Способы применения искусственного интеллекта в работе художника-постановщика: от набросков до готового визуального решения / Горская Е. В., Булгакова С. А.

Горская Е. В., Булгакова С. А. Способы применения искусственного интеллекта в работе художника-постановщика: от набросков до готового визуального решения // Медиакультура. 2025. Т. 1. № 4. С. 70-85.

Евгения Викторовна Горская,

доцент кафедры мастерства художника мультимедиа Института кино и телевидения (ГИТР), 125284, Россия, Москва, Хорошевское шоссе, 32А, РИНЦ SPIN: 7530-3437, gorskaya@bk.ru

Софья Андреевна Булгакова,

старший преподаватель, заместитель заведующего кафедрой мастерства художника мультимедиа Института кино и телевидения (ГИТР), 125284, Россия, Москва, Хорошевское шоссе, 32А, s_bulgakova@mail.ru

УДК 004.928

Аннотация: в настоящее время искусственный интеллект внедряется в достаточно большое количество различных сфер жизни, в том числе и в игровой кинематограф. Зачастую отношение к искусственному интеллекту и у работников творческих профессий, и у потребителей весьма предвзятое. На виду большое количество абсурдных результатов любительской деятельности пользователей нейросетей, где может рушиться анатомия, физика движения, липсинг и логика, происходящих на экране событий. Цель научной статьи – изучить способы качественного применения художниками искусственного интеллекта в современном игровом кинематографе, опираясь на существующие положительные примеры использования нейросетей при создании фильмов, а также развеять миф о том, что невозможно создать качественный визуальный кинообраз с использованием технологий нейросетевой генерации и предположить перспективу внедрения искусственного интеллекта в работу художника-постановщика.

Ключевые слова: искусственный интеллект, культура, кино, искусство, художник, игровой кинематограф, медиа, нейросети

Evgeniya V. Gorskaya,

Associate Professor of the Department of Multimedia Artist Skills, GITR Film and Television School, 32A Khoroshevskoe Shosse, Moscow, 125284, Russia, RSCI SPIN: 7530-3437, gorskaya@bk.ru

Sofya A. Bulgakova,

Senior Lecturer, Deputy Head of the Department of Multimedia Artist Skills, GITR Film and Television School, 32A Khoroshevskoe Shosse, Moscow, 125284, Russia, s_bulgakova@mail.ru

UDC 004.928

Ways of Applying Artificial Intelligence in the Work of a Production Designer: From Sketches to the Final Visual Solution

Abstract. Currently, artificial intelligence is being integrated into a large number of different spheres of life, including feature filmmaking. Attitudes toward artificial intelligence — both among creative professionals and consumers — are often highly biased. Prominently visible are numerous low-quality outputs from amateur users of neural networks, in which anatomy, motion physics, lip-syncing, and the logic of on-screen events may falter. The objective of this scientific article is to investigate methods for the high-quality application of artificial intelligence by production designers in contemporary feature filmmaking based on successful examples of neural network usage in film production, to debunk the myth about impossibility to create high-quality visual cinematic imagery using neural generative technologies, and to outline the prospects for integrating artificial intelligence into work of a production designer.

Keywords: artificial intelligence, culture, cinema, art, production designer, feature filmmaking, media, neural networks

Введение

Современный кинематограф имеет высокую степень адаптации к происходящим событиям, он является постоянно развивающейся и совершенствующейся сферой. Кинематограф с самого начала был средой, сочетающей в своей природе все существующие технические и визуальные новшества, объединяющей в себе актуальный взгляд на мир и события в нем, на все новосозданные приемы и технологические способы выражения творческого замысла.

Внедрение глобальных изменений в кинопроизводстве демонстрирует¹ новый виток качества и зрелищности произведений [1]. Так, в свое время, большое количество споров вызывала новая на тот момент технология записи звука в кино. Путем долгого процесса становления и внедрения в повсеместное кинопроизводство, технология получила общественное признание. В настоящее время, нейросети находят применение² своих сервисов в самых разных сферах кинематографа³ [2]. Чтобы оценить важность применения искусственного интеллекта в работе художника-постановщика, нужно ответить на вопрос: являются ли технологии искусственного интеллекта полезными и выгодными для данной производственной роли?

