XVIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2026

Постановка проблемы. Актуальной научной и практической задачей является анализ возможностей применения искусственного интеллекта в процессе создания концепт-арта, а также оценка его влияния на творческий процесс и профессиональную деятельность художников.

Анализ последних исследований. Проблематика использования искусственного интеллекта в художественной деятельности активно рассматривается в современных исследованиях. В работе, представленной на платформе CyberLeninka, искусственный интеллект анализируется как инструмент современного искусства, способный трансформировать традиционные формы художественного творчества и расширять границы авторского процесса. Автор подчёркивает, что ИИ выступает не как замена художника, а как средство, дополняющее и расширяющее творческие возможности человека. Однако в данной работе основное внимание уделяется философским и культурологическим аспектам, тогда как прикладные вопросы концепт-арта раскрыты ограниченно [1].

В статье на ресурсе Shazoo рассматриваются практические примеры применения нейросетей в игровой индустрии для создания концепт-артов персонажей и окружения. Материал демонстрирует потенциал нейросетей в генерации идей и визуальных образов, однако анализ алгоритмов и системной интеграции таких решений в профессиональные пайплайны носит обзорный характер [2].

Публикация Hi-Tech Mail.ru посвящена принципам работы нейросетей, создающих изображения, и описывает базовые механизмы обучения моделей и генерации визуального контента. Несмотря на доступное изложение технических основ, статья ориентирована на широкую аудиторию и не рассматривает специфику использования данных технологий в профессиональном концепт-арте [3].

Таким образом, существующие публикации затрагивают отдельные аспекты применения ИИ в искусстве, однако проблема комплексного анализа использования искусственного интеллекта в создании концепт-арта, включая алгоритмы, инструменты и API, остаётся недостаточно разработанной.

Цель исследования понять, как искусственный интеллект применяется в создании концепт-арта, и оценить, как он влияет на эффективность художественного проектирования и на сам творческий процесс. А также рассмотреть несколько аспектов: какие алгоритмы генерации изображений чаще всего используются в концепт-арте, какие инструменты ИИ применяются на этапе концептуального проектирования, какую роль играют API в интеграции технологий ИИ в профессиональные рабочие процессы и, наконец, какие преимущества и ограничения связаны с применением искусственного интеллекта в создании концепт-арта.

Основной материал. Нынешние креативные индустрии – игровая разработка, киноиндустрия, анимация и цифровой дизайн – характеризуются высокой динамикой производства визуального контента и постоянным ростом требований к качеству художественных решений. Концепт-арт является важнейшим этапом художественного проектирования, так как именно на этом этапе формируется визуальный образ будущего продукта и закладываются ключевые стилистические и композиционные решения. Вместе с тем традиционный процесс создания концепт-арта отличается высокой трудоёмкостью, значительной зависимостью от индивидуальных навыков художника и необходимостью многократных итераций.

Развитие искусственного интеллекта и нейросетевых технологий привело к появлению новых инструментов, способных автоматизировать и ускорить процесс создания визуальных концепций. Генеративные модели позволяют получать изображения на основе текстовых описаний или визуальных референсов, что существенно изменяет подходы к концепт-арт.

Современные системы искусственного интеллекта, применяемые при создании концепт-арта, опираются на достижения в области глубокого машинного обучения и генеративных моделей. Такие системы обучаются на больших массивах визуальных данных, благодаря чему способны распознавать характерные стилистические приёмы, композиционные решения и визуальные закономерности, а затем использовать их при создании новых изображений. В результате искусственный интеллект выступает не как автономный автор, а как интеллектуальный инструмент, поддерживающий творческий процесс художника и позволяющий ускорить разработку визуальных концепций, одновременно расширяя диапазон художественных решений [2,3].

Одним из ранних и наиболее известных алгоритмических подходов являются генеративно-состязательные сети (GAN – Generative Adversarial Networks). Их работа основана на взаимодействии двух компонентов: генератора, создающего изображения, и дискриминатора, оценивающего их правдоподобие. В процессе обучения генератор постепенно повышает качество результатов, стремясь сделать их неотличимыми от реальных изображений. Благодаря этому GAN хорошо подходят для создания стилизованных персонажей и окружений, однако такие модели требуют значительных вычислительных ресурсов и больших обучающих выборок, что ограничивает их практическое применение в ряде случаев.

Более современным и распространённым решением стали диффузионные модели. В их основе лежит поэтапное удаление шума из случайных данных с последующим формированием изображения на основе текстовых или визуальных подсказок. Данный подход позволяет получать высокодетализированные изображения и более точно передавать художественный замысел, стилистику и композицию сцены. Именно поэтому диффузионные модели получили широкое распространение в задачах концепт-арта, где важна гибкость и точность визуальной интерпретации идеи [3].

