Нейросети в современном анимационном искусстве: эстетические инновации и новые горизонты

Зайцев Алексей Яковлевич ORCID: 0000-0002-1118-1877 кандидат искусствоведения доцент; кафедра анимации и компьютерной графики; Всероссийский государственный университет кинематографии имени С.А. Герасимова 129226, Россия, г. Москва, ул. Вильгельма Пика, 3 Zaitcev Aleksei Yakovlevich PhD in Art History Associate Professor; Department of Animation and Computer Graphics; All-Russian State University of Cinematography named after S.A. Gerasimov 3 Wilhelma Peak St., Moscow, 129226, Russia art-mary@mail.ru Другие публикации этого автора

Применение инструментария нейросетей в анимационном творчестве открывает новые эстетические возможности и поднимает важные вопросы о художественном выражении анимационного фильма. Данное исследование акцентирует внимание на значительном воздействии современных технологий на анимационную индустрию и поднимает вопрос о необходимости адаптации профессиональных навыков и образовательных методов в соответствии с этими изменениями.

Создание анимационного видеоконтента является трудоемким процессом, в котором задействованы различные специалисты данной области. С появлением компьютерных технологий многие профессии отмирают и теперь являются редкими. Например, профессия художника-прорисовщика и фазовщика. В своей работе современные 2D-аниматоры используют профессиональный инструмент Toon Boom Harmony, который подходит для перекладной, покадровой анимации и их комбинации, созданию спецэффектов. Благодаря данной программе, которая позволяет работать с различными стилями анимации, стало возможным не рисовать (и прорисовывать, фазовать) персонажа, а двигать марионетку, получая готовое анимированное изображение, как, например, в анимационных сериалах «Рик и Морти» (2013-), выпускаемом в рамках блока Adult Swim на телеканале Cartoon Network и «Смешарики» (2020-) студии «Петербург».

Технологии, применяемые в кинематографе, эволюционируют, появляется технология захвата движения Motion Capture (MoCap), с помощью которой можно создавать анимацию персонажей без применения ручного труда. MoCap позволяет фиксировать движения актеров с помощью специальных камер и маркеров, которые закрепляются на теле. После записи движений данные обрабатываются программным обеспечением, которое преобразует их в цифровую анимацию. Преимущества MoCap состоят не только в ускорении процесса создания анимации, но и способствованию высокой степени реалистичности движений, а также возможности захвата сложных движений, включая мимику лица. Вместо ручного наложения анимации на 3D-модели, MoCap позволяет «заснять» движения, что сокращает время разработки и повышает эффективность.

Технический прогресс не стоит на месте, и в настоящее время в современном кинопроизводстве активно используются возможности нейронных сетей, которые создают визуальный контент в формате изображения и видео. Нейронная сеть (далее будем называть её «нейросеть») — это математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Следует развести понятия «нейронная сеть» и «искусственный интеллект»:

Искусственный интеллект (ИИ) – «ĸомплеĸс технологических решений, позволяющий имитировать ĸогнитивные фунĸции человеĸа (вĸлючая самообучение и поисĸ решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении ĸонĸретных задач результаты, сопоставимые, ĸаĸ минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человеĸа» (из Указа Президента РФ от 10 оĸтября 2019 г. No 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации», где говорится о формировании Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года).

Нейронная сеть (нейросеть) – «метод в искусственном интеллекте и программа, работающая как с обработкой информации, так и с большим объемом данных, созданная по аналогии с мозгом человека, которая мотивирует нашего современника к изучению инновационных изобретений» ^[1].

Отдельные авторы считают, что есть три направления ИИ, «в которых он рассматривается как теория или область исследования: 1) подчеркивающее похожесть ИИ на человеческий интеллект по результатам действий; 2) упор на то, что программы ИИ способны к обучению и саморазвитию (нейронные сети, глубокое обучение и т. п.); 3) определение ИИ как программно-аппаратного комплекса, в той или иной степени способного к решению задач и принятию решений (чаще к оказанию помощи в их принятии), а также к овладению другими интеллектуальными функциями» ^{[2, с.17-18]}. В настоящее время ИИ все чаще используется в анимационной индустрии, где, как раз отчетливо прослеживаются все три вышеперечисленные направления: «находится на стадии активного роста и развития, демонстрируя впечатляющие результаты в таких областях, как автоматизация анимации персонажей, генерация реалистичных фонов и окружения, а также оптимизация процессов рендеринга и постобработки» ^{[3, с. 23-33]}.

