R&D в CG-продакшне неизбежный этап, о котором говорят редко. Каждый проект с нестандартной задачей рано или поздно упирается в этап «давайте сначала проверим, как это вообще сделать». Вопрос в том, когда этот этап наступает. Если он случается уже по ходу проекта — страдают сроки, бюджет и нервы всех участников. Мы в SWIFT вынесли эту работу за рамки коммерческих проектов: тестируем инструменты, подходы и гипотезы регулярно и заранее. Расскажем, как это устроено и почему это выгодно не только нам, но и нашим клиентам.
Предлагаем сразу разделить понятия: «покрутить новый плагин в свободное время» это не R&D. В идеале R&D — это когда студия ставит конкретную задачу, формулирует гипотезу и проверяет её в условиях, приближенных к коммерческим. С дедлайнами, с оценкой результата, с выводами, которые потом применяются в реальных проектах. На практике формат зависит от ситуации. Иногда это полноценный спек-проект на несколько недель, а иногда быстрый proof of concept перед просчётом, который горит. Урезанная версия, но всё равно необходимая: лучше за пару часов проверить, работает ли подход, чем заложить в КП то, в чём не уверен.
У нас внутри студии R&D — это системная практика, а не инициатива отдельных энтузиастов. У каждого теста есть цель: либо проверить новый инструмент до того, как предложить его клиенту, либо отработать подход, который ускорит продакшн, либо создать спек-проект, который покажет возможности команды на конкретном примере.
Принципиальное отличие: после R&D у нас остаётся чёткое понимание — работает пайплайн или нет, в каких условиях, с какими ограничениями и сколько это стоит по ресурсам. Именно это потом ложится в основу коммерческих предложений.
Мы сделали серию коротких AI-видео как внутренний спек-проект. Задача — протестировать полный цикл производства короткого видеоконтента с использованием генеративных AI-инструментов: от концепта до финальной сборки.
Что это дало: мы получили практическое понимание возможностей и ограничений AI-генерации для видео. Сколько итераций нужно, где модель даёт стабильный результат, а где начинает галлюцинировать, какие задачи можно закрыть генерацией, а какие проще сделать классическим анимационным пайплайном. Это знание потом напрямую использовалось в клиентских проектах: мы могли сразу сказать, что реально, а что нет, и предложить гибридный подход там, где чистый AI не справляется.
ДоДо, мы тут. Спек готов, пайплайн отработан, осталось добавить ваш бриф и можно запускать проект 😇
Когда появилась одна из первых реалистичных моделей для генерации людей — Google Veo 2, мы не стали ждать, пока кто-то закажет ролик с AI-людьми. Мы сделали спек-ролик сами: рекламу кетчупа, полностью сгенерированную с использованием AI.
На тот момент технология была сырой, результат на сегодняшний момент уже не такой “вау”. Но сам факт, что мы это попробовали и задокументировали процесс, сыграл ключевую роль. Мы поняли, как работать с моделью, какие промпты дают предсказуемый результат, как обходить типичные артефакты.
Итог: этот спек-кейс получил две награды — на Big Picture и G8. Сейчас, спустя время, новые модели дают результаты на порядок лучше. Но мы к этому моменту уже накопили экспертизу и можем работать с AI-генерацией с пониманием каждого этапа.
Это, пожалуй, самый практичный пример. Когда к нам приходит проект с неоднозначной технической реализацией, мы не пишем в КП «сделаем красиво, поверьте, честно». На этапе просчёта и подготовки визуального коммерческого предложения мы стараемся приложить видеоэксплейнеры с тестами по реализации.
То есть ещё до старта работ клиент видит: вот так будет выглядеть подход, вот тест на конкретном примере, вот ограничения, вот что мы рекомендуем. Это вопрос безопасности. Вашей и нашей. Когда обе стороны до подписания договора понимают, что технически возможно, а что потребует компромиссов, проект идёт предсказуемо. Без сюрпризов на этапе, когда бюджет уже потрачен.
R&D — это вложение, которое возвращается скоростью.
Когда студия уже проверила подход на собственных тестах, разговор с клиентом строится иначе. Вместо «мы попробуем» будет конкретика: вот так это работает, вот здесь ограничения, вот сколько времени займёт. Меньше неизвестных на старте = меньше сюрпризов в процессе.
В CG-индустрии инструменты обновляются быстрее, чем успеваешь к ним привыкнуть. Если не тестировать их регулярно, в какой-то момент обнаруживаешь, что работаешь вчерашними методами. R&D — это способ оставаться в контексте и предлагать решения, которые соответствуют текущим возможностям, а не привычкам двухлетней давности.
Мы регулярно публикуем результаты наших тестов и спек-проектов. Если вам интересно увидеть, как мы работаем с конкретными технологиями, или обсудить возможности для вашего проекта — напишите нам.