Я напишу чуть подробнее про то, как работает DLSS, просто чтобы понимать, что мы будем скармливать на вход этой технологии через пару лет.
Сегодняшний DLSS 4.5 дорисовывает 23 из 24 пикселей каждый фрейм, он, в целом, делает это неплохо, но абсолютно не контролируем в плане визуальной составляющей. Главный минус, конечно же, в том, что каждый раз на каждый фрейм нужно делать новый просчет, потому что в таком подходе нет предсказуемости, каждый новый фрейм новый.

DLSS 5 на вход берет цветовые и динамические векторы и по ним каждый фрейм генерит через свою модель дополнения для света, материалов, которые привязаны непосредственно к 3D сцене.
Модель ИИ обучается сквозным методом для понимания сложной семантики сцены, такой как персонажи, волосы, ткань и полупрозрачная кожа, а также условий освещения окружающей среды, таких как фронтальное освещение, контровое освещение или пасмурная погода — и все это путем анализа одного кадра.

Затем DLSS 5 использует свои глубокие знания для генерации визуально точных изображений, которые обрабатывают сложные элементы, такие как рассеивание света под поверхностью кожи, тонкий блеск ткани и взаимодействие света с материалом на волосах, сохраняя при этом структуру и семантику исходной сцены.

Т.е. как мы видим все еще нужна геометрия, ура, продолжаем работать, нас не увольняют, пока.
У меня в работе сейчас 2 проекта, которые выйдут с поддержкой DLSS 5, и на 2026 год в процессах разработки не поменялось ничего в связи с выходом этой технологии.

Если вы посмотрите на примеры работы в блоге Nvidia, то увидите, кроме этих вот инста лиц, как изменяются, материалы, как отрабатывает металик с рафнесом, как улучшаются затенения, отражения, как ебет шейдер волос и т.д. В 90% случаев картинка становится лучше и "сведенней", обычно это отдельный пасс, когда уже собраны все объекты на локации, скрипты написаны, AI расставлены, сейчас это делать станет чуть проще.

У меня есть еще мысли, как вероятно будет в дальнейшем выглядеть работа художников, но об этом в другом посте когда-нибудь.

Контракты на использование DLSS 5 уже подписаны с Bethesda, CAPCOM, Hotta Studio, NetEase, NCSOFT, S-GAME, Tencent, Ubisoft и Warner Bros. Games.
@CGIT_Vines

Интересный проектик нашел Vasya Run/

Знакомые всем на постсоветском коробки, мигалки, снег, адики и дистопия с тотальной слежкой.
Хорошая идейка, хорошо ложится в дух времени, хороший саунд, плохой визуал, не увидел чего-то интересного в геймплее и механиках. Может стать проходным раннером, если ребята не проделают работу над ошибками.

Меня честно, удивляет, почему у нас так бояться стилизации? Что даже, если игра сама себя продает под определенный стилек. в снг все равно продолжают клепать корявый "реализм".
В общем ребятам в любом случае успехов и инвестиций!
Можете поддержать вишлистом.
@CGIT_Vines

Го окунемся в мезозой и представим.

Представим прошлое поколение аниматоров и мультипликаторов, которые делали все от и до покадрово, рука, красками, стопмоушеном и т.д. Какой огромный пласт приемов, матриалов и специальных эффектов был придуман чтобы показать вам, как ручной труд серьезных бородатых дядек, которые всю свою жизнь положили на это искусство, может превращаться в волшебные истории.

И потом вот этот чувак, молодой, сколько ему 20-22? Говорит, да смотрите, это изи, вот тут хуяк, кручу параметры, тут хуяк, курву дергаю, тут пару кифремов, хуе-мое и вот прыгающий мячик. Потом рендерим на ферме, и вот вам 5 секундный кадр за 10 минут. Ну вы аналогию поняли)
А еще какой же стремный интерфейс и МАЛЕНЬКИЙ монитор и вообще он ОДИН!

Кстати тачка на которой он все крутит имела от 96 до 256 мб памяти.
@CGIT_Vines

27 числа выходит документалка про ИИ которая собрала все сливки долины в одном фильме, писал вот тут.

А пока можно посмотреть The Thinking Game которая вышла пару месяцев назад, про Google Deep Mind и Демиса Хассабиса, про его путь и этапы разработки одной из самых ИИ компаний.
Тут на рус, а тут на Eng

Смешное из мира Vision Language Models
https://arxiv.org/abs/2603.21687

Ребята обнаружили что эти ваши Gemini, Claude, ChatGPT, и подобное, в следствие архитектуры того как их обучают видеть изображения, будут отвечать на вопросы разряда "определи тип опухоли на скане" уверенным ответом, даже если изображение вообще не было прикреплено

Аля модели сильно склонены что, если вопрос о картинке, то картинка естественно есть
В том числе это значит что модельки большую часть умозаключений для ответа извлекают исключительно из постановки вопроса, и "какой ответ ожидается на такой вопрос" в изоляции от самого изображения

В работе это уже понаблюдал — если дать VLM картинку и описать задачу разряда "ты должен определять критерии по которым это изображение не соответствует таким-то правилам", то оно будет ооочень сильно склонно находить проблемы, даже если с изображением все хорошо

Грубо говоря "найди что не так" подразумевает "что-то не так" сильно более вероятно. И судит более критично

Так выглядит система доставки дронами у Walmart. Сейчас работает в тестовом режиме, полномасштабный запуск планируется на 27 год.