Активное освоение нейросетевых программных продуктов позволяет за короткое время создать визуально привлекательный видеоконтент. Среди популярных нейросетевых инструментов можно выделить следующие:

- платформа Synthesia (URL: https://neural-networked.ru/synthesia/ (дата обращения 23.10.2024), которая превращает текст в реалистичные видеоролики с виртуальными ведущими;

- нейросеть Pictory.ai (URL: https://pictory.ai/?el=2000b&htrafficsource=pictoryblog (дата обращения 23.10.2024), специализирующаяся на преобразовании длинных текстов в короткие видеоклипы;

- онлайн инструмент для создания видео InVideo (URL: https://invideo.io/studio (дата обращения 23.10.2024), предлагающий множество шаблонов и простоту использования;

- инструмент для создания видеороликов на основе текстовых сценариев с использованием «искусственного интеллекта» Deepbrain (URL: https://www.yeschat.ai/ru/t/deepbrain-ai (дата обращения 24.10.2024);

- нейросеть Runway ML Gen-2 (URL: https://runwayml.com/research/gen-2 (дата обращения 24.10.2024), генерирующая реалистичные сцены с плавными переходами между кадрами по текстовому описанию или изображению;

- русскоязычная нейросеть Kandinsky Video (URL: https://www.sberbank.com/promo/kandinsky/ (дата обращения 24.10.2024), которая создает короткие видео и анимацию по текстовым запросам;

- генератор видео Genmo (URL: https://www.genmo.ai/ (дата обращения 24.10.2024), который позволяет создавать ролики по текстовым запросам или изображениям;

- нейросеть Leonardo AI (URL: https://leonardo.ai/ (дата обращения 24.10.2024), которая представляет собой мощную платформу для генерации изображений и видео, использующую передовые технологии искусственного интеллекта.

Эти и многие другие платформы, генерирующие видеоконтент, предлагают разнообразные функции, — от превращения текста в видео с виртуальными ведущими до генерации сложных сцен на основе текстового описания или изображений, что открывает новые горизонты креативности.

Рисунок 1. Нейросеть Leonardo AI. Скриншот из открытых источников. URL: https://app.leonardo.ai/auth/login?callbackUrl=%2F (дата обращения 29.11.2024).

На первый взгляд, вышеперечисленные инструменты позволяют пользователям создавать видеоролики без необходимых знаний в области законов анимационного движения и принципов видеомонтажа. Как и ранее, когда в анимацию пришли компьютерные технологии, многие режиссеры и художники были очарованы возможностями, которые они открывали. Технологии становились все более доступными, и уже обычный школьник мог создавать анимацию на своем домашнем компьютере. Постепенно пришло понимание, что без профессионального сопровождения творческого процесса невозможно создать достойное, качественное во всех отношениях, анимационное произведение. С одной стороны, технологии ИИ делают создание анимации доступным для широкой аудитории, с другой стороны, это также создает риск появления большого количества низкокачественного контента. Кроме того, нужно признать, что «чрезмерное увлечение ИИ может привести к потере уникального авторского стиля и творческого начала в анимации» ^[3]. Так или иначе, для полноценного, профессионального использования технологий нейросетей в кинематографе «необходимо наличие квалифицированных кадров, высокопроизводительного оборудования и качественного доступа в интернет» ^{[4, с. 41]}.

Использование возможностей нейросетей при создании анимации открывает новые горизонты в этой области, значительно упрощая и ускоряя процесс производства. Аспекты применения нейросетей в анимационной индустрии обширны, и это, в первую очередь, генерация движения. Нейросети могут воссоздавать реалистичные движения персонажей, что в дальнейшем вполне может заменить дорогостоящую технологию захвата движения Motion Capture, которая находит широкое применение в кино, анимационном творчестве, видеоиграх. Нейросети позволяют создавать движение персонажа с высокой степенью достоверности. Синергия между Motion Capture и нейросетями обещает революционизировать подход к анимации, делая его более эффективным и реалистичным. Эти технологии позволяют создавать контент с высокой степенью детализации и эмоциональной выразительности, открывая новые возможности для творчества в кино и видеоиграх.