Дополнительное развитие получили гибридные архитектуры и модели на основе трансформеров, которые объединяют возможности языковых и визуальных моделей. Такие системы способны интерпретировать сложные текстовые описания и преобразовывать их в целостные визуальные образы, комбинируя отдельные элементы и стили. Это расширяет выразительные возможности генерации и позволяет получать более разнообразные и осмысленные художественные решения.

На практике художники и дизайнеры используют ИИ-инструменты для создания предварительных визуальных набросков, поиска цветовых схем, стилистических вариантов и композиционных решений. Алгоритмы искусственного интеллекта позволяют за короткое время сгенерировать несколько альтернативных вариантов на основе одного описания, что значительно упрощает этап поиска идей и помогает быстрее выбрать оптимальное направление дальнейшей работы [2,3].

Важную роль в практическом использовании искусственного интеллекта играют программные интерфейсы API (Application Programming Interface), которые обеспечивают взаимодействие между пользовательскими приложениями и генеративными моделями. API позволяют встраивать функции генерации изображений непосредственно в рабочие инструменты художников – графические редакторы, игровые движки или специализированные программы для концепт-арта, автоматизируя рутинные операции и оптимизируя производственные пайплайны.

Примером практической реализации подобных подходов являются программные интерфейсы генерации изображений, основанные на использовании диффузионных моделей и веб-ориентированных архитектур. Такие API обеспечивают управление процессом тексто-ориентированной генерации изображений посредством HTTP-запросов, позволяя передавать текстовые описания, настраивать параметры генерации, обрабатывать входные изображения и получать результаты асинхронно после завершения вычислений. Подобная архитектура, реализуемая, в частности, на базе моделей Stable Diffusion и серверных фреймворков, обеспечивает гибкость, масштабируемость и возможность интеграции генеративных алгоритмов в прикладные системы визуального проектирования [4].

Использование API в сочетании с веб-фреймворками позволяет встраивать функции генерации изображений в пользовательские приложения, графические редакторы и специализированные инструменты концепт-арта без необходимости прямого взаимодействия художника с внутренними механизмами модели. Расширенные параметры управления качеством, разрешением и стилистикой изображений делают такие интерфейсы универсальным инструментом для серийной генерации визуальных вариантов и адаптации результатов под конкретные художественные задачи, что подтверждает их практическую значимость для профессиональных рабочих процессов в сфере цифрового искусства. [4]

Пример практического художественного исследования иллюстрирует применение искусственного интеллекта на этапе разработки концептов:

1. Автор формулирует художественную задачу текстом – это может быть персонаж или сцена с конкретными атрибутами, стилем и эмоциональным настроем.

2. Через API генератора изображений отправляется запрос – промпт и дополнительные параметры. Примеры сервисов: платформа a1.art или аналогичный сервис. В запрос можно включить желаемый художественный стиль, цветовую палитру, композицию и другие подсказки, которые помогут управлять генерацией.

3. Полученные варианты автор оценивает, выбирает наиболее подходящие решения и, если нужно, комбинирует несколько изображений.

4. На основе выбранного варианта выполняется ручная доработка - уточнение деталей, композиции и цветового решения. Это сочетает преимущества автоматической генерации и творческий вклад художника.

Рисунок 1. Промпт и результат генерации изображения через API + финальный концепт-арт, доработанный художником.

Такой подход демонстрирует, как интеграция ИИ в реальный творческий процесс увеличивает разнообразие решений, экономит время на подготовительном этапе и позволяет сосредоточиться на более глубокой проработке образов.

В результате можно увидеть, что искусственный интеллект оказывает значительное влияние на процесс создания концепт-арта и на общую структуру художественного проектирования. За счёт использование ИИ автор получает возможность быстрее оценивать различные стилистические и композиционные решения, а также сосредотачиваться на дальнейшей художественной интерпретации и доработке выбранных идей, минимизируя рутинную нагрузку.

Вывод. В более широком контексте применение искусственного интеллекта способствует постепенной трансформации концепт-арта как профессиональной области. Искусственный интеллект расширяет инструментарий художника, изменяет традиционные подходы к созданию визуальных образов и формирует новые модели взаимодействия между человеком и цифровыми технологиями. Это, в свою очередь, влияет на характер творческой деятельности и требования к профессиональным компетенциям специалистов.

Литература.

1. E.A. Morkovkin, A.A. Novichikhina, and I.S. Zamulin «Artificial Intelligence as a Tool of Contemporary Art» 2021https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-kak-instrument-sovremennogo-iskusstva/viewer

2. Cohen «How neural networks are used to create concept art» https://shazoo.ru/2020/11/12/101673/kak-nejroseti-ispolzuyutsya-dlya-sozdaniya-koncept-artov

3. Ekaterina Shemyakinskaya «How Neural Networks Draw: Best Examples of Generated Images» 2024 https://hi-tech.mail.ru/review/109795-kak-risuyut-neyroseti/

4. Chaitenya Chand и Prashant. 2025 «AI-Powered Text-to-Image Generation Using Stable Diffusion and Flask»https://ijisrt.com/assets/upload/files/IJISRT25JUN934.pdf