Вот то, что заставило нас сорваться в Каир в рождественские праздники.

Это рабочий прототип для любых мобильных устройств, который взаимодействует с объектами музея и помогает разобраться в паттернах, артефактах и египетской символике. Прототип был сделан за те несколько дней, что мы находились в Каире.

В эпоху технологий и прогресса такое приложение кажется очень логичным. Мы могли бы сделать его на любых языках, подключить LLM для отображения дополнительных данных, а также достроить скульптуры и показать, как они выглядели в оригинальных локациях.

https://vimeo.com/1153565305/1fa698e348

Если кто-то из вас использует нейронки и у вас периодически возникает потребность переносить стиль с одного изображения на другое (например, c референсного изображения на скриншот из вьюпорта Houdini), то вот воркфлоу, который я недавно собрал в ComfyUI.

Я, конечно, понимаю, что это решение не для всех, но и задача непростая, сохранить исходные формы изображения, на что сейчас способны далеко не все онлайн-решения.

https://drive.google.com/file/d/1c1cywr_ndJ3QJH5vAI_i3yVB942YAEn_/view

Недавно встретил интересное исследование. Оно не новое, от января 2025 года. В нем говорится, что объем AI-сгенерированных статей в интернете в какой-то момент превысил объем статей, написанных людьми: пишут, что перелом произошел в ноябре 2024 года, а дальше доля AI-контента, по наблюдениям, стабилизировалась и держится чуть выше 50% от общего количества.

Логичный вывод: в такой рекурсивной петле нейросети все больше обучаются на датасетах, которые в значительной части сгенерированы ими же. А мы знаем, что при таком обучении чаще страдают не “средние” темы, а редкие случаи. Я писал про один из таких в этом посте: https://t.me/object_space_graphics/14

Получается, цена идентичности и уникальности растет? Хорошее время для тех, кто обладает опытом и возможностью производить идентичность, и плохое для тех, кто не может?

ссылка на исследование https://graphite.io/five-percent/more-articles-are-now-created-by-ai-than-humans

У нас в around год начался активно. Делаем культурные пространства еще и умными. На этот раз любимый Louvre Abu Dhabi

Мы еще никогда не расшифровывали столько иероглифов сколько расшифровали в этом году. Как сказал бы один известный диктатор "Я и сам своего рода египтолог".

Этический вопрос был для нас важным при создании этого прототипа. Если воссоздавать в XR недостающие части скульптуры с помощью реалистичного шейдера, не будет ли это неуважительно по отношению к скульптуре и её текущему состоянию?

На видео вариант, где мы намеренно использовали искусственный шейдер, который дополняет скульптуру XR-слоем. Хотя мы написали два отличных варианта шейдера, покажу разбор в одном из следующих постов.

На прошлом проекте мы подняли этический вопрос: стоит ли для AR-приложения делать реалистичный шейдер, который совпадает по освещению с поверхностью настоящей скульптуры, или лучше выбрать намеренно искусственный вариант, чтобы не имитировать реальный материал и состояние объекта, а аккуратно показать гипотезу того, каким он мог бы быть с восстановленными фрагментами.
В итоге я сделал шейдер с переключением режимов: Normal/Screen (Blend Mode) и дополнительными эффектами которые визуально дополнительно отделают AR часть от оригинальной скульптуры.

У нас в around редкая экспертиза: у меня и у @MaximStock за плечами по 6+ лет работы не с концептами, а с реальными HUD-продуктами.
Было особенно приятно обнаружить, что визуальный язык и принципы, которые мы вырабатывали в WayRay, до сих пор остаются ориентиром по стилю, в том числе для европейских команд.

Один из таких проектов — наша работа для финского стартапа Distance. Мы помогли упаковать и показать их Infinite Per-Pixel Depth и собрали real-time Unity-демо с несколькими уровнями графической и контекстной сложности.

Подробнее здесь: https://www.aroundstudio.io/projects/distance-ar-hud-technology-demo

Сейчас многие рассуждают о том, какие профессии исчезнут в эпоху больших технологических сдвигов и трансформации digital-среды. Это, конечно, все фантазии, мы не знаем, что реально произойдет.

Но вот что, кажется, не потеряет в ценности, а только приобретет: умение держать несколько задач в поле внимания, целеустремленность, проактивность, стратегическое мышление и ответственность.