В качестве примера синтеза Motion Capture и нейросетей можно привести анимационный фильм «Визионер» (ВГИК, 2022) режиссера Всеволода Булавкина, который «...выбрал [историю] Босха, потому что он [Босх] — обличитель грехов в повседневности, и автору «хотелось поговорить о внутренней природе зла», Босх, по словам режиссера, был его «художником-постановщиком, режиссером, оператором» (URL: https://ya.ru/video/preview/13033092693491446068 (дата обращения 23.10.2024).

Рисунок 2. Кадр из фильма «Визионер». Скриншот из открытых источников. «Фильм «Визионер» рассказывает о жизни и творчестве великого художника Иеронима Босха. [Автор] постарался передать сложный процесс создания живописной картины, остроту чувств и восприятий художника-творца, погружение его в собственный фантастический внутренний мир». (URL: https://vgik.info/today/creativelife/detail.php?ID=11905&ysclid=m443mbwe3u223383304 (дата обращения 23.10.2024).

Рисунок 3. Кадр из фильма «Визионер». Скриншот из открытых источников.

Другой пример применения технологий нейросетей присутствует в анимационном фильме «Муравей и Стрекоза» (ВГИК, 2024), режиссера Артемия Зaйцeва, где с помощью данного инструмента создавались фона (декорации) к сценам. Фильм эклектичен с точки зрения выбора технологий: здесь и 3D (персонажи сгенерированы и анимированы в программе Blender), и объемные макеты, выполненные вручную (панорама с домом Муравья), и фона, выполненные с помощью нейросети Leonardo AI, а также эффекты, такие как дождь, снег, падение листвы, выполненные в программе Adobe After effects, и, наконец, уже привычный всем Adobe Photochop. Поиск образов персонажей был осуществлен также с помощью инструментов нейросетей. История, рассказанная в фильме, является альтернативной басне И.А. Крылова и повествует о том, что было бы, если бы Стрекоза не пришла зимой к Муравью.

Рисунок 4. Скриншот рабочего процесса создания сцены фильма «Муравей и Стрекоза». Процесс создания сцены, где персонаж выполнен в 3D, а фон сгенерирован нейросетями по промтам. Материал из архива режиссера фильма, предоставлен для данной статьи.

Рисунок 5. Скриншот рабочего процесса создания сцены фильма «Муравей и Стрекоза». Процесс создания сцены, где персонаж выполнен в 3D, а фон сгенерирован нейросетями по промтам. Материал из архива режиссера фильма, предоставлен для данной статьи.

Рисунок 6. Скриншот рабочего процесса создания сцены фильма «Муравей и Стрекоза». Процесс создания сцены, где персонаж выполнен в 3D, а фон сгенерирован нейросетями по промтам. Материал из архива режиссера фильма, предоставлен для данной статьи.

В условиях автоматизированного создания видеоконтента важно разработать четкие критерии для оценки его качества. Основными критериями могут быть эстетическая привлекательность, гармония композиции, оригинальность, эмоциональная выразительность и точность генерации изображения. Эти параметры помогут определить, насколько созданный видеоконтент соответствует высоким стандартам киноиндустрии.

Одним из важнейших аспектов возможностей нейросетей является улучшение графического изображения: технология позволяет «вытягивать» качество графики и визуальных эффектов, удаляя шумы, а также увеличивая разрешение изображений, что способствует привлекательности анимации, при этом «качество генерируемых ИИ фонов зачастую превосходит результаты ручной работы художников, обеспечивая беспрецедентный уровень реалистичности и погружения зрителя в анимационный мир» ^[3]. И, в целом, если обратить внимание на качество изображения, то здесь ограничением служит, порой, лишь допуск пользователя к «разрешению» генерации изображений. «Разрешение изображения», а данном случае, является ключевым параметром, определяющим качество и детализацию цифровых изображений и измеряется в количестве пикселей на единицу площади, чаще всего в дюймах, и обозначается как DPI (dots per inch) или PPI (pixels per inch) в зависимости от контекста. Профессиональный допуск, разумеется, даст разрешение визуального контента более высокого качества.