Актуальностьданного исследования связана с усиленным развитием технологий искусственного интеллекта и повсеместной интеграцией нейросетей во все сферы жизни, в том числе и в киноиндустрию. Основной задачей станет анализ способов применения нейросетей в работе художника-постановщика в процессе работы над театральной постановкой и кинопроизводстве.

Методология исследования основывается на качественном анализе опыта применения нейросетевых сервисов в работе художника-постановщика. В качестве источников использовались профессиональные публикации и интервью художников-постановщиков в отраслевых изданиях (Filmmaker Magazine, No Film School, American Cinematographer и др.), официальные заявления создателей фильмов, техническая документация разработчиков нейросетей (Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E), а также аналитические материалы о цифровой трансформации киноиндустрии за 2022-2025 гг. Основной особенностью рассмотренных исследований касаемо применения нейросетей в кинопроизводстве является описание работы ИИ в целом, а задачи, которые выполняет художник-постановщик, изучаются косвенно.

В статье «Генеративный ИИ для кинопроизводства: обзор последних достижений» Жэнг, Чен, Лиу и др. отмечают, что нейросети трансформируют процесс создания фильмов, предоставляя инструменты для генерации изображений из текста, создания 3D-моделей и даже видеороликов [8]. Авторы анализируют рабочие процессы недавних ИИ-фильмов и предлагают производственный процесс, в ходе которого нейросеть сохраняет визуальную целостность: поддержание облика персонажей, стиля сцены и непрерывность движений действующих лиц и объектов. Для художника-постановщика особый интерес представляют возможности быстрого создания набросков визуальных концептов и мудбордов с помощью текстовых запросов. Особо следует выделить примеры использования систем типа Midjourney и DALL-E для создания начальных визуальных концепций. Как показывает практический опыт, описанный в статье «Как нейросети помогают в творчестве?» [5], художники используют ИИ для генерации базовых идей, которые затем дорабатываются вручную, создавая гибридный творческий процесс. В то же время данная статья рассматривает решение небольшого спектра задач художника-постановщика. Исследование Анандража и Аравинда [7] также рассматривает применение нейросетей на всех этапах кинематографа и систематизируют применение различных подходов ИИ (машинное обучение, компьютерное зрение, обработка естественного языка, генеративно-состязательные сети). Авторы отмечают, что нейросети могут помочь с решением некоторых задач художника-постановщика, например, существенно ускорить процесс создания концепт-арта, генерируя множество вариантов визуальных решений на основе текстового запроса или референсных изображений. Однако другим задачам и сферам профессии не было уделено внимания. В работе «Влияние систем искусственного интеллекта на съемочные площадки в 21 веке» Аль-Саади [6] подробно рассматривает роль систем искусственного интеллекта в продакшн-дизайне, охватывающая все этапы создания фильма: от написания сценария до создания цифровых декораций и визуальных эффектов. Автор приводит примеры успешного применения ИИ-технологий в таких фильмах, как «Властелин колец» и «Ирландец», демонстрируя, как искусственный интеллект стал активным участником команды по дизайну и производству.

В свою очередь, опыт создания нейросети «НейроСтаниславский», разработанной студентами Университета МИСиС в сотрудничестве с VI Фестивалем «Биеннале театрального искусства»⁴, расширил функционал технологии нейросетей для применения их в театральном искусстве⁵. Режиссер Ярослав Шевалдов успешно применил нейросеть для создания фрагмента пьесы о К. С. Станиславском и В. И. Немировиче-Данченко, что было представлено артистами театра «Ведогонь».

В статье⁶ новостного агрегатора сообщается, что Московский театр «Современник» применил искусственный интеллект в постановке спектакля «Охота жить» по рассказам Василия Шукшина. Художественный руководитель Владимир Машков рассказал, что нейросеть использовалась для генерации изображений на экране, что помогло артистам в работе над ролями и добавило динамики сценографии. Это нововведение отражает тенденцию интеграции ИИ в театральное искусство, где технологии вроде машинного обучения становятся инструментом для создания интерактивных элементов и визуальных эффектов, расширяя возможности режиссеров и художников-постановщиков.

