Панорамный отчёт о мультимодальной генерации: от «визуальных игрушек» к симуляторам физического мира
Предисловие:
Долгое время мультимодальный AI считался «забавной игрушкой». Он умел рисовать аниме‑арт и генерировать смешные ролики, но стоило попросить связный 3‑минутный анимационный клип или 3D‑ассет для Unity — и появлялись проблемы: мерцание персонажей, разрушение физики, дрейф стиля.В марте 2025‑го, на фоне условных Sora v2, Runway Gen‑4 и Midjourney 3D, произошёл перелом. Мультимодальный AI переходит от «рисования пикселей» к симуляции физики. Ниже — разбор драйверов и отклика индустрии.
Глава 1: Революция управляемости визуальной генерации
Главный враг генеративных моделей — не «плохая картинка», а слишком случайная. Для индустрии ключ — контролируемость.
1.1 Абсолютное решение консистентности IP
В 2024‑м сообщество использовало IP‑Adapter, FaceID и другие «патчи», чтобы удерживать одного персонажа.
В 2025‑м стандартом стала архитектура ReferenceNet.
1.1.1 Что такое ReferenceNet?
Это параллельный энкодер к генеративной сети.
- Поток: вы вводите «референс‑изображение персонажа». ReferenceNet извлекает высокоразмерные признаки (лицо, ткань, детали).
- Инъекция: признаки через cross‑attention внедряются в каждый слой генерации.
- Итог: как бы ни менялся промпт, персонаж остаётся тем же, вплоть до кнопок на одежде.
1.2 Родная поддержка компоновки и слоёв
Adobe Firefly 3.0 показал: слои — душа дизайна.
Новые модели больше не выдают плоский JPG, а умеют сразу создавать PSD.
- Прозрачные каналы: модель отделяет фон от переднего плана.
- Векторный вывод: генерация SVG‑логотипов достигла коммерческого качества, решая проблему размытия при увеличении.
Глава 2: Генерация видео — поиск «мировой модели»
OpenAI говорила, что Sora — это не просто видео‑генератор, а симулятор мира. В 2025‑м это начинает подтверждаться.
2.1 От «живой картинки» к физической симуляции
Ранние модели (например, Pika 1.0) просто «оживляли» изображения.
Современные видеомодели начинают понимать физику.
2.1.1 Кейc: жидкость и гравитация
- Старые модели: вода может «висеть в воздухе» или исчезать.
- Новые модели: вода течёт по краю стола, брызги летят по параболе, отражение света корректное.
- Причина: модели «выучили» законы вроде $F=ma$ из видео‑данных. Они не считают формулы, но предсказывают поведение правильно.
2.2 Прорыв длительности и связности
- Контекстная фрагментация разрушала длинные видео.
- Ring Attention в видео: как в LLM, теперь применяется Ring Attention. Это позволяет создавать 5‑минутные «one‑shot» клипы, где начало и конец стилистически согласованы.
Глава 3: 3D‑генерация — последняя миля индустриализации
3D‑ассеты очень дороги: персонаж AAA‑игры требует недель работы художников. AI сокращает процесс до минут.
3.1 Взрыв Gaussian Splatting
NeRF красив, но медленный. 3D Gaussian Splatting (3DGS) полностью меняет ситуацию.
- Идея: сцена описывается тысячами «эллипсоидов» с цветом, прозрачностью и ориентацией.
- Плюсы:
- Рендер в реальном времени — 60 fps даже на телефоне.
- Скорость генерации — качественная 3DGS‑сцена из видео строится за секунды.
3.2 Оптимизация топологии и авто‑риг
Сырые 3D‑модели — это хаотичная сетка, непригодная для анимации.
AutoRetopo v4 решает эту проблему:
- Квадратная ретопология: перевод треугольников в quads.
- Авто‑скелет (Auto‑Rigging): модель распознаёт «двуногого» и автоматически строит скелет и веса.
Теперь результат можно сразу импортировать в Maya или Unity.
Глава 4: Перестройка индустрии — Голливуд и игры
Технология меняет производственные отношения.
4.1 Кино: превиз как финальный контент
Раньше режиссёры рисовали раскадровки и делали грубые 3D‑превизы.
Теперь AI генерирует качественные аниматики, которые могут стать частью финального кадра (фон, массовка).
- Тайлер Перри заморозил стройку студии — символичный кейс. Когда фон можно создать AI, спрос на реальный продакшн падает.
4.2 Игры: взрыв UGC
Если 3D‑ассет создаётся «по слову», игры входят в золотую эпоху UGC.
- Эволюция Roblox: игрок не строит дом из блоков, он просит AI «создай готический замок» — и получает его сразу в игре.
Глава 5: Тёмная сторона — deepfake и кризис доверия
Нельзя видеть только позитив. Быстрый прогресс открывает «ящик Пандоры».
5.1 Эпоха, когда «глазам нельзя верить»
В 2025‑м человек уже не способен отличить AI‑видео. Биометрия (радужка, голос) под угрозой.
- Инъекция: злоумышленники подают в систему видеопоток с сгенерированным лицом/голосом, обходя проверки банков.
5.2 Битва меча и щита
- Водяные знаки через адверсариальные шумы: невидимый шум на фото разрушает LoRA‑обучение.
- Стандарт C2PA: Sony и Canon добавляют аппаратные подписи в камеры. Контент без подписи СМИ отказываются публиковать.
Заключение: симулятор физического мира
Цель мультимодального AI — не «рисовать», а понимать физический мир.
Когда модель сможет симулировать свет, гравитацию, жидкости и поведение людей, она станет универсальным симулятором.
Это значит: обучение автопилота, симуляция робототехники, прогноз климата — всё станет возможным на новом уровне.
Материал подготовлен Институтом передовых технологий Augmunt по итогам наблюдений за мультимодальными технологиями Q1 2025.