Отличительной особенностью нейросетей является их способность обучаться. Например, в процессе работы над анимационным фильмом «Человек-паук: Через вселенные» (2018) «…команда создателей спецэффектов воссоздала все рисунки и позы, созданные художниками в 3D и с помощью программы с искусственным интеллектом пробовала научить ее угадывать каким будет следующий кадр, каждый раз исправляя ее ошибки. Так они постепенно научили ее добиваться того результата, которого хотели создатели…» («Как придумали, нарисовали и анимировали «Человека-Паука: Через вселенные». URL: https://vk.com/@pixel_ae-kak-pridumali-narisovali-i-animirovali-cheloveka-pauka-chere (дата обращения 23.10.24). Кроме того, технологии искусственного интеллекта использовались для контурной обрисовки кадров для того, чтобы придать фильму нужный стиль.

Рисунок 8. Кадр из фильма «Человек-Паук: Через вселенные». Скриншот из открытых источников.

Фундаментальная эстетическая проблематика при использовании нейросетей в кинематографе, особенно в современном анимационном искусстве, включает ряд ключевых аспектов, которые касаются как художественного выражения, так и восприятия зрителями. Во-первых, это аутентичность и оригинальность визуального ряда или изображения. Нейросети, как правило, обучаются на больших объемах существующего контента. Это приводит к тому, что создаваемые ими работы могут быть восприняты как подражание или компиляция уже имеющихся стилей и сюжетов (если это не было целью пользователя). Актуальным является вопрос, насколько оригинальны произведения, которые создал ИИ и где проходит рубежная линия между плагиатом и авторством. Во-вторых, это эмоциональная выразительность: нейросети создают визуально привлекательные изображения, но часто можно видеть, что этим изображениям не хватает глубины в передаче эмоций. Персонажи могут выглядеть безжизненно, статично, таким изображениям подходит обозначение «холодные», и это негативно сказывается на восприятии изображения зрителем.

Кроме того, у современного зрителя уже существует некоторая «насмотренность», которая позволяет ему определить изображения, созданные «искусственным интеллектом», то есть угадать «почерк ИИ». Об этом говорят результаты опроса пользователей в конце 2023 года и в октябре 2024 года. Нами было опрошено 25 человек в возрасте от 17 до 70 лет на предмет определения того, кто создал изображение: человек или нейросеть. Испытуемым было предложено 10 изображений, 5 из которых было создано современными художниками без использования нейросетей и 5 – с помощью платформы Leonardo AI. В 2023 году испытуемые определили 72,8 % изображений, созданных нейросетями; в 2024 году этот показатель повысился до 88 %. При этом изображения, созданные людьми, были идентифицированы как таковые на 86,4% в 2023 году и 82,4 % в 2024 году. Можно предположить, что способность зрителя идентифицировать «цифровые» изображения увеличивается. Интересно, что изображения, идентифицированные как созданные человеком, сократились на 4%, то есть испытуемые в 2024 году чаще принимали за «цифровые» изображения, созданные художниками, что, возможно, связано с ожиданиями испытуемых увидеть «цифровой» контент. Наглядно представим эти данные в диаграмме:

Рисунок 9. Определение испытуемыми изображений, созданных художниками вручную и нейросетями (по текстовому промту) в 2023-2024 гг.

Данное исследование являлось экспериментом, который пока не может гарантировать высокую степень достоверности полученных результатов, но, вместе с тем, представляет интерес в изучении восприятия зрителем образов, рождаемых ИИ и нуждается в дальнейшем изучении, которое выходит за рамки статьи.

Массовая популяризация инструментов нейросетей способствует тому, что теперь каждый человек может создать «свое собственное уникальное изображение» с помощью искусственного интеллекта, например, в приложении «Шедеврум» (нейросеть, разработанная на основе YandexART, которая позволяет пользователям генерировать изображения, короткие тексты и видео). Фантазия пользователя ограничена лишь его опытом формулировать запросы к нейросети (промты). При этом всегда при использовании подобного инструмента существует эффект неожиданности: в течение всего времени генерации изображений пользователь может только догадываться, что он увидит в результате. Из-за непредсказуемости результата усложняется работа над проектами, если речь идет об анимации. Тем не менее, нужно особо отметить тот факт, что использование инструментов нейросетей позволяет человеку, далекому от творчества, развить творческие навыки. Стимуляция творчества способствует повышению интеллектуального потенциала. Известно, что творчество активизирует познавательные процессы и формирует личность, что в свою очередь способствует более полному раскрытию интеллектуальных возможностей.