Практическое применение нейросетей в работе художника-постановщика над театральной постановкой

При работе над театральной постановкой художник-постановщик может использовать искусственный интеллект буквально на любом этапе работы [3]. Например, во время разработки концептуальных изображений к будущему спектаклю режиссера Александры Ловянниковой «Девочка, которая не хотела взрослеть», художник-постановщик Евгения Горская использовала искусственный интеллект для создания визуализации будущего спектакля.

По созданным с помощью нейросетей атмосферным иллюстрациям были разработаны все костюмы и основные декорации. В ходе работы над спектаклем художник не создавал новые, побочные или промежуточные эскизы. Художник-постановщик делал все чертежи, опираясь на изображения, сгенерированные нейросетью. Художник-постановщик собрал необходимые референсы, загрузил их в нейросеть и создал запрос, описав, что именно нейросети необходимо сделать. Таким образом, основное концептуальное решение спектакля было создано художником-постановщиком совместно с нейросетью – художник получил серию концептуальных изображений, которое успешно смог применить при создании итоговой постановки.

В данном примере искусственным интеллектом было создано несколько афиш, а также с помощью нейросети сгенерирована вся полиграфия. Стоит сказать, что этот прием актуален для небольших постановок, которые имеют достаточно ограниченный бюджет. Зачастую для подобного рода постановки не выделяется бюджета на графического дизайнера, и нейросеть прекрасно справляется с задачей художника на этапе разработки концепции и создания визуализации.

Во время работы над более масштабными проектами, например, для спектакля Челябинского Молодежного Театра «Принцесса Торнада» и для спектакля Камчатского Театра «Приключения Нильса с дикими гусями», которые были созданы для большой сцены, художник-постановщик тоже обращался к нейрогенерации: часть работ была сделана с помощью нейросетей, а часть работ была создана художником вручную.

При создании обеих постановок работа начиналась с подготовительного периода – с подборки референсов. Первичный сбор референсов был проведен самим художником, после материалы были структурированы, и для последующей работы был написан детальный промт, по которому нейросеть, под руководством художника-постановщика, создала цветовые концепции будущего визуального решения. Стоит отметить, что современных возможностей нейросети достаточно, чтобы сгенерировать много различных изображений, которые человек может использовать как референсный материал. Тем не менее, для достижения наилучшего результата такой важный аспект работы всегда должен происходить под руководством художника.

Готовые концепты после создания тщательно обрабатывались художником, и на основе генеративного материала были созданы образы главных героев: костюмные разработки, которые уже дорабатывались человеком вручную, перерабатывались в выкройки, и, в конечном итоге, концепт воплотился в полноценное костюмное решение.

творческой работе оказалось возможным создать полноценную разработку декораций. Под чутким контролем человека, направляющего возможности нейросети в правильное русло, искусственный интеллект может создать предварительные наброски будущего окружения. Безусловно, на практике не удалось делегировать нейросетям делать и обрабатывать замеры, создавать точные чертежи сцены, однако, на основе собранного человеком материала, искусственному интеллекту удалось создать иллюстрации, удачная ручная компиляция которых смогла привести к готовому качественному визуальному решению эскизного ряда, и в конечном итоге, всей декорации в целом.

Искусственный интеллект показал себя достаточно удобным инструментом на этапе разработки концепции как небольших проектов, так и масштабных, требующих больших производственных, ресурсных и временных затрат. Многие процессы, которые можно оптимизировать благодаря нейросетям, безусловно, должен контролировать опытный художник-постановщик. Тем не менее, искусственный интеллект уже сейчас может оптимизировать достаточно большое количество производственных процессов.

Примеры оптимизации работы художника-постановщика с помощью искусственного интеллекта в мировом кинематографе

В материале, предоставленном интернет-источником No Film School [4], искусственный интеллект оказался крайне полезен на этапе создания реквизита и графических элементов при производстве независимого фильма «Con Job» (реж. Ян Найлс, 2024 г.). Сам фильм рассказывает зрителю историю афериста, чьи махинации разворачиваются в роскошных интерьерах, требующих большого количества декоративных элементов и реквизита. Во время разработки концепта, художественная группа, под руководством режиссера Яна Найлса, использовала нейросеть Midjourney для создания декоративного портрета главного героя в стиле живописи 1800-х годов.

