Славные старые времена...
Не помню, когда точно вкатился во всю эту тему с нейросетями — то ли в 2021 году, то ли в начале 2022 года, но с тех пор пытаюсь ими заниматься в меру сил и возможностями. Не создаю никаких шедевров, больше в прикладном плане — использование нейросеток в МРТ и КТ. Поглядывал, как там дела обстоят на других фронтах, но не более. В ту пору ничего зрелищного ещё не было — те же генеративные изображения выходили кривыми и не впечатляли.
Но примерно с осени 2022 года количественные изменения наконец-то перешли в качественные: вышла Midjourney v.4, порвал всех ChatGPT. С тех пор отошёл от чисто математики/физики и принялся следить за направлением уже пристально. И, как оказалось, не зря. Я хоть и гик и топлю за технологии/науку, но даже меня оторопь берёт, как всё быстро развивается. Год в нейросетях — это уже устаревшие технологии, которые мало кому нужны, а два года — древняя древность, не стоящая внимания вовсе.
Оценить, насколько сильно продвинулись генеративные сети, лучше всего на изображении и видео. Хотя прогресс идёт по всем областям, но математические задачки интересны узкому кругу красноглазых фанатов спецов, а вот визуально его оценить может даже не специалист. В качестве примера изображение, которое создавало Midjourney про одному и тому же промту:
Р азница между первым и последним — около 2 лет. В последних изображениях отличия не так заметны, но просто потому, что достигнут фотореализм — даже спец не отличит от обычного фото с фильтрами.
А вот так сетки прокачались в рисовании четырёхлапых:
Прогресс шёл не только по качеству изображения, но и по физике. Первые три версии выдавали что-то мало похожее на реального котейку.
Теперь же неспециалисту различить, где сгенерированное фото, а где реальное, очень сложно. Мало того — и спецу всё сложнее.
Конечно, в процессе развития бывали анекдотичные ситуации — нейросети любили рисовать дополнительные пальцы (не иначе, на что-то намекали), людей-раскоряк и всякую галиматью вместо текста (они его просто не понимали и рассматривали как изображение). Часто получалась прямо-таки крипота:
Однако очень быстро всё поправили и нейросети научились и в пальцы и в текст, и правильно понимать промт. Мало того — начали появляться нейросетевые редакторы, которые позволяли не просто сгенерировать изображение, а и отредактировать его без каких либо навыков. Сейчас существует с десяток сеток, которые выдают прекрасные картинки на уровне лучших художников. Мало того — нейросетки научились имитировать разные стили и продолжают учиться. На очереди — создание образа и возможность затем использовать его без изменений.
В тоже время, с видео всё было не так хорошо. Ну, оно и понятно — где одно изображение, а где целый набор? Да не просто набор, а связанные логически и художественно? В общем, сначала все довольствовались чем-то вроде такого:
И тут попробуй ещё пойми, что более страшное — люди или чудовище.
И как бы не бились разработчики, что-то вменяемое удалось создавать только из почти статичных картинок, да и то, длительностью только в 2-3 секунды на сцену. Но даже это смотрелось круто:
Однако было ясно, что не видать нам с таким прогрессом нормального порно видео ещё долгие годы.
И вот, в январе 2024 года я наткнулся на трейлер «Гарри Поттера и Молот Войны»:
Видео было сделано всего одним человеком, но смотрелось очень хорошо (и да, нужен фулл). Но даже с таким качеством картинки и постановки было понятно, что до нормального качества ещё далеко.
А уже в следующем месяце вышла Sora. И она была реально крута.
Новый этап
Выход Sora хотя и был несколько локальным событием, но прекрасно показал — пределов, оказывается, нет. Генерировать реалистичные видео если и сложнее, чем реалистичные изображения, то не намного:
Конкуренты, максимум которых тогда было слегко анимированное изображение, приуныли. Казалось, всё. Ну правда, кому они нужны, когда тут такое?
Однако доступ тогда к этой сетке дали лишь избранным, и, как оказалось, не без причины. Впоследствии выяснилось, что:
На создание нескольких секунд подобного видео уходит просто чудовищное количество компьюта (времени работы видеокарт);
Такие ролики получаются хорошо, если один раз на пятый;
Ошибки в физике всё равно встречаются частенько.