В анимации используется стилизация и гиперболизация для усиления выразительности персонажей и их действий. Нейросети могут иметь трудности с созданием таких акцентов без утраты реалистичности, что, в конечном итоге, приводит к необходимости вмешательства человека для достижения желаемого художественно-эстетического эффекта.

Характерной особенностью нейросетей являются проблемы с точностью генерации изображений. Так, например, очень часто можно встретить анатомические ошибки и артефакты, возникающие при генерации изображений. Например, у человека может оказаться три руки или восемь пальцев на одной руке, а у носорога – два или больше рогов или пять ног. Это ставит под сомнение идею полной автоматизации творческого процесса.

Рисунок 10. Изображение, сгенерированное нейросетью Leonardo AI. Пример «артефактов» или аномалий изображений, созданных с помощью нейросетей. Заданный промт: «анимационный персонаж, девочка и гусь». Как видно на изображении, искусственный интеллект создал гибрид девочки и гуся из персонажа справа. Кроме того, по непонятной причине нейросеть поместила центрального персонажа по пояс в воду.

Тем не менее, нейросети могут создавать уникальные визуальные стили, генерировать изображения и анимацию от фотореализма до абстракции, что позволяет художникам экспериментировать с новыми визуальными языками и образами и создавать уникальные произведения. Важная задача пользователя – максимально точно научиться формулировать задачи (промты).

Кроме того, нейросети способствуют ускорению и оптимизации производственного процесса: теперь художники могут загрузить наброски, а нейросеть преобразует их в детализированные и качественные изображения. Например, создатели CGI-сериала «Ева. Связь сквозь время» (2023) для производства концепт-артов обращались к text-to-image-нейросетям. Как отмечают создатели проекта, – «нейросети ускорили работу над сценарием раза в два: фактура находилась и проверялась стремительно, эксперты отвечали на конкретные вопросы, что тоже было быстрее. На большом проекте такая оптимизация может ускорить процесс в разы, и нет, ни о какой замене живых людей машинами речи не идет, просто работать становится проще и приятнее» ^[5].

Рисунок 11. Кадр из фильма «Ева. Связь сквозь время». Скриншот из открытых источников.

С помощью нейросети сценарист может быстро визуализировать идеи и концепты, достаточно ввести необходимые тестовые промты. Нейросети могут автоматизировать процесс создания сценариев, персонажей и диалогов для анимационных фильмов, что существенно сокращает время разработки и повышает оригинальность произведений. Например, в процессе работы над одним из эпизодов анимационного сериала «Простоквашино» (Киностудия «Союзмультфильм») нейросеть Kandinsky использовалась, в том числе, для написания сценария, поиска референсов и художественных решений. А в одном эпизоде появился персонаж второго плана – курица, которую сгенерировал искусственный интеллект ^[6].

Уместно затронуть ряд этических проблем, которые могут возникнуть процессе использования технологий искусственного интеллекта в художественном творчестве. Существуют опасения, что использование ИИ для создания анимации может обесценить труд художников, так как быстрая качественная генерация нейросетью анимационного контента может снизить спрос на художников-мультипликаторов и смежные профессии. Пока эти опасения беспочвенны, так как качество выдаваемого нейросетями продукта все еще требует рукотворного вмешательства и, как справедливо отмечает С.Л. Уразова, «продукция с привлечением ИИ пока далека от творчества и формулирования идей, нацеленных на ментальное развитие индивида, его умение рефлексивно мыслить. Это прослеживается прежде всего в аудиовизуальной продукции, в музыкальных видеоклипах, созданных по привычным шаблонам, где превалирует искусственность в образах, прослеживаются признаки экспериментаторства, далекие от профессионализма и творческого подхода» ^{[1, с. 144]}.

