יש רגעים שבהם יוצר מחליט לזנוח גישה שעבדה לו - לא מפני שהיא פסיקה לעבוד, אלא מפני שהוא מצא משהו יותר מעניין. זה מה שקרה לברק רותם, אמן AI וויזואל סטוריטלר, כשהחליט להפסיק לחפש את הפרומפט המושלם.

"הפסקתי לנסות לכתוב פרומפטים טובים יותר," הוא כותב. "במקום זאת, התחלתי לתאר חומרים, מרקם ומבנה בצורה ברורה יותר." ומשם, הכל השתנה.

Uni-1 של Luma - כלי שמבין חומרים

הניסוי שלו נעשה עם Uni-1, מודל של Luma AI, שאיפשר לו לייצר סדרת עורכים קטנה שבה עצמים מוכרים עוברים טרנספורמציה לתחרה. לא תחרה כקישוט. לא כאפקט. אלא כטרנספורמציה אמיתית של חומר.

התוצאות שרותם פרסם מרשימות לא רק מבחינה טכנית. יש בהן איכות שקשה להסביר: הן נראות כאילו חלק מן הסאבייקט תמיד היה עשוי מתחרה, כאילו הצילום חשף מבנה שהיה שם מהתחלה. זו אחת מהדרכים המעניינות ביותר לחשוב על ביטוי ויזואלי AI - לא כ"מה שהמודל יכול ליצור" אלא כ"מה שנמצא כבר שם, ורק מתגלה".

הנקודה על הפרומפטים

מה שרותם מציין בעדינות הוא שינוי גישה עמוק יותר. רוב משתמשי AI ויזואלי מבלים זמן רב בחיפוש אחר הניסוח הנכון - מה לכתוב, איזו שפה להשתמש, איזו מילת מפתח תיצור את האפקט הרצוי. זה הגיוני, אבל יש בו גם מוגבלות: זה ניסוח ולא תיאור.

כשעוברים מ"כתוב פרומפט טוב" ל"תאר את החומר שאתה רוצה לראות" - קורה משהו אחר. אתה לא מנחה את המודל להגיע לתוצאה, אתה מספר לו מה יש בתמונה שאתה רואה בראש. זה הבדל קוגניטיבי, לא רק לשוני.

רותם - שמגיע מרקע של אמנות ויזואלית ולא מרקע טכני - אולי מגיע לתובנה הזאת בצורה טבעית. אמן שרגיל לחשוב בחומרים, במרקמים ובאור, מתרגם את החשיבה הזאת לשפה שהמודל מבין טוב יותר.

הסדרה כמניפסט

הסדרה שיצר אינה רק הדגמה טכנית. היא מציגה שאלה ויזואלית: מה קורה כשחומר שאנחנו מזהים כרך ושביר - תחרה - הופך לאלמנט מבני? כשפניות לא מקושטות בתחרה אלא עשויות ממנה?

זו השאלה שאמנות חוקרת כל הזמן: מה קורה כשגבולות החומר נעלמים? רותם מוצא בכלי ה-AI של היום מרחב לחקור שאלות כאלה בצורה שלא הייתה אפשרית לפני.

הביאנלה, בצלאל ועכשיו Luma

רותם פרסם לאחרונה גם על השתתפותו בביאנלה של איחוד האמירויות, ועל ההרצאה שנתן בבצלאל. הוא יוצר שמתנועע בין העולם האמנותי לאקדמי, ומביא את אותה רצינות ורגישות לכל עבודה שמפרסם.

הסדרה החדשה עם Uni-1 היא המשך ישיר של המסלול הזה: לא להשתמש ב-AI כי זה טרנד, אלא כי הכלים מאפשרים לו לשאול שאלות שאותן הוא לא יכל לשאול לפני כן.

וזה, בסוף, הסיבה שכדאי לעקוב אחרי מה שרותם עושה - לא בגלל הביצועים הטכניים, אלא בגלל השאלות שהוא שואל.