Работа с нейросетью включала генерацию базового изображения в историческом стиле, после чего лицо актера добавлялось с помощью Adobe Photoshop, а финальный результат печатался на холсте для использования в качестве реквизита. Подобный метод работы был необходим для оптимизации творческого процесса, а также для более точной и оперативной генерации предварительных концептов. Помимо портрета, команда использовала искусственный интеллект для создания семейных фотографий из детства персонажа с эстетикой конца 80-х – начала 90-х годов. Подобное решение избавило от необходимости запрашивать личные фотографии актера и оформлять правовые разрешения на их использование. Более того, подобный подход к работе помог не только сэкономить временные и финансовые ресурсы низкобюджетного производства, но и ускорить весь процесс разработки реквизита, позволил создать наиболее точные и убедительные изображения детства главного героя. Кроме того, искусственный интеллект помог разработать логотипы для линии пищевых добавок одного из персонажей, создав большое количество концептов буквально за секунды, лучшие из которых затем дорабатывались в Photoshop.

В полнометражном фильме «Бруталист» («The Brutalist», реж. Брэди Корбет, 2024 г.), художник-постановщик Джуди Бекер (Judy Becker) и ее команда интегрировали в свою работу Midjourney для разработки визуальной концепции архитектурных проектов главного героя. Фильм повествует о венгерском архитекторе Ласло Тоте (в исполнении Эдриена Броуди), эмигрировавшем в США после Второй мировой войны. Грандиозные архитектурные замыслы художника становятся центральным элементом повествования. Согласно комментарию монтажера Давида Янчо (David Jancho), искусственный интеллект использовался исключительно для поиска вдохновения: после получения сгенерированных изображений все здания и их проекты были полностью перерисованы вручную художниками [3].

Режиссер Брэди Корбет особо подчеркнул в своем официальном заявлении для издания Deadline⁹, что Джуди Бекер и ее команда не использовали ИИ для создания или рендеринга каких-либо зданий, все изображения были нарисованы художниками вручную. Более того, в финальной сцене фильма, где демонстрируется мемориальное видео с архитектурными проектами героя, команда фильма намеренно создала изображения, имитирующие примитивные цифровые визуализации эпохи 1980-х годов, что соответствовало временному контексту повествования. Подобный метод работы был необходим для ускорения процесса концептуальной разработки в условиях крайне ограниченного бюджета фильма (менее 10 миллионов долларов).

Важно отметить, что во всех описанных случаях применение искусственного интеллекта носило вспомогательный характер и не заменяло профессиональные навыки художников-постановщиков, а скорее расширяло их инструментарий. Нейросетевые технологии использовались преимущественно на этапе препродакшн для быстрой визуализации идей, создания референсного материала и разработки мелких графических элементов, в то время как финальные художественные решения, создание физических декораций и контроль над визуальной целостностью проекта оставались прерогативой профессиональных специалистов.

Опыт фильмов «Бруталист» и «Con Job» доказательно демонстрируют, что искусственный интеллект способен не только оптимизировать рабочие процессы, но и расширять творческие границы художника-постановщика, способствуя реализации даже самых сложных художественных замыслов. Авторам, упомянутых ранее фильмов, представилась замечательная возможность сочетать в своих произведениях реальный мир и невероятно качественный визуальный эффект. Именно это и привлекает создателей игрового кино, в частности, художников-постановщиков, заставляет вновь и вновь обращаться к нейросетям: нейросеть позволяет создать невероятно качественный визуальный образ, не ограничиваясь в ходе работы никакими концептуальными нормами, открываясь всеобъемлющей цифровой фантазии и исполняя самые смелые идеи художника. Опыт художников, трудившихся над созданием упомянутых фильмов, становится наглядным подтверждением того, что искусственный интеллект может стать для создателей фильмов мощным инструментом, который, конечно же, никогда не заменит настоящего человека с его киноопытом и творческими умениями, но всецело сможет стать настоящим союзником художника-постановщика.