В общем, после некоторого периода спада народ опять бросился пилить свои видеонейросетки. И не зря — буквально через несколько месяцев у нас начали появляться Luma, RunWay, Kling и прочие, и прочие. Они выглядели не так впечатляюще, зато их можно было попробовать простым смертным. Народ тогда знатно упоролся в туже же Luma, оживляя изображения и мемы. Иногда получалось очень хорошо, но в целом эти нейросетки создавали нечто похожее и до Sora им было весьма далеко. Как оказалось, создать что-то действительно вменяемое сложно.
Энтузиасты, впрочем, не унывали и со временем у нас начали появляться ролики, которые не вызывали фейспалма:
Да, как что-то применимое в работе их было рассматривать трудно, но как демонстратор того, что при должной прямоте рук и времени можно сделать нормально — вполне. Графика достигла очень хорошего уровня (кое-где выйдя на уровень реальных съёмок, хоть и с особенностями), но в физику нейросети умели плохо.
Началось
И вот, на днях OpenAI наконец-то релизнула свою нейросеть Sora. Не только сам генератор, но и редактор, позволяющий проводить манипуляции с видео. Некоторые ролики, несмотря на огрехи, очень хороши:
Демо, представленные на сайте, впечатляюще выглядят, так что народ ринулся тестировать, несмотря на высокую плату (200 долларов за возможность генерить видео в 1080p). И разочаровался: несмотря на крайне достойную картинку, с физикой у генератора получилось не очень:
В общем, как и ранее, чтобы получить хороший результат, придётся постараться. Энтузиасты опять разошлись пилить ролики, но уже на более высоком уровне.
Далеко, правда, расходиться не пришлось — сегодня Google представил Veo 2.
Забавно, но Google Deep Mind, ребята из которого (тогда ещё Google Brain) в своё время и изобрели трансформерную архитектуру, сильно запоздали с развитием своих нейросетей. Ударившись в научные изыскания, они пропустили расцвет как генерации изображений, так и видео. Первые версии своих продуктов они представили в начала 2024 года и они откровенно проигрывали конкурентам. В общем, Google списали со счетов. И зря, как оказалось. После прохладного приёма работников загнали в шарашки пацаны и пацанессы собрались и к концу года выкатил-таки генератор изображений Imagen 3 и генератор видео Veo 2. И они реально хороши. Настолько, что по изображениям приблизились к конкурентам, а по видео — обошли всех:
Как утверждают разработчики, им удалось заметно снизить частоту галлюцинаций нейросеток, так что теперь кривоногих людишек и пропадающих вникуда объектов стало заметно меньше.
Им, разумеется, никто не поверил (народ уже учёный) и бросился сравнивать видео. Оказалось, что да — действительно заметно меньше артефактов, хотя не обошлось и без них:
Но пока все ждут, когда компания предоставит доступ всем желающим. Сейчас он только по талонам заявкам.
Текущие проблемы и их решения
Над генерацией изображений и видео сейчас принято подшучивать. Есть за что: начиная от пресловутых пальцев и заканчивая непониманием устройства мира, когда нейросеть запросто может пририсовать берег моря внутри дома.
Однако ничего нового тут нет. Нейросети сейчас проходят этап становления, как и любая технология до них. Когда-то мобильная связь начиналась со звонилок, камера в которых казалось роскошью. А сейчас смартфоны оставили на обочине цифровые фотокамеры, плееры, часть консолей, заменили бумажные книги, калькуляторы, будильники и множество других предметов. И продолжают развиваться — на днях T-Mobile объявила о сотрудничестве со Starlink. Теперь позвонить, пообщаться в месседжерах или полазить в интернете можно вне зоны действия сотовой сети с обычного смартофона. Учитывая, что Starlink – глобальная спутниковая сеть, речь идёт о связи в любой точке мира (ну, кроме стран, где эта забугорная дрянь запрещена).
Ровно то же самое и с нейросетями, текущие проблемы которых можно разбить на несколько типов:
Высочайшая стоимость обучения и использования.