Я вот сейчас делаю одновременно 2-3 задачи, Claude Code параллельно пытается решить мои запросы, в чатах постоянно падают сообщения. Кажется, жизнь стала сложнее, но интереснее. Навык менеджмента идей и задач ценен как никогда.

И, пожалуй, еще важнее становятся soft skills. В период высокой неопределенности и общего напряжения особенно ценятся люди, которые умеют работать в команде, слышать других, договариваться и не усложнять, а усиливать общее движение.

Мы в around выпустили свое первое приложение - Placy. Попытались максимально эффективно использовать связку AI + AR в хорошо знакомом нам поле. Любой сфотографированный объект или картинку с этим объектом из интернета можно поставить в AR и посмотреть, как он в реальном времени находится в пространстве. Спешите видеть https://apps.apple.com/ae/app/placy-ar/id6762373409

Так как у меня много друзей и знакомых из CGI-среды, у меня накапливаются мысли по поводу всей отрасли в целом и того кризиса, в котором она сейчас оказалась.

Мне кажется, основная проблема в том, что большое количество людей, обладающих опытом поколений в том, как действительно делать качественные вещи, сейчас находятся в демотивирующем состоянии. Новости из сферы ИИ приходят буквально каждый день, и повлиять они могут почти на всё, что ты делаешь. Могут обнулить любые сверхусилия.

То, на что ты сейчас тратишь все силы и время, завтра любой сможет получить за секунду.

Из-за этого огромная прорва запросов на ИИ-продакшн в основном выполняется новыми людьми, которые раньше не занимались крафтом, а были скорее заинтересованными, чем практикующими.

Почему CGI-специалисты часто с трудом переходят на ИИ-пайплайн и в основном делают это вынужденно? У меня, как у человека, который больше 15 лет находится в CGI, есть один инсайт.

В частном случае классический CGI, например моделирование с нуля в Maya и рендер в Arnold, может дать схожий результат с тем, что вы бы получили, сгенерировав картинку в новейшей нейронке. Но для CGI-специалистов есть большая разница. Не только потому, что их глаз привык к менее компромиссному изображению. Дело еще и в процессе.

Мы ведь годами накапливали опыт, который помогал нам делать ролики или 3D-модели: как сделать UV-развертку, как построить правильную полигональную топологию, как создать реалистичный шейдер, как поставить свет в сцене. Мы записывали туторы, разбирали пайплайны, учились на ошибках. Между одним годом и пятью годами в CGI огромная разница, примерно как между школьником и профессором. Продакшн ролика мог занимать пару месяцев, и в этом процессе было много глубины.

В ИИ-продакшене всё по-другому. Появилось огромное количество новичков, которые генерят видео в Kling и считают себя великими творцами, хотя по факту не обладают даже базовыми знаниями в видеопродакшене. Они мнят себя режиссерами, драматургами, арт-директорами, лидами, а потом собираются вместе и не могут решить банальные вопросы сборки ролика катом, потому что не знают, что такое управление вниманием. Самое удивительное, что они при этом умудряются записывать целые курсы о том, как делать видео и анимационный продакшн.

Можно понять людей, которые теряют мотивацию в этом хаосе.

Мне кажется, решение простое, но оно требует времени. Людям с большим опытом классического продакшена нужно выйти из этого демотивирующего состояния и принять новую парадигму. В ней тоже нужно найти свои ламповые моменты, в которые можно вложить всю глубину и скрупулезность, чтобы снова поймать мотивацию от процесса.

В конечном итоге продается результат, а не ваш Houdini-пайплайн.

*** Очень устал от нейрослоп в своей ленте, очень жду, когда чертова нейрогонка вырулит на плато и мы будем видеть больше качественного контента.

В довесок к предыдущему посту

У нас в around аутричем занимаются все, такое сейчас время. Количество контента, вываленного на рынок, эпичное. Для того чтобы привлекать клиентов в своей нише, нужно делать сверхусилия.

Мне сначала было тяжело с аутричем: мой мозг привык к работе с графикой, и переключиться стоило усилий. Но потом я втянулся. Коль скоро этот процесс начал приносить успехи, я бы хотел немного про него рассказать. Я, конечно, не из тех, кто, только что ворвавшись в какое-то дело, сразу же пытается всех учить. Далее просто в рамках совета тем, кто занимается тем же сейчас или думает, что вроде нужно, но время пока не пришло.

