Производство контента — ключевая область применения ИИ в образовании.
Логика проста:
- Привлечение клиентов требует доказательства результативности
- Результат зависит от качества усвоения контента
- Качество, в свою очередь, зависит от персонализации
Разнообразие пользовательских предпочтений требует увеличения объема контента. Сегодня открываю цикл кейсов о том, как мы оптимизировали этот процесс в Skyeng 🚀
Проблема
Иллюстрации критически важны при изучении языка: улучшают читаемость уроков и необходимы для упражнений ("опиши картинку", "соедини с словом"). Каждому уроку требовалось множество изображений в фирменном стиле. Все это создавало огромную нагрузку на иллюстраторов. Стоковые изображения не подходили — нужны были оригинальные работы в фирменной стилистике компании. Цикл создания одного урока растягивался на дни: множество вариантов, согласования с иллюстраторами и методистами.
Решение
У компании уже была обширная база готовых иллюстраций с текстовыми описаниями. Мы задались вопросом: почему бы не дообучить модель text2image и не автоматизировать этот процесс?
Иллюстраторы изначально восприняли идею негативно, почувствовав угрозу своей работе. Поэтому наш проект начался с того, что мы убедили команду: никто не будет уволен, наоборот — мы ускорим их работу.
Не углубляясь в детали процесса, мы пришли к следующей логике:
1. Создаем инструмент, а не замену иллюстраторов
2. С его помощью они генерируют черновые варианты картинок
3. Эти варианты отправляются на одобрение методистам
4. Затем иллюстраторы дорабатывают ИИ-картинки вручную
В ходе разработки мы провели серию экспериментов для выбора лучшей исходной модели для файнтюнинга. После предварительного исследования выбор сводился к версии Stable Diffusion. Для этого мы выполнили несколько тестов:
1. Использовали необученные модели с промптами для генерации нужных картинок (без нашего стиля)
2. Попросили иллюстраторов оценить результаты
3. Две лучшие модели прошли небольшой цикл дообучения, и мы повторили эксперимент с генерацией в нашем стиле
4. Модель, получившая больше голосов (SD версии 1.4), была выбрана для дальнейшего обучения
Далее мы проходили через несколько этапов дообучения и обратной связи с периодичностью примерно в месяц. Модель вошла в активное использование спустя 3 месяца с начала проекта, а дальнейшая доработка продолжилась уже после моего ухода из компании.
Эффект
Оптимизация иллюстраций была лишь одной из частей общего процесса улучшения производства контента. Поэтому глобальный эффект требовал более длительного периода наблюдения, чем мой срок работы в компании. Тем не менее, еще при мне мы достигли следующих результатов:
👉 Время создания иллюстраций для одного урока сократилось с 3 дней до 4 часов
👉 Полностью устранен дефицит изображений на одном из востребованных направлений
В рамках одного поста сложно охватить все нюансы данного кейса, поэтому задавайте интересующие вас вопросы в комментариях. Я либо отвечу там, либо подготовлю отдельный подробный пост как вторую часть. Есть идея дополнительно рассказать о проблемах, с которыми мы столкнулись, например, при генерации людей модель игнорировала стили и генерировала казахов 😁
Также прикладываю пару изображений с очень ранних стадий разработки (многие из них ужасны) . Здесь есть я и пара известных персонажей. Узнали?
#кейсы