Инженер и исследователь Google DeepMind Энди Кунен весь Нью‑Йорк в изометрическом пиксель‑арте, напоминающем игры SimCity. Свой проект под названием Isometric NYC он реализовал с помощью набора ИИ-агентов.
Кунен хотел генерировать пиксельные тайлы города напрямую из спутниковых снимков, но столкнулся с несовместимостью данных и «галлюцинациями» модели Nano Banana. Тогда он перешёл на 3D‑геометрию CityGML, однако и в этом случае нейросеть Google слишком часто искажала результаты. Использование 3D‑плиток Google Maps API также не привело к нужным результатам.
По его словам, Nano Banana испытывала трудности с созданием стилистически гармоничного города. Кроме того, она оказалась слишком медленной и затратной для реализации подобного проекта.
В итоге инженер обучил более компактную Qwen/Image‑Edit на 40 примерах — обучение и тонкая настройка обошлись ему примерно в четыре часа и 12 долларов (917 рублей). После недель работы над специальным софтом он наконец-то создал интерактивную карту, на которой можно легко масштабировать любые фрагменты без нагрузки на железо. Кунен подчеркнул, что практически не занимался написанием кода — большую часть работы выполнили нейросети.
При сильном приближении заметны характерные «артефакты ИИ», но в целом карта выглядит впечатляюще. Можно даже рассмотреть детали отдельных объектов, например, небоскрёба миллиардеров 432 «Парк-авеню».
Создание всего этого вручную заняло бы у одного человека целую жизнь, а искусственный интеллект позволил реализовать проект за несколько недель. Энди Кунен пришёл к выводу, что в ближайшем будущем ИИ способен «устранить рутинные задачи» в творческих профессиях.
Путешествие в Карелию на выходные: 2 захватывающих маршрута
5 ИИ-навыков, которые работодатели ждут от кандидатов
6 технологий, без которых невозможно представить современную систему переработки отходов
Не просто запасной вариант: почему дети и родители всё чаще выбирают онлайн-школы
Реклама