Японский креатор игр Нобу из studioROBOBABY рассказал, как ChatGPT запутал работу над шестиминутным фильмом из 79 планов. Для тех, кто делает ИИ-видео, цена ошибки — не только лишние перегенерации: модель может уверенно принять собственную ошибку за исправление.
Проблемы начались на раскадровке и эскизах. На просьбу нарисовать затопленный город после наводнения 1910 года ChatGPT выдал схему с результатами проверки рабочих файлов. А когда Нобу попросил сохранить город и поднять камеру на уровень крыш, изменились дома и глубина улицы: похожую картинку сделать проще, чем показать то же место с другого ракурса. В сцене с межевыми работами на фоне появились железный мост и заводские трубы, которых тогда ещё не было. Проверка материалов японского министерства и местного музея помогла уточнить эпоху — после этого изображение стало пригодным.
Были и ошибки, которые не исправлялись прямой просьбой. Рельсы вагонетки шли наискосок к месту земляных работ: даже с приложенными схемами ChatGPT не выправил направление, но ответил, что исправил. А вместо сцены с инженерами у чертежей снова появлялась стройка. Нобу предположил, что одна система, одновременно выдающая задание, генерирующая изображение и проверяющая его, сама не замечает промахов. Сам автор оговаривается: точно не знает, почему так происходило.
В заметке на note Нобу пишет, что собирается разделить роли ИИ, но конкретную схему ещё не приводит. Это не замер возможностей генератора, а опыт одной подготовки — зато показательный: иногда быстрее сперва проверить историю, чем снова перерисовывать кадр. И опубликованные изображения — пробные реконструкции, не архивные фотографии. Разделение задач звучит как база, но база здесь и спасает от нейрослопа.
Источникnote #画像生成AI
