусства, исходя из своих собственных идей.
Создание изображения с помощью нейросетей обычно основывается на анализе большого количества данных и вычислений. В то же время, творческий процесс художника основан на интуиции, опыте и личных предпочтениях, что позволяет ему создавать уникальные и оригинальные произведения.
Тем не менее, с появлением новых инструментов, таких как плагин ControlNet, процесс создания изображений с использованием нейросетей становится более приближенным к творческому процессу. Этот инструмент позволяет пользователю контролировать процесс генерации изображения, внося свои личные предпочтения и корректировки, что делает процесс более интерактивным и более напоминающим работу художника.
Таким образом, можно сказать, что использование нейросетей в процессе создания изображений не является заменой творческого процесса художника, но может помочь ему расширить свои возможности и вдохновить на создание новых уникальных работ.
На данный момент если ты умеешь делать чистый лайн и пользоваться Automatic1111, то можешь творить невероятные вещи… даже если лайн полное говно.
Абсолютно любую мазню десятилетней давности можно преобразить в приятный глазу арт. Главное, чтобы художники за этими нейросетями не теряли свой стиль и развивались дальше. Спасибо за внимание! Не застревайте в нейросетях надолго и не теряйте себя. P.S. 40% текста этой статьи создано нейросетью.