Самая сложная часть внедрения творческого инструмента искусственного интеллекта — это не доказать, что он может создавать хорошее изображение. Убедительная демонстрация может решить этот вопрос за считанные минуты. Более сложный вопрос возникает позже, когда другой оператор должен воспроизвести результат...
Самая сложная часть внедрения творческого инструмента искусственного интеллекта — это не доказать, что он может создавать хорошее изображение. Убедительная демонстрация может решить этот вопрос за считанные минуты. Более сложный вопрос возникает позже, когда другому оператору придется воспроизвести результат, изменить одно решение, проверить его происхождение или перенести работу на более новую модель.
Это тот момент, когда холст либо становится производственной инфраструктурой, либо остается набором экспериментов.
На рынке Figma Weave, FLORA, Krea, Raelume и YouArt подходят к проблеме по-разному. Тем не менее, их общедоступные материалы демонстрируют общее направление: генерация переходит к видимым рабочим процессам, которые соединяют модели, активы, правки и результаты. Поэтому полезная техническая оценка должна быть сосредоточена на состоянии, сохраняющемся между этими операциями, а не на визуальном дизайне холста.
Вот шесть частей для этого.
1. Определите авторитетную информацию
Каждому рабочему процессу необходимы входные данные, которые последующие шаги не могут автоматически переопределить. Для изображений продукта это может быть утвержденная фотография плюс запись защищенных свойств, таких как геометрия, материал, текст этикетки, цвет и входящие в комплект детали.
Система должна сделать авторитет