2020-08-05
63
Sketchar – это мобильное приложение, предназначенное для начинающих и продолжающих художников, создателей граффити и стрит-артеров. Его название образовано от слияния слов «sketch» - «рисунок» и аббревиатуры «AR» - «augmented reality» (дополненная реальность). Оно позволяет создавать рисунки как на бумаге и холсте, так и на вертикальных поверхностях – например, на стенах. Реализовывается это следующим образом: пользователь приложения выбирает готовый эскиз из библиотеки, наводит смартфон на «холст» и с помощью технологии дополненной реальности обводит линии до тех пор, пока не получится готовый рисунок. При этом действия пользователя сопровождаются комментариями виртуального помощника, который дает советы по поводу рисования и даже может пообщаться с живым человеком. По словам разработчиков, данное приложение с равным успехом может использоваться художниками, бизнес-компаниями, занимающимися дизайном, а также в образовательных целях.
Идея создания приложения принадлежит агентству Art Family Group и его основателю Андрею Дробитько. Концепт софта, позволяющего художникам рисовать в дополненной реальности, появился у него в 2012 году, однако тогда его сложно было реализовать из-за малой мощности существующих смартфонов и из-за того, что агентство реализовывало другой проект – платформу Kula Tech, адаптирующую сайты различных интернет-изданий под мобильные устройства. В 2015 году этот проект был закрыт, а год спустя Дробитько и его бывший партнер Александр Данилин решили приступить к разработке приложения для художников. [4,c.11]
Для воплощения идеи в жизнь было необходимо не только запустить приложение для платформ Android и iOS, но и внедрить в него технологии искусственного интеллекта и компьютерного зрения. Благодаря тому, что Дробитько удалось познакомиться с группой молодых ученых, занимающихся исследованиями именно в этой области, разработка приложения началась летом 2016 года. Стоит заметить, что изначально софт был предназначен для профессиональных художников, однако анализ наиболее частотных тематических запросов в поисковых системах Яндекс и Гугл выявил, что в Китае, России и Франции одним из самых популярных запросов является «научиться рисовать». Таким образом, было принято решение о расширении целевой аудитории и создании синергетического софта на базе искусства, дизайна, онлайн-образования и передовых технологий. [2,c.11]
Реализация идеи на начальном этапе осложнялась тем, что в 2016 году технология компьютерного зрения была несовершенной. Ее алгоритмы не могли рассчитать расстояние до объекта и определить его положение в пространстве из-за самого устройства камеры смартфона, представляющей собой некое подобие трубы. Ранее в таких случаях использовались QR-коды, которые распечатывались пользователями. При наведении камеры на них и возникало изображение. Однако эта идея не подходила для образовательного проекта в режиме реального времени, а потому команде разработчиков пришлось с нуля написать собственную библиотеку эскизов, которая распознавала уникальные рукописные метки и с их помощью строила проекцию объекта в дополненной реальности. В качестве универсальной метки был выбран круг, воспринимающийся компьютером как квадрат со сглаженными углами. Поэтому при первом запуске приложения пользователю предлагалось нарисовать пять кругов – один слева, один снизу и три сверху. В ходе бета-теста выяснилось, что такие метки вызывают у пользователей затруднение, поэтому их было решено заменить на крестики. После этого программное обеспечение было доработано таким образом, чтобы технология запоминала метки, даже в случае перекрытия их рукой пользователя или цветом. [1,c.11]
После завершения тестирования приложения оно было выпущено в AppStore и на платформу ProductHunt, где 30 декабря 2016 года вошло в пятерку лучших стартапов недели и стало лучшим приложением дня. Средняя оценка составила 4,4/5 после учета более чем восьмисот голосов. После этого приложение было отмечено в ряде крупных СМИ из США, Чехии, Японии, Франции, Испании и России. В результате создатели стартапа получили предложения о сотрудничестве от компаний, занимающихся производством очков виртуальной реальности, а также от представителей некоторых инвестиционных фондов. По итогам года Sketchar занял второе место в номинации «Лучшие AR-приложения года». [9,c.11]
