«Опыт работы с AI становится стандартным требованием для кандидатов». Эксперты G5 Games — о работе с GenAI-моделями
Примерно два года назад GenAI-модели стали массовыми: появились как текстовые нейросети вроде ChatGPT, так и иллюстративные – Midjourney и другие. Почти сразу стало ясно: эти продукты способны существенно улучшить рабочие процессы компаний. Отсюда и начались разговоры, что AI оставит многих людей без работы.
На примере опыта специалистов G5 Games убедимся, что AI – мощный инструмент, который используется буквально на всех этапах создания игры: от поиска идей до разработки визуального стиля. Но главными всегда были и остаются профессионалы – искусственный интеллект не заменяет их, а только усиливает.
«Сама по себе работа с нейросетью – это уже поле для экспериментов»
Все используемые нейросети нужно адаптировать под специфику компании и ее продуктов. Principal AI Artist компании Владислав работает как раз над внедрением визуальных нейросетей и их адаптацией под рабочие задачи. Это новое направление, и пока еще мало специалистов, которых можно считать профи в такой сфере.
Principal AI Artist Владислав
— Первоначально многие художники восприняли нейросети настороженно, потому что они не понимали их устройство. Я сам начинал как 2D-художник, и тоже относился скептично к развитию технологий. Но после изучения GenAI-моделей как рабочего инструмента, я понял – это как 3D-редактор или Photoshop. Искусственный интеллект будет тебе помогать, если у тебя есть профессиональные навыки, но без них нейросети бесполезны.
Сейчас нейросети не выдают готовый креативный продукт. AI-моделям еще очень далеко до того, чтобы сгенерировать картинку продакшн-уровня, – для этого нужно четко попасть в ТЗ. Художники незаменимы, они продолжают создавать концепты и наброски, а всю рутинную работу передают новым инструментам. Например, в разы упростился процесс генерации референсов, мудбордов и финализации скетчей. Экономия времени на выполнение рутинных задач позволила специалистам больше фокусироваться на сложной и творческой работе.
Этапы совместной работы с AI: скетч, рендер и внесение правок
Проблемы нейросетей временные – AI-инструменты появились недавно, и процессы еще требуют перестройки. Необходимо изменить мышление художников, внедрить новые методологии производства игр, обучить сотрудников.
Разработчики нейросетей регулярно выпускают обновления, меняют интерфейс и добавляют новые фичи. Но Владислав отмечает, что постоянно переучиваться под новую версию не приходится – AI-модели движутся в сторону упрощения, и сильно погружаться в принципы работы ИИ не нужно:
— Порог входа в работу с нейросетями низкий. При этом чем больше человек пользуется инструментом, тем лучше понимает, где AI незаменим, а где проще сделать самому. Если освоиться, то ускорение работы и улучшение производительности однозначно будет.
«Знание AI-инструментов становится стандартом»
Команды, которые используют искусственный интеллект, существенно выигрывают по сравнению с теми, кто работает без него. AI позволяет автоматизировать процессы, ускорить обработку информации и избавиться от промежуточных этапов. Это освобождает художников и дизайнеров от рутинных задач, которые занимали недели, рассказывает Product Art Director G5 Games Роман:
— Раньше мы могли предложить один или два варианта дизайна для обсуждения. Сегодня благодаря AI мы можем за тот же период создать до пяти качественных вариантов, что позволяет обрабатывать больше запросов и экспериментировать с образами.
Один из примеров сгенерированных ассетов Злой Королевы с помощью AI
Стало намного проще вносить правки в уже готовую работу. Как объяснил Роман, получение обратной связи по задаче могло стать источником стресса для художников. Даже легкие правки вызывали фрустрацию и снижали мотивацию, потому что требовалось вернуться к предыдущей работе, на которую уже потратили дни или недели. Сейчас с помощью AI-инструментов можно молниеносно внести правки и не погружаться полностью в проект.
Искусственный интеллект может ускорить обучение и карьерный рост начинающих специалистов. Junior-художники способны создавать референсы и проводить рендеринг готовых изображений с помощью AI-инструментов, что значительно ускоряет развитие навыков.
При этом специалисты должны уметь анализировать материал, который они получают с помощью нейросетей – хороший ли получился результат? Ответить на вопрос поможет насмотренность, которую нужно развивать через креативные иллюстрации, фильмы, природу, архитектуру и т. д.
— Если у художника уже есть классные навыки скетчинга, но он еще не освоил рендеринг, то AI поможет ему быстро повысить уровень до Middle. Это особенно полезно для тех, кто только начинает свой путь в геймдеве, — приводит пример Роман.
Product Art Director Роман
Опыт работы с искусственным интеллектом уже сейчас является негласным стандартом для дизайнеров и художников, стремящихся попасть в крупные компании или студии. Даже если в вакансии не сказано напрямую об этом требовании, на собеседованиях обязательно спрашивают, какие навыки есть у кандидата в этой области.