Нужно особо отметить, что использование нейросетей в анимации (и не только в анимации) поднимает вопросы об авторских правах. Кто будет автором произведения: нейросеть или человек? В большинстве случаев авторские права традиционно принадлежат человеку или группе людей, которые непосредственно создавали произведение. Но в случае с нейросетями вопрос о том, кто является автором, открыт. Нейросети часто обучаются на защищенных авторским правом материалах и поэтому существует риск нарушения прав третьих лиц при использовании сгенерированного контента в коммерческих целях. Некоторые авторы полагают, что права могут принадлежать пользователю, который инициировал создание контента, тогда как другие утверждают, что разработчик нейросети также может претендовать на авторские права. Это очень интересный и актуальный вопрос, но пока на него нет точного ответа. Развивая мысль относительно авторских прав, можем ли мы считать, что «авторский» набор слов, описаний, задач, которые лежат в основе создания нейросетью изображения, автоматически делает это изображение «авторским»? Если мы обратимся к алгоритму создания изображения нейросетями, то обнаружим, что любое изображение, которое они генерируют, является «собирательным», компилятивным образом и имеет некоторое количество изображений, лежащих в его основе. Готовые изображения «разбираются» нейросетями на пиксели и затем собираются в новый образ. Возникает проблема авторских прав на результаты работ нейросетей. В пользовательских соглашениях некоторые компании пишут, что результат работы нейросети является интеллектуальной собственностью компании ^[7]. Таким образом, глубокого анализа и обсуждения требует не только фундаментальная эстетическая проблематика использования нейросетей в анимационном искусстве, но и вопрос авторских прав.

Инструментарий нейросетей предоставляет поистине безграничные возможности для художника и «рассуждать о том, есть ли ограничения у нейросетей — это как отвечать на вопрос, есть ли ограничения у интернета. Нейронные сети — это технология, а как её применит человек, который с ней работает, зависит от его фантазии, изобретательности» ^[8].

Подводя итог работы, выделим ее ключевые моменты:

Современные технологии, такие как программное обеспечение Toon Boom Harmony и система Motion Capture (MoCap), значительно изменили процесс создания анимации. Эти инструменты автоматизировали множество трудоемких этапов, что привело к сокращению времени производства и увеличению реалистичности анимационных работ.

В настоящее время технологии нейросетей активно интегрируются в анимационное производство, открывая новые возможности для генерации движений, создания фонов и спецэффектов, написания сценариев и пр. Эти технологии упрощают процесс создания контента и делают его доступным для более широкой аудитории, хотя и создают риск появления большого количества низкокачественного контента. Таким образом, несмотря на доступность технологий, создание качественного анимационного контента требует профессионального сопровождения, что подчеркивает необходимость в квалифицированных кадрах и высокопроизводительном оборудовании для полноценного использования новых технологических возможностей.

Использование комбинации MoCap и нейросетей может революционизировать анимационное производство, позволяя создавать более реалистичный и детализированный контент. Примером успешной интеграции этих технологий является анимационный фильм «Визионер». Особый интерес представляет синергия нейросетевых инструментов с другими технологиями: традиционными (макеты) и компьютерной графикой (3D, 2D): примером является анимационный фильм «Муравей и Стрекоза».

Нейросети, хотя и позволяют улучшать качество графики и спецэффектов, поднимают вопросы о сохранении оригинальности и аутентичности анимационных произведений. Это важно для обеспечения уникальности и художественного выражения в анимации. Появление новых технологий требует также пересмотра критериев оценки качества анимации, созданной с их помощью. Необходимы стандарты, которые учитывают как технические, так и художественные аспекты. Кроме того, важно учитывать долгосрочные последствия влияния ИИ и нейросетей на авторский стиль и креативность в анимации.

Использование технологий искусственного интеллекта в анимационном искусстве открывает новые возможности для творчества и упрощает процесс создания видеоконтента. Однако оно также ставит перед обществом ряд серьезных этических, правовых и профессиональных вопросов. Необходима активная дискуссия для выработки подходов к решению этих проблем, и нужно особо отметить, что «регулирование использования искусственного интеллекта в аудиовизуальном искусстве необходимо и в законодательной плоскости» ^{[4, с. 44]}, в противном случае видеоконтент может быть переполнен низкокачественными материалами.

Несмотря на технологические достижения, важно помнить о человеческом аспекте творчества — эмоциональной глубине и оригинальности, которые трудно воспроизвести с помощью алгоритмов. Сочетание технологий с человеческим искусством может привести к созданию уникальных произведений, но только если будет найден баланс между автоматизацией и творческим контролем.