Влад Ахтырский: «Я знаю, как оптимизировать студийный пайплайн и сэкономить время»

Влад Ахтырский, супервайзер визуальных эффектов таких фильмов, как «Человек-паук», «Красавица и чудовище», «Аквамен» и других, рассказал об оптимизации рабочих процессов VFX-студии и как в этом помогают нейросети и искусственный интеллект.

В начале декабря представители ведущих студий, специалисты по компьютерной графике и анимации, собрались на очередной международной конференции CG Event. В ней принял участие и Влад Ахтырский, супервайзер канадской студии Scanline VFX (Vancouver). Нам удалось с ним поговорить не только о проектах, над которыми он работал, но и о том, как он пришел в профессию.

— Расскажите немного о себе, как вы пришли в профессию?

— Меня всегда интересовала техника. Еще в конце 1980-х, я увлекся программированием на компьютере БК 0010-01. В 1996 мы с братом купили настоящий компьютер и я с удовольствием изучал любое программное обеспечение: 3DMax, Photoshop, все, что было доступно.

Я решил, что пора бы уже монетизировать свои знания и начал искать работу. Ходил с дурацким шоурилом по студиям. Где-то мне смеялись в лицо и говорили: «Что это за фигня?» Но на 20-й попытке у меня все же получилось. Я устроился в студию Сергея Антонова. Работал на анимационной рекламе и музыкальных клипах.

Потом наша студия объединилась с Аркадием Дубининым и получился «Мосфильм-арт», где я уже занимался не только всей компьютерной частью анимационной студии, но и VFX. В те же времена мы с Андреем Сициным написали ProjectManager под CambridgeAnimationSystem, оптимизировали рендер и другие рабочие процессы.

Постепенно перешел на VFX и даже посупервайзил некоторое время. Какое-то время спустя просто уехал в Лондон по личным причинам. Там я начал работать в MPC, затем попал в Cinesite и снова в MPC. Дальше все завертелось.

Так что, заход в профессию был странный: нужны были деньги.

— То есть вдохновило вас совсем не творчество?

— Это не совсем верно, я же не на стройку пошел. С первых дней я влюбился в то, что происходило на работе в анимационной студии.

Я быстро все выучил и за два года стал довольно хорошо разбираться в технической области композа для 2D-анимации. Так как я не люблю тратить время на всякую рутину, то я стал оптимизировать процессы и пайплайн (связка программ, с которыми работает VFX-студия, — прим. tvkinoradio.ru). Таким образом освобождалось время для творчества.

— Расскажите об оптимизации подробнее.

— Я люблю работать с людьми и организовывать процессы. Моя специализация в техническом плане — это 2D-пайплайн, эту часть я хорошо понимаю. Я не знаю, как оптимизируют 3D и симуляции, хотя и работаю с ними, но не настолько глубоко.

Но я не люблю оптимизацию ради оптимизации. Выбираю только рутинный процесс. Если времени на него не хватает, думаю, что с ним можно сделать, как ускорить. Я могу написать скрипт, а чаще прототип, описать процесс или алгоритм действий, который процедурно что-то начнет делать. Но это простая задача.

Поскольку я понимаю, как работает студийный пайплайн и из чего он состоит, то понимаю и как его оптимизировать. Я не особо крутой программист на Python, но для объяснения идеи и показа прототипа этого достаточно. Дальше мы внедряем. Несмотря на то, что на первоначальном этапе затрачивается много человеческих ресурсов, в дальнейшем это позволяет сэкономить время на рутинных задачах.

— Например, избавиться от кеинга? (кеинг — процесс удаления хромакея из отснятого материала, — прим. tvkinoradio.ru).

— Да, мне не нужно идеальное качество, я знаю, что Disney со своей лабораторией исследования машинного обучения делают сумасшедший кейер, но это Disney с их миллионами долларов. А это я, Влад Ахтырский, у которого есть компьютер и пара друзей, которые решили ему помочь, ну и мозги.

Совместно с Максом Ткаченко из команды Heartex, мы научили нейросеть удалять хромакей. Для этого мы «скормили» ей несколько сотен хромакейных картинок, но в итоге заставили ее понять, что же требуется из них убрать.

Моя разработка может адаптироваться к проекту очень быстро, и время на ее создание не было долгим. Я вообще не люблю сложноподчиненные процессы, они часто запутаны и никому не понятны.

Я ставлю небольшие задачи, но зато я могу их поднять и решить в данный момент времени и на этом бюджете. Они помогут мне увидеть, что еще можно сделать, используя комбинация машинного обучения, скриптов и чего-то еще. Это как паззл. Сначала я пробую сделать что-то сам, без ресурсов, и потом уже предлагаю идеи и их реализацию.