«Нейросети убивают не креатив, а рутину»
New Game Research Manager Марина и New Game Research Lead 2D Artist Александра работают в R’n’D-отделе компании. Подразделение занимается поиском новых концептов и визуальных решений для игр. Художники в G5 Games активно взаимодействуют с нейросетями, в том числе с Midjourney и Stable Diffusion.
Lead 2D Artist Александра отмечает, что главной всегда остается идея: нужно четко представлять, какую задачу требуется решить с помощью AI. Готовый результат очень сильно зависит от профессионализма художника и его навыков создания концептов. Сама по себе нейросеть и даже самые продвинутые промпты никакой магии не сделают. Художник должен хорошо представлять, что хочет получить в итоге – это поможет подобрать подходящие промпты.
New Game Research Manager Марина
И в любом случае финальный результат всегда проходит через руки художника. Бывает и так, что искусственному интеллекту трудно изобразить объекты и ракурсы, примеров которых в базе нет.
— Добиться от нейросети изображения велосипеда с квадратными колесами крайне сложно – искусственный интеллект понимает запрос, но не может создать корректную картинку, поскольку нужных референсов квадратных колес в его базе может не быть, – поясняет Марина.
Внедрение в процессы GenAI-моделей не только ускорило работу, но и позволило специалистам лучше раскрыть свой потенциал. Например, художникам отдела стало проще адаптироваться под новые стили, рассказывает Александра:
— Когда художники долгое время оттачивают определенный стиль в рамках одного проекта, переход на игру с другим визуальным рядом может быть сложным. Нейросети значительно облегчают этот процесс: сгенерированные картинки служат референсом.
Каждая игра имеет свой уникальный стиль, и иногда требуется немало терпения, чтобы получить от нейросетей подходящий результат. Сгенерированные изображения всегда дорабатываются художниками, поэтому работа не перекладывается на AI. Стандарты в игровой индустрии слишком высоки, чтобы полагаться только на нейросети. Возникает вопрос: не снижает ли это уровень креативности? Марина уверена в обратном:
— Нейросети убивают не креатив, а рутину. Они освобождают время для настоящего творчества, которое могло бы пойти на работу со всякими мелочами или рутинными задачами. Становится больше возможностей придумать что-то новое и необычное. Мы занимаемся более амбициозными вещами, в то время как нейросеть берет на себя рутинные элементы.
New Game Research Lead 2D Artist Александра
AI не поможет с оценкой рисков, но станет отличным участником брейншторма
Некоторые считают, что искусственный интеллект не способен создать что-то уникальное, так как он опирается на данные, на которых был обучен. В лучшем случае это приведет к созданию клона уже существующего проекта. Game Creative Director Андрей отмечает:
— Существуют креативные методологии, которые позволяют генерировать много творческих идей – например, латеральное мышление или дизайн-мышление. Их часто используют для брейншторминга в разных сферах, начиная от рекламных агентств и заканчивая автопроизводителями. AI работает аналогично: он перерабатывает существующий объем данных и создает что-то абсолютно новое.
В то же время есть сферы, где нейросети на текущем уровне развития помочь не в состоянии. К одному из таких направлений Андрей относит оценку рисков. На первый взгляд, ИИ, как профессиональный игрок в покер, мог бы точно рассчитать вероятность успеха проекта. Но игровая индустрия – слишком сложная сфера, и даже эксперты не всегда могут спрогнозировать продажи и популярность продукта. По словам Андрея, на данном этапе развития нейросети не способны просчитать возможный результат проекта:
— Если попытаться оценить риски с помощью AI-модели, то следует помнить, что ей нужно много информации: данные о компании и ее проектах, ситуация на рынке (тренды, конкуренты, состояние экономики) и т. д. Обучать этому нужно непрерывно, потому что параметры меняются постоянно.
Game Creative Director Андрей
Такая задача требует отдельного специалиста, который будет обновлять данные и контролировать их актуальность. К тому же не факт, что результат, выдаваемый искусственным интеллектом, будет релевантным. Таким образом, задача превращается в трудозатратную и неэффективную, учитывая текущий уровень развития AI-моделей.
Если обобщать, то в некоторых задачах искусственный интеллект станет важным инструментом, в других контроль останется за человеком, а какие-то процессы могут быть полностью автоматизированы. Теперь на рынке труда ценятся не только глубокие знания технологий, но и готовность экспериментировать с новыми подходами. Такие качества позволяют создавать инновационные решения для игровой индустрии. Когда навыки работы с нейросетями становятся неотъемлемой частью профессии, особенно важно постоянно развиваться и пополнять команду экспертами, готовыми работать с этими технологиями.