1. Для начала вам нужно место, где будет храниться информация аутрича. У меня для этого абсолютно топовый Baserow. Стоит 0 денег, делает всё, что нужно.
2. Затем вам нужен ИИ, который с этой базой работает. У меня за это отвечают Claude Code и Codex.
3. Ваша стратегия где-то должна быть визуализирована блок-схемами, потому что в какой-то момент будет банально тяжело понять, что должно быть автоматизировано, а что нет. У меня в этом блоке Obsidian Canvas.
4. Грубый аутрич требует много токенов. Можно, конечно, использовать Claude для этого, но опыт показал, что это нерационально. Для создания воронки я использую Apify и Tavily — это системы скрейпинга сети и социальных платформ.

Далее собираю агентов, которых у меня два. В Obsidian у меня библиотека знаний. Там есть статьи абсолютно о всех аспектах студии: о достижениях, публикациях, стратегии, о том, кто из команды какими скиллами обладает и с какими клиентами мы работали. Всю эту информацию читает главный агент, и это делает его моим главным ассистентом.

Второй агент знает всё про поиск: у него есть API-ключи к Apify, Tavily и Codex. Когда к нему прилетает задача найти 40 лидов в музейной отрасли, он прогоняет Apify, Tavily, находит первичный объём и добавляет его в таблицу Baserow. Затем основной агент, со всеми знаниями студии, решает, кто из лидов нам наиболее интересен, и помечает лидов по тирам.

После этого происходит самое для меня магическое: один агент говорит другому, что нужно сделать deep research для tier A, и тот ищет в LinkedIn контакты, посты сотрудников компаний, анализирует их профили и создаёт единый PDF, где есть всё: от общих данных до описания точек интереса нашей студии с этим лидом и примеров сообщений, которые могут быть хорошим стартом для общения.

Всё это работает каждое утро под капотом. Мне приходят сообщения на ревью, которые я просто правлю вручную, потому что для меня важно, чтобы аутрич не был искусственным, и пишу: отправлять. Агент отправляет весь скоуп и следит за ответами. Отчёт шлёт в Telegram команде.

В какой-то момент, стало понятно что эти приколы Клод Кода надо сохранять. Мне кажется чувство юмора, это для нейронки крайне сложно, но ему часто удается. Если у вас есть похожие мемы, киньте в комментарий

Решил поучаствовать в хайповом Лукзинер каталоге и попродвигать свое арт-директорское и дизайнерское альтер-эго. Нажмите лайк на сообщение в группе, если вам не трудно.

Вопрос консистентности персонажа и создания цифровой идентичности меня всегда волновал. Не смог пройти мимо создания LoRA (Low Rank Adaptation) - это довесок к модели генерации изображений, который добавляет туда доученный образ консистентного персонажа. Единственная проблема для меня - обучение небыстрое: 10-12 часов в моём случае для Z-Image и Krea-2 (open) на моей 5080. Обучить можно всё что угодно, даже глянцевые и стеклянные объекты. Упрощает жизнь при создании коммерческих роликов и фотосессий.

Если кому-то нужно что-то подобное - feel free задавать вопросы

https://vimeo.com/1204515338/65d7ab036a?share=copy&fl=sv&fe=ci

Для тех у кого отличный интернет

Ещё одна интересная опция, доступная при тренировке LoRA, — умный апскейл. Ну понятно, что есть выученная пространственная модель персонажа, и логично, что апскейлер может, помимо предсказания потерянных пикселей, просто достроить их из модели LoRA. При этом ему не нужен ControlNet: он просто может достроить персонажа в измеримом количестве, в данном случае у меня Denoise 0.75. В 1.0 он, соответственно, потеряет позицию, а в 0.1 картинка будет довольно мутная. Ну и важный нюанс, он не на 100% повторяет вид, можно заметить на видео что пряди волос немного по-другому лежат. Из другого похожего лица он тоже может сделать заученную LoRA модель, просто face-swap будет.

Помогает когда сгенерил что-то всратое и нужно восстановить персонажа. Бывает такое когда в кадре много народа и объектов и соответственно точность падает. Так вот потом можно восстановить.