Від «іграшки» до робочого інструмента: як ми вчили художників працювати з ШІ
Три роки тому більшість наших художників вважала генеративні моделі забавкою. Сьогодні ШІ є звичайною частиною роботи в кожному артвідділі AB Games, а на деяких задачах він скорочує час удвічі.
Мене звати Ксенія, я керую впровадженням ШІ в арт-процеси AB Games. Я розповім, як ми вводили ШІ в роботу художників, де спотикалися, як навчаємо людей і що порадили б студіям, які тільки починають цей шлях.
З чого все почалося
У 2022 році ми здебільшого спостерігали. Midjourney та Stable Diffusion гриміли в медіа, але для продакшну вони не годилися: картинки виходили сирими й непередбачуваними, а стиль гри втримати було неможливо. Перші спроби вбудувати генерацію в реальні задачі впиралися в те саме: модель давала красиву картинку, яка не трималася стилю проєкту й не лягала в пайплайн.
Думку змінив один приклад. У 2023-му наш колега Дмитро Кабицький натрапив на ArtStation на роботу, де модель не малювала замість художника, а доводила до ладу його скетч і не ламала форму. Саме цього ми й шукали: інструмент, який підсилює задум автора, а не підміняє його.
Того ж року першим пайплайн отримав відділ персонажів. ШІ (тоді ще через Automatic1111) взяв на себе рендер і пошук референсів. Ентузіазму вистачало не всім: частина художників бачила в генерації загрозу професії, інші — просто не вірили, що «машина» може втримати живий стиль. Переконували не словами, а результатом — сідали поруч і показували, як на реальній задачі ШІ економить години, а фінальне рішення лишається за автором.
Де ми спіткнулися
У середині 2024 року засновник компанії Антон Большаков вирішив поширити досвід персонажників на всі артвідділи. Ми перейшли на ComfyUI і підняли власні сервери: гнучкість цього інструмента дозволяла налаштувати все під наші задачі.
А далі почалися проблеми, яких ми не передбачили.
Підписуйтеся на наші соцмережі
- Складність. ComfyUI зручний для того, хто будує пайплайни, але не для художника, якому треба просто зробити задачу. Схема з десятків вузлів лякала людей, які прийшли малювати, а не розбиратися в графах. Навчити ним цілий відділ виявилося надто важко.
- Логістика файлів. Художник малює у Photoshop, генерує в браузері, зберігає, імпортує назад, підганяє. Ми заміряли цей цикл на кількох людях і порахували: на саме перемикання між програмами йшло до 18 годин на місяць.
- Одна людина на все. Дмитро одночасно досліджував нові моделі, будував пайплайни й навчав колег. Коли масштаб виріс до всієї компанії, це стало вузьким місцем: утворювалася черга на навчання, а оновлення моделей чекали, поки звільниться одна пара рук.
Найдорожчий урок був саме про навчання. Ми якийсь час вірили, що достатньо дати людям інструмент і коротку інструкцію — і далі вони самі. Це не спрацювало: без живого супроводу художники просто поверталися до звичного ручного процесу, а ШІ лишався стояти осторонь.
Чому ми зробили власний інструмент
Ми зрозуміли просту річ: художник не повинен іти до ШІ, це ШІ має прийти туди, де працює художник. Тому вирішили вбудувати генерацію безпосередньо в Photoshop і зробили для цього внутрішній плагін ABrush. Перша версія потрапила в команди на початку 2025 року.
Технічно це виявилося складніше, ніж здавалося на папері: у Photoshop свій погляд на React і чимало незадокументованих обмежень. Бувало, що функція, яка бездоганно працювала у звичайному браузері, усередині Photoshop поводилася зовсім інакше, і на пошук причини йшли дні.
Паралельно ми розділили ролі й створили окремий AI Unit. Дмитро зосередився на технічній частині й розробці, а Анна Колодійська (наша арт-директорка) взяла на себе людей: впровадження в пайплайни, навчальні програми й контроль того, щоб ШІ підтягував якість, а не знижував її.
Як ми навчаємо людей
Анна з Дмитром обидва прийшли з класичного арту й багато років працювали в індустрії. Це допомагає: коли художник каже «воно не працює», ми не відповідаємо інструкцією, а сідаємо поруч і разом доводимо задачу до результату.
У компанії регулярно проходять воркшопи: показуємо прийоми, ділимося знахідками, записуємо інструкції до оновлень. Формат простий — це невелика група, жива демонстрація на реальній задачі й час на запитання, щоб кожен спробував сам, а не просто подивився.
Найцікавіше спостереження стосується того, хто адаптується швидше. Художники, які звикли до фотобашу, освоюють ШІ помітно легше. Вони й раніше працювали з референсами, що не зовсім пасують, тому «неідеальність» генерації їх не лякає: вони просто знають, як її виправити.
Були й скептики, які змінили думку. Найчастіше перелом наставав не після переконливих слів, а після першої задачі, де ШІ за кілька хвилин закривав те, на що раніше йшов день, і художник раптом бачив, що інструмент не забирає роботу, а повертає час на найцікавіше.
Що змінилося в цифрах
У середньому робота пришвидшилася на 30–50% залежно від задачі, але розкид між напрямами великий. Найбільший виграш дав пак аватарів – там швидкість зросла до 75%. На персонажах, від концепту до відмальовки, прискорення склало 33–50%, а на Map Art і локаціях – скромніші 22–30%, бо там більше ручної роботи, яку ШІ поки не бере на себе. Окрема історія – відділи, де ми навчили модель на стилі конкретного проєкту: саме тут цифри найвищі, від 50 до 90%.
Окремо ми працювали над швидкістю самої генерації: після оптимізації серверів вона зросла на 40–60%.
Звільнений час ми спрямували на те, до чого раніше просто не доходили руки: більше варіантів персонажів, глибша кастомізація локацій і додаткові елементи, які доводять гру до ладу, але зазвичай лишаються «на потім».
Що б ми порадили іншим студіям
-
1
Почніть з одного відділу. У нас першими були персонажники, і їхній досвід потім став аргументом для решти команди.
-
2
Тримайте людину в центрі. Якщо процес зводиться до натискання однієї кнопки, якість поступово деградує. Найкраще працює формат «копайлота», де візія й фінальне рішення залишаються за художником.
-
3
Не змушуйте художника виходити з його середовища. Кожне перемикання між програмами з'їдає час, який легко недооцінити.
-
4
Розділіть технології та навчання. Одна людина не може одночасно розробляти складний софт і менторити десятки колег.
-
5
Навчіть модель на стилі проєкту. Саме тут ми бачимо найбільший приріст швидкості.
Якби можна було повернутися у 2022-й, я сказала б собі одне: не чекай на «ідеальну» модель, починай із маленької реальної задачі – саме вона навчить швидше за будь-яку теорію.
Інструмент, який пройшов шлях від експерименту до щоденної частини роботи кожного артвідділу, ми назвали ABrush. Більше про нього — на abrush.ai.