Эх, вот рано человечество изобрело трансформер. Лет через 20 всё было бы куда проще, а пока обучение и работа крупной нейросети на миллиарды параметров стоит очень дорого. Кластеры на сотни тысяч видеокарт — норма и компании уже задумываются о кластерах на миллионы карт. А это деньги, время, энергия… всего нужно много. Так что Дженсен «Куртка» Хуанг гребёт деньги лопатой, сделав свою Nvidia самой дорогой компанией в истории. Всем нужны его карточки, хотя конкуренты и пытаются вайтивайти и соорудить что-то своё.
Как бы там ни было — эта проблема проблемой не является. Несмотря на постоянные заявления скептиков о том, что энергия кончилась ещё вчера, чипы упёрлись в нанометровый барьер, общая выработка растёт год из года, а стоимость компьютерных мощностей падает. Модель, на обучение которой года два назад надо было потратить месяц, сегодня можно обучить за день-два на домашней стойке. Некоторые модели уже можно запихнуть на локальный компьютер.
Ошибки генерации.
Это те самые галлюцинации, когда пропадают и пропадают предметы и люди, происходит мешанина и прочее.
Проблема существенна, но тоже решаема, что и показывает развитие нейросетей. И главное — проблема решаема в короткие сроки. В 2021 году о нейросетях знали только энтузиасты, а теперь они проникают во все отрасли жизни. Нет сомнения — года через 3-4 практически от всех багов удастся избавиться. Вот тогда-то и настанет время роликов с тентаклями!
Недостаток данных.
Большие языковые модели так устроены, что чем больше данных в неё для обучения подашь, тем лучше они работают. В своё время именно масштабирование позволило совершить прорыв в работе моделей. Увы, доступные данные ограничены и они если не близки к исчерпанию, то где-то близко. На десятилетия их точно не хватит. Значит, развитие моделей должно прекратиться.
На деле же никакого прекращения развития не ожидается. Во-первых, новые данные появляются постоянно и чем дальше, тем их становится больше. С видео это особенно заметно — стоит человеку завести телефон, как он тут же стремится выложить всю свою жизнь в сториз. Людей, у которых до сих пор нет смартфона, огромное количество. Рано или поздно они точно также подключатся к сети и начнут выкладывать видео. Вдобавок, никто не мешает компаниям нанимать дата-майнеров — людей, которые будут по заказу снимать видео на заданные темы. Работа для студентов, школьников и просто всех подряд, которая позволит взять дешёвой массовостью.
Во-вторых, результат очень сильно зависит от качества данных. Одно дело просто снять ролик и обозначить его как «закат на реке», и совсем другое — разметить видео «тут река-тут берёза-тут собака пробежала». Чем выше качество данных, тем меньше их требуется. Разница вполне может достигать пары порядков. Так что помимо дата-майнеров у нас могут появиться ещё и разметчики.
Наконец, разработчики меняют сами подходы. Недавно прошёл эксперимент по распределённой тренировке нейросети. Результаты заметно хуже, чем при обучении в дата-центре, но приемлемы, учитывая первый опыт. Так что рано нести свою видеокарту на Авито, она ещё пригодится. Есть попытки провернуть нечто подобное и с процессорами, хотя они для такого не предназначены.
Кроме эксперимента, меняются и алгоритмы. Нейросети начинают учиться на собственных сгенерированных данных, контроль которых осуществляет часть сети. Скайнет? Оно самое. Трудности есть и тут, но метод рабочий.
Относительно недавно начал распространяться подход к работе, когда нейросеть рассуждает шаг за шагом, а не пытается выявить закономерности. Он уже показал отличные результаты в некоторых областях. Есть ещё целый ряд алгоритмических улучшений. Нынешние нейросети — это совсем не те нейросети, которые были ещё пять лет назад.
Так что повторимся — технология сейчас проходит начальный этап развития, ошибки и проблемы неизбежны. Ну а скептики, любящие говорить про «никогда», в очередной раз ошибутся. Как оно и бывало ранее.
P.S. Ещё у меня есть бессмысленные и беспощадные ТГ-каналы (ну а как без них?):
Про игры и игровую индустрию: https://t.me/gameprodev;
Мой личный, куда сваливается наука и всякое гиковское: https://t.me/deeplabscience.
