Pull to refresh
8
0
Дмитрий Балтин @dmitrybaltin

Product Manager, Software Engineer

Send message

Автор, несомненно душнила, поскольку соответствует как минимум 3-м пунктам своего же определения: негативизм, создание конфликтов, неумение принимать критику.

Впрочем, статья написана просто чтобы немного хайпануть и этого результата достигла.) И ведь получился едва ли не эталон жанра. Модная тема, коротко, доступно. В следующий раз рекомендую написать про эмоциональное выгорание, тоже хорошо залетит.

Спасибо за статью. И тема актуальна, и примеры отличные - средний чек и отток пользователей - настоящие актуальные примеры.

Однако, вопрос нормальности распределения для t-критерия остается несколько нераскрыт.

Более того, вы сам себе противоречите: пишете, что для применения критерия Стюдента распределение должно быть нормальным, но затем используете экспоненциальное распределение для моделирования платежей и применяете к нему критерий Стьюдента.

Пожалуй, да, аналогия правильная.

Нет, я не художник.

Да, картинки - дешевые, сделаны нейросетью. И да, я бы полез за картинками в стоки, если бы не было нейросетей. Ну это просто небольшая статья, у меня нет большого бюджета.

И это, кстати, хороший пример, когда действительно эффективно использовать нейросети. Малобюджетный проект. Быстро, недорого что-то сделал - ОК.

В шапке статьи написано, что это "Мнение". Ну почему бы мне не высказать свое мнение, если у меня оно есть. Вы ведь тоже могли не писать это комментарий. Но решили тоже высказать свое мнение)

Да, все верно, часть потеряет работу, часть изменится. бывало уже такое в истории. Но в этой мысли ничего нового. Везде только и пишут, типа "что же вы художники стонете и страдаете, ну не выдержите конкуренцию, умрете, делов то, мастера останутся, и хорошо". Однобоко это. Ну нет, не так, не только из-за страх художники не любят нейросети. Да, есть страх, конечно, он и другие причины есть. Вот об этом статья.

Блекбери в руках не держал. Держал другое, например, разные смартфоны Нокия на симбиане. Пример с полноформатной клавиатурой был более эффектен, и именно такой пример приводил Стив Джобс в знаменитой презентации первого айфона. Абсолютно уверен, что не было никаких технических проблем сделать сматрфон с клавиатурой в таком же ценовом сегменте как айфон, ведь технически тут все то же самое, только экран поменьше, плюс клавиатура.

Мне казалось, что я объяснил, откуда возникает такая цель, но, видимо, был неубедителен)

Конечная цель любого бизнеса - максимизировать прибыль, увеличивая доход и сокращая издержки. Значительная часть издержек - производство контента, в том числе арта. В частных случая модели txt2img издержки сократили, но лишь в частных случаях.

Другой путь - сделать работу художников более эффективной, а не заменять их. И это я обозначил как цель. Это не цель художников, это цель бизнеса.

Какой процент рисует хуже/лучше - полагаю измерить никак не получится. Каких художников тут учитывать, какого профиля? Как измерить хуже/лучше Почему шкала вообще одномерна? А как технически это все измерить? Референдум? Ну нет, это бесплодное рассуждение. И какая цель, зачем это?

Да, на хабре аудитория пишущая и читающая. Вот сколько букв в статье прочитали) Я и сам такой - вон сколько написал)

Но даже пишущие/читающие пользуются текстом люди далеко не 100% ситуаций в своей жизни. Не верю, например, что кто-то сейчас в этом браузере сидит без мышки, а только с клавиатурой.

Но люди бывают и другие, которые не так много пишут и еще меньше работают с клавиатурой. И не надо их в этом упрекать и обзывать поголовно луддитами. Ну немного другой у них майдсет, и у него есть свои достоинства.

Согласен. Прямо идеальный пример)

Я не изобрел. Я лишь обозначаю позицию, которая на хабре не обозначена - не было такой публикации. А все больше пишут про художников лентяев и луддистов. Однобоко, господа.

Что-то то полтора года в проде, что-то год, а что-то и меньше. Например, статья про IP Adapter вышла полгода назад, а модельки - 4-5 месяцев назад. А это важная веха, на мой взгляд.

Так что, считаю публикацию вполне своевременной.

Да, конечно, есть масса задач, где нейросети сильно потеснили художников. Бесспорно. Но это, в основном, малобюджетные проекты. И наверняка вы используете не просто txt2img, а кастомный StableDiffusion + Controlnet.

Качество устраивает заказчиков - да, ок, это работает, когда заказчики не слишком требовательные и маленький бюджет. Но если у вас большой проект, где за качество отвечает опытный арт-директор, там требования к качеству совсем другие.

Рынку не надо заботиться о художниках, рынку надо сокращать издержки. Модели txt2img помогли, но лишь в некоторых задачах, пока почти исключительно 2д.

Насчет ремесленников не согласен. Модели txt2img раз творят, придумывают концепт - это не ремесло, это творчество. А вот чтоб чтобы довести этот концепт до ума, исправив множество деталей, уже действительно нужно ремесло и здесь модели txt2img не слишком полезны. И происходит как раз обратная ситуация - художник-ремесленник (а даже и не художник а кто попало), вооружившись нейросетями, начинает творить, возомнив себя концепт-художником. Это революция пока в пользу художника-ремесленника.

Именно об этом я и пишу. Надо стараться автоматизировать ремесло, но давать возможность художникам творить, и тогда эффект от нейросетей будет еще более значительным.

На авось - это можно да, это мы всегда любим. Но речь про то, что хотелось бы не на авось, как-то поточнее хотелось бы.

На авось - это можно да, это мы всегда любим. Но речь про то, что хотелось бы не на авось, как-то поточнее хотелось бы.

Да, мало данных, факт. Ну иногда крупные аналитические компании типа Appsflyer и Sensortower выкладывают в паблик какие-нибудь отчеты.

Не понимаю вопрос. Теория вероятности работает независимо от того, гиперкэжуал у вас или нет, она не выбирает)

Ну, конечно, не надо сравнивать метрики сложных игр с гиперкэжуалом. Сравнивайте со своими референсами. Я, кстати, никогда не разрабатывал гиперкэжуал, и всего один раз в жизни разрабатывал 3 в ряд, и это было более 10 лет назад, еще на ПК)

Information

Rating
Does not participate
Registered
Activity

Specialization

Product Manager, Application Developer
Lead
Project management
Agile
Machine learning
Neural networks
Data Analysis
Development management
SQL
OOP
Python
C#