Дроны могут перевозить за раз 2-3 кг. При доставке аккуратно спускают груз на тросе и могут работать в радиусе 10 км от хаба.
@CGIT_Vines

Как художники осваивают код.

Я не часто про это пишу, но у меня есть мой сайд-проект помимо основной работы - это MentorCampus, площадка для менторов и менти. Пока мы покрываем только разработку визуального контента для геймдева: 2D, 3D, но, конечно, я хочу расширять знания и звать ребят из разных продакшенов, постпродакшенов, кодеров, тех. артистов, робототехников, всех, кто может делиться своими знаниями, в том числе в сфере AI, особенно. Так что, если вы можете менторить людей и делиться знаниями или знаете таковых, пожалуйста, пошарьте или пишите мне в личку, я все расскажу.

Ну и, в общем, как вы понимаете, я изначально артист и пытался в код примерно лет в 14, и после этого понял, что это не для меня, и ушел в арт. Но уже как лет 5-6 я сделал этот канал и пытаюсь донести мысль о столкновении двух миров и появлении мышления на стыках арта и кода. Сейчас это становится невероятно просто, и то, что раньше отметалось на уровне идей из-за сложности и невозможности реализовать, сейчас решается буквально за пару часов работы с чат-ботом или за пару недель для более сложных задач. Все это ускорилось и упростилось в разы.

И сейчас я невероятно рад, когда пишу функционал для площадки: код и связки через сторонние сервисы, базы данных начинают работать так, как я это придумал, как посоветовал мне чат, как хотели ученики, и это дает невероятную энергию творить снова, как когда-то, когда открывал в первый раз новый софт, знакомился с интерфейсом, менял параметры, красил текстуры, загружал свою работу в движок и видел, как из ничего получается мир.
@CGIT_Vines

Когда заблокировали компьютеры и смартфоны,но остался старый добрый способ заработать на хуй с маслом.

Я недели 3 собирался написать о 3D ситуации, которую не могла решить ни одна генеративная модель: ни Tripo, ни HY, ни Meshy, ниTrellis2. А задача была вполне простая: это обычная разрушенная каменная лестница. От того, что это была простая задача, меня и бомбануло. На удивление, HY, который считается топчиком среди моделей, выдал самый клоунский результат. Все генераторы теряются в формах, делают их очень гладкими, пузырчатыми, видимо потому что это и не органика, и не хардсерф, и кажется, тут пробел в датасетах и определении, что перед алгоритмом находится.

На картинке это еще и самые лучшие варианты. Я даже пробовал мультиракурсные варианты. Они, кстати, работают хуже всего. Но буквально пару недель назад я случайно глянул в модели Tripo, и там появилась версия 3.1, и тут хотя бы какой-то прогресс относительно других моделей.

Собственно, пост о новой версии Tripo 3.1, которая прошла абсолютно незамеченной и проблеме работы с детализированной органикой, которая хотя бы как-то структурирована. Конечно, ни одна из моделей не спасает от ручной правки гео или ретекстуринга, но направление и модель, конечно, выбрать можно для подобных задач.
@CGIT_Vines

Контент, кстати, без нейрослопа, все как вы любите, человеческое взаимодействие, ручной труд, наслаждайтесь!

Запоминайте, единственный правильный вариант диалога с роботами

Представьте, что вы скачиваете фильм, обновляете программное обеспечение для своего бизнеса или отправляете файл с дизайном через границу и при этом вынуждены платить таможенную пошлину.

Для этого явления есть название "Splinternet", или "Internet Fragmentation", или "Балканизация интернета".
В марте 26 года прошла конференция ВТО в сфере электронной коммерции. Мораторий был изначально подписан в 1998 году и позволял беспроблемно и глобально обмениваться информацией. В марте же этого года страны впервые не договорились о продлении моратория. Это означает, что потенциально нас могу ждать пошлины или налоги для, например, обновления или скачивания игр из стима. Или просмотр фильмов через нетфликс, ютуб, облачные решения, скачивание приложений и вообще всего чего угодно, скачанного из внешнего интернета. Но собственно, кому я это говорю) И это касается не только РФ, это касается вообще всех стран, которые потенциально заинтересованы в контроле и обложении налогом любые трансграничные байты информации.

Еще планируется несколько раундов переговоров в апреле и мае, если страны не договорятся, то мораторий перестанет действовать, и машинка законопроектов начнет работать над новыми правилами. Основные страны, заинтересованные в таких сборах, — это развивающиеся страны: Бразилия, Индия, Турция и д.р. Физические товары облагаются налогом, а цифровые, нет, почему бы тогда не брать налог с Google?

Конечно, платформы не будут за это платить из своего кармана и переложат все на пользователей, эз южал, а в тех странах, где это будет маловероятно, просто уйдут с рынка. Так что новости про налог на впн вполне себе не шутки. Кто пострадает больше: развитые страны с цифровой экономикой типа США или страны, которые будут взымать налог и потенциально потеряют сервисы, — вопрос с открытым ответом. Очевидно, все это отрицательно повлияет на развитие цифровых экономик и удорожание товаров. Интернет перестает быть глобальным. Господи, помоги!
@CGIT_Vines

Если вдруг кто не знал, это обязательное условие

Для Embodied AI нужны сенсоры, которые могут сообщать ему данные о мире, чтобы он мог научиться существовать физически. Самыми дешевыми сенсорами оказались люди.

@CGIT_Vines