Примечательно то, что создатели приложения почти не потратились на расходы по привлечению новых пользователей. Значительный успех на платформе ProductHunt и поддержка со стороны AppStore, который продвигал продукт в рамках пиара своей технологии ARKit разработчики приложения зафиксировали 50 тысяч установок приложения лишь за первый месяц его размещения. Затем, когда рейтинг софта и конверсия скачивание/оценка увеличились и приложение стало регулярно получать карточку «Приложение дня», количество установок стало достигать 50 тысяч за день. Это стало возможно благодаря взаимодействию разработчиков приложения со службой поддержки AppStore и своевременному внедрению инновационных технологий. При этом обретение карточки «Приложение дня» эффективно не всегда – в категории «Инструменты», где находятся не только обучающие приложения, но и базовый софт, Sketchar теряется, несмотря на фичеринг, а вот в категориях «Образование» и «Дополненная реальность» неизменно находится на первом месте. [6,c.11]
В 2017-2019 году шла работа над совершенствованием предложения. В ходе этого в программу были внедрены виртуальные анимированные помощники, которые не только видели, но и понимали действия пользователя. С развитием этой технологии искусственный интеллект научился распознавать разные виды бумаги, различную степень освещения и уровень навыка пользователя. В ходе этого приложение научилось анализировать оттенки белого на холсте и таким образом привязывать эскиз к дополненной реальности и без нарисованных меток. При этом рука рисующего вырезалась из кадра, поэтому вероятность того, что она бы перекрыла нарисованные линии и заставила алгоритм «забыть» о привязке эскиза, стала минимальной.
Доступ ко всем функциям приложения пользователь получает после оплаты – 3,5 доллара в месяц или 15 долларов пожизненно. По данным разработчиков приложения, подписку приобретают примерно 2% пользователей, а значит, программа пока не вышла на самоокупаемость, и расходы приходится компенсировать за счет привлечения инвестиций. [4,c.11]
Уникальность проекта заключается в том, что он использует современные технологии для обучения рисованию и совершенствования навыка у профессиональных художников. Несмотря на скептические утверждения о том, что обводка готовых эскизов не является обучением в полном смысле, но разработчики приложения утверждают, что таким образом можно тренировать мышечную память, глазомер и соответствие пропорций, что в перспективе и приведет к желаемому результату.
Приложение использует единственную в своем роде технологию, основанную на компьютерном зрении, которая позволяет смартфону взаимодействовать с хаотичной окружающей средой и фиксировать виртуальное изображение на реальной поверхности в режиме реального времени. Безмаркерная система компьютерного зрения Sketchar позволяет «склеить» виртуальный объект с реальным миром, что позволяет успешно взаимодействовать как с эскизом, так и с холстом – перемещать их, менять уровень освещения, стирать неточности и так далее. Более того, виртуальный объект будет «склеен» со всей поверхностью даже при этак называемом «зуме» - приближении или отдалении камеры к холсту.
Хотя любой продукт дополненной реальности основан на компьютерном зрении, передовые инструменты, продвигаемые крупными компаниями, такие как ARKit или ARCore, не обладают должным уровнем стабильности и продолжают восприниматься искусственным интеллектом как нечто неупорядоченное. Разработчики Sketchar создали собственное ядро компьютерного зрения собственные методы, сначала «Прогрессивные метки» (линия, уже нарисованная художником, становится «якорем», и с каждой пририсованной деталью эскиз закрепляется все сильнее), затем «Предсказуемые метки» (алгоритм на основе уже существующих линий предсказывает, где поставить новую метку для закрепления результата) и, наконец, стратегию без меток вовсе. Они позволяют анализировать каждую линию, нарисованную пользователем, и конвертировать эти линии для соотнесения с эскизом в дополненной реальности.
Машинное обучение используется для совершенствования приложения Sketchar в качестве помощника, помогающего пользователю понять, как рисовать конкретный объект, для лучшего определения уровня рисования и формирования кастомизированных подсказок. Используя эту информацию, уникальный алгоритм, подстроенный под каждого пользователя должен помочь им достичь своих целей в искусстве рисования с индивидуальной своевременной помощью.
Многообещающей перспективой в развитии проекта является нейросетевой подход. Искусственная нейронная сеть обучается на большом количестве реальных примеров, которые появились в базе сети на основе анализа действий многочисленных пользователей приложения. Эти данные затем используются для нахождения оптимального алгоритма размещения виртуального эскиза на реальной поверхности. Он учится сам, используя всю доступную информацию для этой задачи, что затем приводит к большей стабильности алгоритма. [12,c.12]
