Ключевые этапы становления платформы цифровых иллюзий
Первая версия нейросетевого движка для синтеза фотореалистичных поверхностей на базе GAN.
Реализован модуль трекинга жестов в реальном времени для интерактивных инсталляций.
Запущен инструмент для генерации промежуточных кадров и цветокоррекции на основе диффузионных моделей.
Публичный доступ к алгоритмам глубокого обучения для создания пользовательских визуальных эффектов.
Совместные проекты с университетскими центрами по исследованию ИИ в цифровом искусстве.
Курсы и воркшопы по креативной автоматизации и генеративному дизайну для сообщества.
Алгоритмы, которые превращают данные в визуальный опыт
Принцип Мы не просто генерируем картинки — мы строим системы, которые понимают форму, свет и движение. Каждый проект начинается с вопроса: как алгоритм может расширить возможности художника, а не заменить его.
Метод В основе лежат модели глубокого обучения, обученные на тысячах часов видео и миллионах текстур. Мы комбинируем генеративные сети с классическими техниками компьютерной графики — трекингом, композитингом, симуляцией физики.
Результат Клиент получает не просто ролик или инсталляцию — он получает инструмент, который адаптируется под контекст: меняет цвет в зависимости от освещения, реагирует на движение зрителя, синхронизируется со звуком. Это не магия, это математика, упакованная в интерфейс.
Хронология
В 2021 году мы запустили первый прототип генератора текстур на базе GAN. За три года команда выросла с двух энтузиастов до лаборатории из двенадцати инженеров и художников. Ключевым решением стал отказ от универсальных моделей в пользу узкоспециализированных — для каждого типа визуального эффекта мы обучаем отдельную архитектуру.
Заметный результат — интерактивная инсталляция «Синтез» на фестивале медиа-арта в Алматы, где алгоритм в реальном времени преобразовывал движения зрителей в абстрактные композиции. Система обработала более 4000 посетителей за три дня без единого сбоя. Сейчас мы готовим открытую платформу для интеграции ИИ-иллюзий в коммерческие проекты.
Позиционирование
Используем нейросети для синтеза текстур, анимации и интерактивных сцен. Каждый проект — это эксперимент на стыке алгоритмов и эстетики.
GAN, диффузионные модели, трекингСокращаем рутину в моушн-дизайне и постпродакшне. ИИ берёт на себя генерацию промежуточных кадров, цветокоррекцию и раскадровку.
Runway ML, Stable Diffusion, плагиныКомпьютерное зрение превращает движение, жесты и мимику в цифровое искусство. Работаем с OpenCV и MediaPipe для реального времени.
перформанс, камера, холст