Искусственный интеллект как союзник

Помимо ранее рассмотренных вариантов интеграции технологий искусственного интеллекта в процесс создания игрового фильма, существует и ряд других допустимых вариантов творческого симбиоза.

К примеру, во время подготовительного периода, можно привлечь нейросеть к работе с первичным подбором референсных изображений. Перед началом работы над фильмом каждому художнику необходимо ознакомиться с эпохой, к которой относятся основные сюжетные события, изучить архитектуру, дизайн помещений и предметов быта, проанализировать костюмные особенности героев, обращая внимание на разнообразные социальные, иерархические, культурные и профессиональные статусы. Для этих целей художник собирает различные изображения по музеям, ищет идеи внутри уже существующих фильмов, картин и компилирует их в moodboard – атмосферные листы, создает свою библиотеку референсов, которая в полной мере может погрузить создателей будущего фильма в предполагаемую атмосферу всего итогового визуального произведения. Названный этап сбора материала можно делегировать, если предоставить нейросети образец для поиска, например, одно стилистически и концептуально подходящее изображение. Актуальных на сегодняшний день умений различных нейросетей будет достаточно, чтобы предложить большое количество изображений, аналогичных исходному, тем самым выгодно ограничив область подбора референсов и ускорив процесс сбора материала. Современные нейросети обладают способностью оперативно анализировать большой объем визуального материала, а также генерировать новые образы на основе созданного человеком промта – технического задания. Подобная оптимизация работы значительно сокращает время, которое могло бы быть затрачено на этап сбора материала и создания первичных референсных экспликаций ко всему будущему проекту. Как итог этой оптимизации, у художника-постановщика остается гораздо больше временного ресурса для последующих обсуждений итогового материала с режиссером и для оформления своего собственного художественного видения всего будущего проекта, а также, благодаря такому сотрудничеству, можно добиться крайне впечатляющей экономии финансовых затрат.

Для выполнения этой задачи можно использовать такие нейросети, как Midjourney¹⁰, Pinterest AI¹¹, Google Arts & Culture AI¹², Eagle AI/Pure Ref¹³. Данные нейросети имеют достаточно большой спектр выполняемых задач и могут быть полезны в том числе для поиска и систематизации референсных материалов, анализа цветовых палитр, анализа исторических фотографий и подбора соответствующих аналогичных изображений, генерации элементов бутафории и целых интерьеров с учетом исторической основы, визуализации традиционных ремесел и особенностей быта различных социальных слоев общества.

Во время активного производства фильма, еще до начала съемочного процесса, художник сталкивается с достаточно серьезной и ответственной задачей – подбор, совместно с другими сотрудниками съемочной команды, и освоение будущих съемочных локаций. Именно этап поиска и подбора предполагаемых локаций к будущему игровому кино и можно делегировать искусственному интеллекту. Существует достаточно большой перечень нейро-сервисов, которые могут помочь на этапе поиска и подбора локаций, а также оптимизировать этап анализа выбранных пространств, упростить этап подбора материалов для возведения декораций и создания съемочного интерьера. Для выполнения этой задачи можно использовать сервисы Google Earth Studio (для проведения виртуального просмотра будущих натурных локаций), нейросети Midjourney (для создания идеальных референсов для поиска), Pinterest Lens/Google Lens AI (поиск похожих мест), Image recognition AI (для категоризации фотографий локаций), а также AR-приложения¹⁴ (для виртуальной примерки материалов на локации). Более того, перечисленные нейросети можно использовать для создания чек-листов с пожеланиями и необходимыми элементами к предполагаемым локациям, генерации визуализаций того, как будет выглядеть уже готовая локация после застройки, выполнения сравнительного анализа нескольких локаций по указанным параметрам, для создания сборника выбранных и утвержденных локаций с соответствующими описаниями и создания визуализации, как итога всей проделанной работы, с целью последующей демонстрации визуальной концепции команде или заказчику.

