Нейроарт: цифровое искусство на нейросетях¶

Нейроарт — направление цифрового искусства, в котором произведения создаются с использованием искусственных нейронных сетей, в частности генеративных моделей, способных синтезировать изображения, текст, музыку и видео на основе обучающих данных. Ключевой особенностью нейроарта является опосредованное авторство: художник формулирует запрос (промпт), настраивает параметры модели и отбирает результаты, тогда как непосредственная визуализация выполняется алгоритмом.

¶История

Предпосылки нейроарта возникли в 2010-х годах с развитием глубокого обучения. В 2015 году был представлен алгоритм DeepDream, созданный инженером Google Александром Мордвинцевым. Программа усиливала распознаваемые нейросетью паттерны, порождая сюрреалистичные, «галлюцинирующие» изображения. В 2016 году появился алгоритм переноса стиля, позволявший накладывать живописную манеру одной картины на фотографию.

Переломным моментом стало создание генеративно-состязательных сетей (GAN), а затем — диффузионных моделей. В 2021 году компания OpenAI представила модель DALL-E, а в 2022 году — систему Stable Diffusion с открытым исходным кодом и сервис Midjourney. Эти инструменты сделали генерацию высококачественных изображений по текстовому описанию доступной массовому пользователю, что привело к взрывному росту интереса к нейроарту.

¶Технологическая основа

Современный нейроарт преимущественно опирается на диффузионные модели. Принцип их работы заключается в постепенном «зашумлении» изображения в процессе обучения и последующем обратном процессе — восстановлении картинки из шума под управлением текстового описания. Модель обучается на огромных массивах пар «изображение — текст», что позволяет ей устанавливать соответствия между словами и визуальными элементами.

Для управления генерацией художники используют промпты — текстовые описания, содержащие детали сюжета, стилистические отсылки, указания на технику исполнения и освещение. Дополнительными инструментами служат:

• отрицательные промпты (исключение нежелательных элементов);
• контрольные сети (ControlNet) для управления композицией и позами;
• инпейнтинг и аутпейнтинг (дорисовка или расширение изображения);
• img2img (переработка существующего изображения).

¶Виды и техники

В нейроарте выделяют несколько устоявшихся подходов:

• Текстовая генерация (text-to-image) — создание изображения с нуля по описанию.
• Стилизация — перенос художественного стиля на фотографию или другое изображение.
• Гибридные работы — сочетание нейрогенерации с традиционной цифровой живописью и фотоманипуляцией.
• Генерация видео и анимации — создание коротких видеопоследовательностей (например, с использованием моделей Runway или Sora).
• Интерактивные инсталляции — произведения, реагирующие на действия зрителя в реальном времени.

¶Восприятие и критика

Нейроарт вызвал активную дискуссию в художественном сообществе. Сторонники направления отмечают демократизацию творчества: возможность создавать сложные визуальные образы без многолетнего обучения академическому рисунку. Противники указывают на несколько проблем:

• Авторство и оригинальность. Поскольку модель обучается на работах существующих художников, критики говорят о «производном» характере нейроарта и отсутствии авторского замысла.
• Этические и правовые аспекты. Использование произведений живых авторов в обучающих выборках без согласия породило судебные иски (в частности, в США и Великобритании) и требования о компенсациях.
• Дегуманизация искусства. Часть критиков полагает, что механическая генерация обесценивает ручной труд художника и снижает ценность художественного высказывания.

В то же время нейроарт получил признание в коммерческой сфере: его используют в иллюстрации, рекламе, дизайне, разработке игр и кинематографе для создания концепт-арта и визуальных эффектов.

¶Правовой статус в России

В Российской Федерации правовое регулирование нейроарта находится в стадии формирования. Действующее законодательство об авторском праве не содержит прямых норм об охране произведений, созданных искусственным интеллектом. Роспатент и судебная практика в ряде случаев признают возможность регистрации таких объектов в качестве товарных знаков или промышленных образцов, однако вопрос об авторстве физического лица остаётся дискуссионным. Отдельные сервисы генеративного искусства, работающие на территории РФ, обязаны соблюдать требования законодательства о маркировке контента, созданного с использованием ИИ.

¶Источники

• Эпштейн З., Херцманн А. «Искусство и наука генеративного ИИ» // Журнал Science, 2023.
• Материалы конференции NeurIPS о диффузионных моделях, 2021–2023.
• Обзор Роспатента «Искусственный интеллект и интеллектуальная собственность», 2023.
• Публикации о судебных разбирательствах по авторским правам на данные для обучения ИИ, 2023–2024.