— 2D — это только плейты и финальная картинка, с чем вы работаете?

— Конечно, это не только плейты, но и проекции, трекинг камеры. Как любая студия-вендор по производству компьютерной графики, мы получаем отрендеренные картинки и плейты, объединяем это вместе и делаем их реалистичными.

У нас есть множество отделов, которые занимаются каждый своими задачами.

Но сейчас в целях оптимизации я смотрю на склейку V-Ray и Nuke, как на некую новую ипостась. Недавно проводил на эту тему мастер-класс в Болгарии: подготовили 3D-сцену в Houdini и Maya, потом все залили в Nuke, залайтили (лайтинг — выставление виртуального света на цифровую сцену, — прим. tvkinoradio.ru) и отрендерили. Это все прокачалось. Для меня это был тест на brute force, на то, как далеко мы сможем зайти в этой области.

Проще говоря мы объединяем 3D-рендер и 2D-плейты. Но вся фишка композитинга в том, что мы делаем финальное изображение и видим косяки всех департаментов, которые произошли раньше. Например, отдел анимации сделал что-то не так (объект проходит через пол) или лайтинг что-то не так отрендерил, мы все это исправляем. Если нет времени делать это в 3D, то правим в композе. Когда говорят: «Fix it in post» (на посте поправим), имеют в виду именно композ.

Поскольку мы являемся постоянными фиксерами, на нас регулярно давит дедлайн. Ведь когда идет проект, то в цепочке всех работ мы оказываемся последними. Когда опаздывают другие департаменты, они отнимают у нас часть времени, и это опоздание в итоге суммируется именно на последнем этапе — на композитинге. Нам нужно быть хитрыми, гибкими и готовыми к разным сценариям. Эта ситуация стимулирует к поиску методов того, как можно упростить все, что можно упросить.

— Сейчас много говорят об искусственном интеллекте. Что он скоро вытеснит людей из многих профессий. Как вы считаете, заменит ли ИИ людей в кино? Считается, что первыми уйдут актеры.

— Все же я нахожусь не на переднем крае разработок, а скорее использую определенные знания, чтобы играть с этим, практиковаться.

Что касается актеров, это сложный вопрос. Почему нужны актеры для публичного пространства? Люди любят их обсуждать, как кто одет, что сказал, с кем вышел, в чем ошибся. У публики такое хобби. А если не будет актеров, кого они будут обсуждать?

Можно пофантазировать на эту тему. Вот, создадим виртуальных актеров с применением элементов искусственного интеллекта. Они будут тусить, ошибаться, спать с друг другом, ругаться, мириться. Все это будет поститься онлайн, будут газеты, написанные искусственным интеллектом. Все эти виртуальные люди будут играть в кино, а у нас будет что обсуждать. Многим не будет дела, есть они в реальном мире или нет.

Тут самое время задуматься о создании и виртуальных хулиганов. Теоретически это можно сделать, но человек уникален и обладает индивидуальными качествами. Готовы ли мы отдать это на растерзание алгоритмам — иной вопрос.

— А премьеры?

— Ну а что, вон голография гастролирует. Почему бы не сделать то же самое на премьерах? Но это фантазия, спекуляция. Сложно сказать нужно ли это? Думаю, все будут решать деньги, а главный вопрос будет: экономически это эффективно? Можем мы на этом срубить денег или нет?

Сейчас все идет за деньгами. Иногда они двигают плохое начинание, а иногда хорошее. Что касается актеров, то в театре они наверняка останутся. Очень хочется чтобы остались.

— Актер не просто читает сценарий, а «проживает» их согласно собственному опыту. Может ли компьютер их имитировать?

— Да, почему нет? Кто сказал, что мы не можем научить нейросети имитировать эмоции? Так или иначе, будем править это в анимации и на посте (смеется). Некоторые актеры не меняются от роли к роли ни в эмоциях, ни в игре, но зритель-то их любит, да и мне нравятся некоторые образы.

Но сегодня нельзя сказать наверняка, как быстро это может произойти. Сейчас все очень стремительно развивается. В Монреале, где самый большой интеллектуальный центр машинного обучения и куча профессоров, все время что-то выдумывают. И никто не знает, где предел, того, что можно сделать. Прорыв случился где-то в 2012 году, а сейчас хайп дошел до широких масс. Кто-то пытается на этом заработать денег.

Я увидел, что можно сделать в моей области. Это субъективная задача, которую скрипт не решит, потому что здесь слишком много анализа и субъективных решений. Хотя мне и пришлось переписать кейер, и сделать свой только на математике, он отличается от существующих. Но нейросеть справилась. Возможно, еще несколько лет и она справится с виртуальными людьми?