Невероятно полезными для художника-постановщика могут оказаться нейросети и во время съемочного периода, непосредственно на самой площадке. Так, с помощью программ дополненной реальности, работающих на базе искусственного интеллекта, таких как AR-приложения, художник может демонстрировать режиссеру виртуальные 3D-концепты локаций или реквизита, сочетая их с уже существующими в реальности элементами съемочного павильона или игровой натурной локации. Более того, генеративные способности некоторых нейросетей позволяют не только сочетать виртуальные разработки с естественной реальностью, но и добавлять в итоговую превизуализацию необходимый свет, туман, время суток и даже погоду. Таким образом, еще на этапе подготовки декорации к съемкам, художник-постановщик может демонстрировать съемочной команде перспективу застройки и наполнения пространства реквизитом, а съемочная команда, в свою очередь, может более предметно разрабатывать схемы света и расстановки камер, базовое мизансценирование, продумывать основные ракурсы съемки и возможные атмосферные концепции, не дожидаясь полной готовности локации к съемочному процессу. Подобный способ работы позволяет сэкономить большое количество времени, визуализируя еще пока не воссозданные элементы будущего произведения, тем самым оптимизировав процесс разработки фильма и весь съемочный процесс.

Можно смело говорить о том, что искусственный интеллект плавно становится неотъемлемой частью производственного процесса. Безусловно, существует достаточно больше количество киностудий и продакшенов, которые пока отрицают существование нейросетей как явления в целом. Тем не менее, студии, которые не побоялись открыться новой технологии, и которые смогли доверить ей выполнение части подготовительной или производственной работы, смогли получить весьма впечатляющий результат с затратой меньшего количества бюджета и времени, при этом не потеряв душевности и качественности своих итоговых произведений. Можно сказать, что использование технологий искусственного интеллекта художником-постановщиком открывает новые перспективы для оптимизации креативной работы, достижения большей оперативности подготовительного и производственного периода, а также демонстрирует положительную динамику и подтверждает актуальность нейросетей в работе художника в современном игровом кинематографе.

Заключение

Искусственный интеллект развивается с каждым годом все активнее, прогрессируя из просто захватывающей игрушки в полноценный инструмент, который, если критично подходить к результату и не полагаться слепо на итоговый продукт нейросети, можно использовать в достаточно большом количестве сфер. Демонстрировать себя как толкового союзника искусственный интеллект начинает и в сфере кинопроизводства. В настоящий момент существует достаточно большое количество прецедентов использования технологий искусственного интеллекта в процессе создания художественно-постановочного решения фильма. И хотя к новой технологии сообщество художников кино относится крайне скептически, находятся смелые и открытые новому мастера, которые интегрируют изображения, графику и даже более масштабную продукцию, созданную нейросетью, в готовое кинематографическое высказывание.

В современном игровом кинематографе наблюдается положительная динамика использования нейросетей. Такая динамика использования технологий искусственного интеллекта художниками-постановщиками обусловлена значительным улучшением эффективности работы, неиссякаемым запасом креативных идей, повышением творческого потенциала и новыми способами систематизации подготовительной визуальной информации.

Нейросети способны оптимизировать многие этапы работы художника-постановщика, позволяя быстрее итерировать идеи, создавать больше вариантов и более убедительно презентовать концепцию. Однако стоит отметить, что нейросети не заменяют художественное видение, понимание драматургии, опыт работы в кино и способность управлять командой – это остается за человеком-профессионалом.

Перспектива интеграции искусственного интеллекта в работу художника-постановщика ясна: нарастающий интерес к технологии будет порождать все новые и новые прецеденты, результатом которых будет не только визуальное произведение с вариативной качественностью, но и опыт работы и делегирования части творческого процесса нейросетевому алгоритму. Как итог, в обозримом будущем зритель получит привычную качественную кинематографическую картинку на большом экране, с большим количеством визуальных эффектов и интересных трансформаций, а работник киноиндустрии, художник-постановщик, получит в свои руки крайне мощный инструмент, освоив который сможет создавать поистине уникальные кино-высказывания, но только в том случае, если не будет злоупотреблять концентрацией нейросетевого продукта в итоговом произведении.

Литература

1. Кушнир Е. Нейросети в киноиндустрии: что происходит сейчас + куда все движется [Электронный ресурс] // Pchela.media. URL: https://pchela.media/neurocinema/ (Дата обращения: 15.10.2025).

2. Новиков И. Искусственный интеллект в кино: революция или инструмент [Электронный ресурс] // ICT-Online.ru. URL: https://ict-online.ru/news/Iskusstvennyi-intellekt-v-kino-revolyutsiya-ili-instrument-316290 (Дата обращения: 15.10.2025).

3. Шнайдер Дж. Как «Бруталист» использовал ИИ в постпродакшене? [Электронный ресурс] // No Film School. 2025. URL: https://nofilmschool.com/the-brutalist-ai (Дата обращения: 15.10.2025).

4. Шнайдер Дж. Как ИИ повлиял на производственный дизайн фильма «Con Job» и раздвинул границы кинопроизводства [Электронный ресурс] // No Film School. 2024. URL: https://nofilmschool.com/ai-movie-con-job (Дата обращения: 15.10.2025).

5. Convert Monster. Как нейросети помогают в творчестве? [Электронный ресурс] URL: https://convertmonster.ru/blog/design-and-ux-ui/nejroseti-i-tvorchestvo/ (Дата обращения: 15.10.2025).

6. Al-Saadi R.K. Artificial Intelligence Systems Impact on Film Sets in the 21st Century // International Design Journal. 2024. Vol. 14. No. 4. DOI: 10.21608/idj.2024.357883

7. Anandraj K.C., Aravind S. The AI Revolution: Transforming Film making for the Digital Age // ILIS Journal of Librarianship and Informatics. 2023. Vol. 6. No. 2. Pp. 82-91.

8. Zhang Y., Chen X., Liu W. et al. Generative AI for Film Creation: A Survey of Recent Advances // arXiv preprint arXiv:2504.08296. 2025. URL: https://arxiv.org/html/2504.08296v1 (accessed: 15.10.2025).

References

1. Novikov I. Iskusstvenny`j intellekt v kino: revolyuciya ili instrument [Artificial Intelligence in Cinema: a Revolution or a Tool] // ICT-Online.ru. URL: https://ict-online.ru/news/Iskusstvennyi-intellekt-v-kino-revolyutsiya-ili-instrument-316290 (accessed 15.10.2025). (in Russian)

2. Kushnir E. Nejroseti v kinoindustrii: chto proisxodit sejchas + kuda vse dvizhetsya [Neural Networks in the Film Industry: what is Happening Now + where Everything is Moving] // Pchela.media. URL: https://pchela.media/neurocinema/ (accessed: 15.10.2025). (in Russian)

3. Shnajder Dzh. Kak «Brutaist» ispol`zoval II v postprodakshene? [How did the «Brutalist» use AI in Postproduction?] // No Film School. 2025. URL: https://nofilmschool.com/the-brutalist-ai (accessed 15.10.2025). (in Russian)

4. Shnajder Dzh. Kak II povliyal na proizvodstvenny`j dizajn fil`ma «Con Job» i razdvinul granicy kinoproizvodstva [How AI influenced the Production Design of the Film «Con Job» and Pushed the Boundaries of Filmmaking] // No Film School. 2024. URL: https://nofilmschool.com/ai-movie-con-job (accessed 15.10.2025). (in Russian)

5 Convert Monster. Kak nejroseti pomogayut v tvorchestve? [Is there a lot of Creativity in the Neural Network?]. URL: https://convertmonster.ru/blog/design-and-ux-ui/nejroseti-i-tvorchestvo/ (accessed : 10.15.2025). (in Russian)

6. Al-Saadi R.K. Artificial Intelligence Systems Impact on Film Sets in the 21st Century // International Design Journal. 2024. Vol. 14. No. 4. DOI: 10.21608/idj.2024.357883

7. Anandraj K.C., Aravind S. The AI Revolution: Transforming Film Making for the Digital Age // ILIS Journal of Librarianship and Informatics. 2023. Vol. 6. No. 2. Pp. 82-91.

8. Zhang Y., Chen X., Liu W. et al. Generative AI for Film Creation: A Survey of Recent Advances // arXiv preprint arXiv:2504.08296. 2025. URL: https://arxiv.org/html/2504.08296v1 (accessed: 10.15.2025).